Harun Kuč : Statistika u Excelu. Izdavač : Weling SD Zenica Za izdavača : Damir Bajramović. Recenzenti : Dr. Hasan Zolić Dr.

Similar documents
Mathcad sa algoritmima

ZANIMLJIV NAČIN IZRAČUNAVANJA NEKIH GRANIČNIH VRIJEDNOSTI FUNKCIJA. Šefket Arslanagić, Sarajevo, BiH

PRIPADNOST RJEŠENJA KVADRATNE JEDNAČINE DANOM INTERVALU

TEORIJA SKUPOVA Zadaci

LINEARNI MODELI STATISTIČKI PRAKTIKUM 2 2. VJEŽBE

Red veze za benzen. Slika 1.

Slika 1. Slika 2. Da ne bismo stalno izbacivali elemente iz skupa, mi ćemo napraviti još jedan niz markirano, gde će

U X. 1. Multivarijantna statistička analiza 1

KLASIFIKACIJA NAIVNI BAJES. NIKOLA MILIKIĆ URL:

Projektovanje paralelnih algoritama II

VIŠESTRUKO USPOREĐIVANJE

Fajl koji je korišćen može se naći na

Uvod u relacione baze podataka

IZVEDBENI PLAN NASTAVE OPIS KOLEGIJA

1. zadatak. Stupcasti dijagram podataka: F:\STATISTICKI_PRAKTIKUM\1.KOLOKVIJ. . l_od_theta.m poisson.m test.doc.. podaci.dat rjesenja.

UPUTE ZA OBLIKOVANJE DIPLOMSKOG RADA

Iskazna logika 1. Matematička logika u računarstvu. oktobar 2012

ANALYSIS OF INFLUENCE OF PARAMETERS ON TRANSFER FUNCTIONS OF APERIODIC MECHANISMS UDC Života Živković, Miloš Milošević, Ivan Ivanov

Šime Šuljić. Funkcije. Zadavanje funkcije i područje definicije. š2004š 1

χ 2 -test i Kolmogorov-Smirnovljev test

ANALYSIS OF THE RELIABILITY OF THE "ALTERNATOR- ALTERNATOR BELT" SYSTEM

LESSON 10: NORMAL DISTRIBUTION

PEARSONOV r koeficijent korelacije [ ]

Zadatci sa ciklusima. Zadatak1: Sastaviti progra koji određuje z ir prvih prirod ih rojeva.

THE ROLE OF SINGULAR VALUES OF MEASURED FREQUENCY RESPONSE FUNCTION MATRIX IN MODAL DAMPING ESTIMATION (PART II: INVESTIGATIONS)

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

Metrički prostori i Riman-Stiltjesov integral

KONTROLA KVALITETA PRAĆENJEM CENTRALNE TENDENCIJE NEGAUSOVIH SLUČAJNIH VELIČINA

ANALIZA VARIJANCE PONOVLJENIH MJERENJA

GENERALIZIRANI LINEARNI MODELI. PROPENSITY SCORE MATCHING.

Osobine metode rezolucije: zaustavlja se, pouzdanost i kompletnost. Iskazna logika 4

Branka Jokanović HARDVERSKE REALIZACIJE DISTRIBUCIJA IZ COHEN-OVE KLASE I COMPRESSIVE SENSING METODA REKONSTRUKCIJE SIGNALA

STATISTICAL ANALYSIS OF WET AND DRY SPELLS IN CROATIA BY THE BINARY DARMA (1,1) MODEL

Testiranje statističkih hipoteza

Algoritam za množenje ulančanih matrica. Alen Kosanović Prirodoslovno-matematički fakultet Matematički odsjek

DETERMINATION OF THE EFFECTIVE STRAIN FLOW IN COLD FORMED MATERIAL

Metode praćenja planova

HENDERSON'S APPROACH TO VARIANCE COMPONENTS ESTIMATION FOR UNBALANCED DATA UDC Vera Djordjević, Vinko Lepojević

KRITERIJI KOMPLEKSNOSTI ZA K-MEANS ALGORITAM

Rešenja zadataka za vežbu na relacionoj algebri i relacionom računu

BIOSTATISTICS. Lecture 3 Continuous Probability Distributions. dr. Petr Nazarov

Strojno učenje 3 (I dio) Evaluacija modela. Tomislav Šmuc

EXPERIMENTAL INVESTIGATION OF EXTRUSION SPEED AND TEMPERATURE EFFECTS ON ARITHMETIC MEAN SURFACE ROUGHNESS IN FDM- BUILT SPECIMENS

Analiza varijanse i analiza kovarijanse. Jelena Marinković, maj 2012.

THE CHANGE OF GENETIC AND PHENOTYPIC VARIABILITY OF YIELD COMPONENTS AFTER RECURRENT SELECTION OF MAIZE

FIZIKALNA KOZMOLOGIJA VII. VRLO RANI SVEMIR & INFLACIJA

Metoda parcijalnih najmanjih kvadrata: Regresijski model

ALGORITAM FAKTORIZACIJE GNFS

Data Analysis. with Excel. An introduction for Physical scientists. LesKirkup university of Technology, Sydney CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS

MONTHLY REPORT ON WIND POWER PLANT GENERATION IN CROATIA

Fibonaccijev brojevni sustav

Periodi i oblici titranja uobičajenih okvirnih AB građevina

VREMENSKE SERIJE U FINANSIJAMA: ARCH I GARCH

NIZOVI I REDOVI FUNKCIJA

MATHEMATICAL ANALYSIS OF PERFORMANCE OF A VIBRATORY BOWL FEEDER FOR FEEDING BOTTLE CAPS

Optimizacija Niza Čerenkovljevih teleskopa (CTA) pomoću Monte Carlo simulacija

Matematika (PITUP) Prof.dr.sc. Blaženka Divjak. Matematika (PITUP) FOI, Varaždin

Dr. Željko Jurić: Matematička logika i teorija izračunljivosti Radna skripta za istoimeni kurs na Elektrotehničkom fakultetu u Sarajevu.

Numerical Inverse Laplace Transform

Neprekidan slučajan vektor

Mode I Critical Stress Intensity Factor of Medium- Density Fiberboard Obtained by Single-Edge- Notched Bending Test

Određivanje suhe tvari jogurta primjenom mikrovalova - optimizacija putem Simpleks metode

BROJEVNE KONGRUENCIJE

Uvod u analizu (M3-02) 05., 07. i 12. XI dr Nenad Teofanov. principle) ili Dirihleov princip (engl. Dirichlet box principle).

KVADRATNE INTERPOLACIJSKE METODE ZA JEDNODIMENZIONALNU BEZUVJETNU LOKALNU OPTIMIZACIJU 1

VALIDACIJA I MERNA NESIGURNOST POTENCIOMETRIJSKE METODE ZA ODREĐIVANJE SADRŽAJA 2,4 D KISELINE KAO AKTIVNE MATERIJE U PESTICIDIMA

pretraživanje teksta Knuth-Morris-Pratt algoritam

Quasi-Newtonove metode

FTN Novi Sad Katedra za motore i vozila. Drumska vozila Uputstvo za izradu vučnog proračuna motornog vozila. 1. Ulazni podaci IZVOR:

Matrice traga nula math.e Vol. 26. math.e. Hrvatski matematički elektronički časopis. Matrice traga nula. komutator linearna algebra. Sažetak.

Procjena funkcije gustoće

EXPERIMENTAL ANALYSIS OF THE STRENGTH OF A POLYMER PRODUCED FROM RECYCLED MATERIAL

THE BOUNDARY VALUES OF THE PUNCH DIAMETER IN THE TECHNOLOGY OF THE OPENING MANUFACTURE BY PUNCHING UDC

Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilišni nastavnički studij matematike i informatike. Sortiranje u linearnom vremenu

Teorem o reziduumima i primjene. Završni rad

OSNOVE MATEMATIČKE LOGIKE

THE INFLUENCE OF MICRO LOCATION ON THE AIR FREEZING INDEX UDC : (045)=20. Branko Mazić

UPUTE ZA IZRADU DIPLOMSKOG RADA NA ODJELU ZA PSIHOLOGIJU SVEUČILIŠTA U ZADRU. 1. Izgled diplomskog rada

Asocijativna polja POGLAVLJE Ključevi kao cijeli brojevi

Mogućnosti utvrđivanja dodane vode i Icravfjeg mlijeka u icozije mlijel(o

ADAPTIVE NEURO-FUZZY MODELING OF THERMAL VOLTAGE PARAMETERS FOR TOOL LIFE ASSESSMENT IN FACE MILLING

Applied Statistics and Probability for Engineers. Sixth Edition. Chapter 4 Continuous Random Variables and Probability Distributions.

Chapter 4 Continuous Random Variables and Probability Distributions

ODREĐIVANJE DINAMIČKOG ODZIVA MEHANIČKOG SUSTAVA METODOM RUNGE-KUTTA

Ksenija Doroslovački KOMBINATORIKA INTERPRETIRANA FUNKCIJAMA I NJIHOVIM OSOBINAMA MASTER RAD. NOVI SAD jun 2008

REVIEW OF GAMMA FUNCTIONS IN ACCUMULATED FATIGUE DAMAGE ASSESSMENT OF SHIP STRUCTURES

Šta je to mašinsko učenje?

EFFECT OF LAYER THICKNESS, DEPOSITION ANGLE, AND INFILL ON MAXIMUM FLEXURAL FORCE IN FDM-BUILT SPECIMENS

Confidence regions and intervals in nonlinear regression

Standard Parallel and Secant Parallel in Azimuthal Projections

DETALJNI IZVEDBENI NASTAVNI PLAN PREDMETA

Prsten cijelih brojeva

Funkcijske jednadºbe

BAZE PODATAKA Predavanje 03

Human Error in Evaluation of Angle of Inclination of Vehicles

ANALIZA UČINKOVITOSTI REKONSTRUKCIJE RAZLIČITIH TRANSFORMACIJA KOD SAŽIMAJUĆEG OČITAVANJA U SVRHU REPREZENTACIJE SLIKE

Index. Cambridge University Press Data Analysis for Physical Scientists: Featuring Excel Les Kirkup Index More information

Vedska matematika. Marija Miloloža

Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku

Transcription:

Harun Kuč : Statistika u Excelu Izdavač : Weling SD Zenica Za izdavača : Damir Bajramović Recenzenti : Dr. Hasan Zolić Dr. Dževad Zečić Lektor : Lejla Kuč Naslovna strana : Mustafa Ganović Štamparija : Weling SD Zenica Za štampariju : Damir Bajramović Tiraž: 1000 primjeraka CIP-Katalogizacija u publikaciji Nacionalna i univerzitetska biblioteka Bosne i Hercegovine, Sarajevo 311 : 004.4] (035) 004.4 : 311] (035) KUČ, Harun Statistika u Excelu / Harun Kuč. - Zenica : Weling, 001. - 411 str. : ilustr. ; 30cm Bibliografija: str. 411 ISBN 9958-9670 - - COBISS/BiH-ID 9954566 Mišljenjem Federalnog ministarstva obrazovanja, nauke, kulture i sporta, broj: 03-15-605/01 od 04.10.001. godine na osnovu člana 19. tačka 10. Zakona o porezu na promet proizvoda i usluga ("Službene novine Federacije BiH", br. 6/95, 5/97, 13/00, 36/00, 54/00 i /01) ovaj proizvod je oslobođen plaćanja poreza na promet proizvoda.

SADRŽAJ Strana Predgovor... 7 Mjere centralne tendencije... 8 Aritmetička sredina... 9 Geometrijska sredina...13 Harmonijska sredina...0 Medijana...6 Modus... 31 Mjere disperzije... 34 Razmak varijacije...35 Interkvartilna razlika...37 Srednje apsolutno odstupanje...4 Varijansa i standardna devijacija...45 Momenti, mjere asimetrije i spljoštenosti... 51 Momenti...5 Koeficijent asimetrije...53 Koeficijent spljoštenosti...54 Kombinatorika... 65 Permutacije...66 o Permutacije bez ponavljanja...66 o Permutacije sa ponavljanjem...66 Varijacije...70 o Varijacije bez ponavljanja...70 o Varijacije sa ponavljanjem...70 Kombinacije...71 o Kombinacije bez ponavljanja...71 o Kombinacije sa ponavljanjem...71 Diskretne ili prekidne raspodjele vjerovatnoća... 7 Binomna raspodjela...73 Geometrijska raspodjela...85 Poissonova raspodjela...87 Hipergeometrijska raspodjela...91

Neprekidne raspodjele vjerovatnoća... 96 Eksponencijalna raspodjela... 97 Laplasova raspodjela... 99 Log-normalna raspodjela...101 Normalna raspodjela...103 F raspodjela...119 Gamma raspodjela...17 χ raspodjela...134 Studentova ili t raspodjela...145 Košijeva raspodjela...148 Vejbulova raspodjela...151 Rejlijeva raspodjela...153 Beta raspodjela...155 Testiranje hipoteza... 16 Testiranje hipoteze o aritmetičkoj sredini osnovnog skupa µ, na velikim uzorcima...163 Vjerovatnoća u testiranju hipoteza...170 Testiranje hipoteze o aritmetičkoj sredini osnovnog skupa µ, na malim uzorcima...171 Testiranje razlike aritmetičkih sredina malih nezavisnih uzoraka...175 Testiranje proporcije...177 Testiranje razlike proporcije...179 Testiranje varijanse osnovnog skupa...181 Intervali povjerenja... 185 Intervali povjerenja za aritmetičku sredinu osnovnog skupa µ, na velikim uzorcima...186 Intervalna ocjena za aritmetičku sredinu osnovnog skupa µ, na malim uzorcima...191 Ocjena za p u binomnoj raspodjeli...193 Interval povjerenja za razliku aritmetičkih sredina (µ1-µ) dvaju osnovnih skupova, na velikim uzorcima...194 Interval povjerenja za razliku aritmetičkih sredina (µ 1-µ ) dvaju osnovnih skupova, na malim nezavisnim uzorcima...195 Interval povjerenja za razliku proporcija p 1-p...196 Interval povjerenja za varijansu (σ )...198 Regresija i korelacija... 00 Metod najmanjih kvadrata...01 Standardna greška regresije...19

Interval povjerenja za y...4 Koeficijent linearne korelacije...5 Testovi o koeficijentu korelacije...8 Koeficijent determinacije...3 Indeks krivolinijske korelacije...34 Višestruka regresija...40 o Testiranje značajnosti koeficijenata višestruke regresije...50 o Intervali povjerenja za koeficijente regresije...53 Trendovi... 54 Linearni trend...55 Potencijalni trend...6 Eksponencijalni trend...64 Hiperbolni trend...68 Logaritamski trend...69 Parabolični trend...70 Trend y = ax +bx+c...7 Trend y = 1/(ax +bx+c)...74 Trend y = x/(ax +bx+c)...76 Provjera hipoteze o postojanju trenda...78 Neparametarska statistika... 80 Test predznaka...81 Test sume rangova...84 Izračunavanje rang korelacije...85 Alati za analizu... 88 Analiza varijanse...89 o Analiza jednog faktora (Anova: Single Factor)...89 o Analiza dva faktora...303 Anova: Two Factor Without Replication...303 Anova: Two Factor With Replication...306 Alat za analizu korelacije (Correlation)...310 o Parcijalna korelacija...31 Alat za analizu kovarijanse (Covariance)...313 Opisna statistika (Descriptive Statistics)...316 Eksponencijalne srednje vrijednosti dinamičke serije (Exponential Smoothing)...30 Alat za analizu F- Test: Dva uzorka za varijanse (F- Test: Two Sample for Variances)...3 Alat Fourier Analysis ( Fourierova analiza)...37

Histogram...39 Pokretna ili mobilna sredina...334 o Pokretna nevezana sredina...334 o Pokretna vezana sredina (Moving Average)...335 Alat za analizu generisanje slučalnog broja (Random Number Generation )...341 Alat za analizu rang i procenat (Rank and Percentile)...347 Alat za analizu Regression (regresija)...351 Alat za analizu Sampling ( uzorkovanje)...360 Testiranje uparenih razlika kod zavisnih uzoraka (t - Test: Paired Two Sample for Means)...363 Alat za analizu razlike aritmetičkih sredina pod pretpostavkom jednakih varijansi (t - Test: Two - Sample Assuming Equal Variances)...368 Alat za analizu razlike aritmetičkih sredina pod pretpostavkom različitih varijansi (t - Test: Two - Sample Assuming Unequal Variances)...37 Alat za testiranje razlike aritmetičkih sredina kod nezavisnih uzoraka...376 Alat za testiranje razlike aritmetičkih sredina velikih nezavisnih uzoraka (z - Test: Two Sample for Means)...376 Tablice... 38 Poissonov zakon vjerovatnoće...383 Binomni zakon vjerovatnoće...385 Normalni zakon vjerovatnoće - funkcija gustine...387 Normalni zakon vjerovatnoće - funkcija rasporeda...388 F - raspored 0,1...389 F - raspored 0,005...391 F - raspored 0,01...39 F - raspored 0,05...393 F - raspored 0,05...394 F - raspored 0,90...395 F - raspored 0,95...396 F - raspored 0,975...397 F - raspored 0,99...398 F - raspored 0,995...399 Vrijednosti Gamma funkcije...400 Studentov t raspored...404 χ raspored...407 Kritična vrijednost Pearsonovog koeficijenta korelacije...410 Literatura... 411

Knjiga Statistika u Excelu predstavlja realizaciju ideje prikaza klasičnog statističkog sadržaja kroz prizmu izvanrednih mogućnosti proračunske tablice Excel. Pored funkcija koje se nalaze u funkcijskoj kategoriji "Statistical" dat je osvrt i na niz drugih funkcija, izuzetno korisnih za različita statistička izračunavanja; takođe, detaljno su pojašnjeni svi ugrađeni alati za analizu podataka. Knjiga "Statistika u Excel-u" koncipirana je tako da se u tretiranim cjelinama daju i dodatna pojašnjenja o korištenim funkcijama, odnosno korištenim alatima za analizu podataka. Poznato je da su funkcije ugrađene formule koje izvode složene matematičke operacije za čije izračunavanje je potrebno pravilno unijeti naziv funkcije i argumente, koji predstavljaju dodatne informacije koje određena funkcija zahtijeva. Najlakši način da se koristi funkcija u nekoj formuli sastoji se u otvaranju okvira za dijalog Paste Function i okvira za dijalog Formula Palette. Nakon odabira ćelije u kojoj želimo da se pojavi rezultat formule i otvaranja dijaloga Paste Function potrebno je odabrati funkcijsku kategoriju iz koje odabiremo željenu funkciju. Ako nismo sigurni kojoj kategoriji funkcija pripada potrebno je izabrati kategoriju All u kojoj su sve funkcije poredane po abecedi. Nakon odabira funkcije, otvara se dijalog Formula Palette koji nam pomaže da se dovrši funkcija dodavanjem potrebnih argumenata; na ovaj način funkcija je upisana, a formula dovršena. Statistički paket za analizu pod imenom Data Analysis nalazi se u padajućem izborniku Tools. Za aktiviranje ovog statističkog alata potrebno je uključiti odgovarajuće kvadratiće, nakon čega se u dnu pojavljuje opcija Data Analysis. Knjiga Statistika u Excelu namijenjena je korisnicima koji imaju potrebu da ubrzaju razna statistička izračunavanja i da pri tome isključe mogućnost računske greške, koja je u ranijim ručnim ili obradama pomoću digitrona bila dosta česta. Dakle, podrazumijeva se da Dugme Help Opis argumenta korisnici računara posjeduju osnovna znanja o proračunskoj tablici, odnosno posjeduju određena računarska znanja i imaju potrebu da skrate vrijeme obrade statističkih podataka, obezbijede aktuelnost dobijenih rezultata i tačnost u radu. Ova knjiga namijenjena je fakultetima koji u svojim planovima imaju potrebu da edukaciju studenata prilagode savremenim edukativnim procesima. Kako je rad na ovakvim projektima, rad uz ogroman broj mogućih kombinacija, svjestan mogućnosti daljneg poboljšanja, svaku dobronamjernu sugestiju primit ću sa iskrenom zahvalnošću. Autor 7

Mjere centralne tendencije Strana Aritmetička sredina... 9 Geometrijska sredina... 13 Harmonijska sredina... 0 Medijana... 6 Modus... 31 8

Aritmetička sredina prosta aritmetička sredina Aritmertička sredina se izračunava tako da se zbir svih vrijednosti obilježja podijeli njihovim brojem. Formula za prostu aritmetičku sredinu glasi: x x = 1 + x + x n 3 +... + x Simboli imaju sljedeće značenje: x = prosta aritmetička sredina, n = ukupan broj članova niza a x 1, x, x 3,, x n su članovi niza. Ova srednja vrijednost ili prosjek ima najširu upotrebu u statističkoj analizi. U proračunskoj tablici Excel postoji ugrađena funkcija koja odgovara formuli za prostu aritmetičku sredinu pod nazivom AVERAGE. Sintaksa ove funkcije je: AVERAGE (number1;number;...) Number1, number,... su 1 do 30 brojčanih argumenata za koje se želi izračunati srednja vrijednost. Pri korištenju ove funkcije treba imati na umu, sljedeće: Argumenti moraju biti ili brojevi ili nazivi, polja, odnosno reference koje sadrže brojeve. Ako argument koji je polje ili referenca sadrži tekst, logičke vrijednosti, ili prazne ćelije, te se vrijednosti zanemaruju; međutim, ćelije s vrijednošću nula su uključene. Primjer 1. Starost pojedinih nastavnika u jednoj školi je: 5, 6, 9, 3, 34 i 37 godina. Kolika je njihova prosječna starost? Rješenje Upotrebom formule za prostu aritmetičku sredinu izračunavamo: 5 + 6 + 9 + 3 + 34 + 37 x = = 30,5 6 Do rezultata koji odgovara prostoj aritmetičkoj sredini, odnosno prosječnoj starosti nastavnika, u proračunskoj tablici Excel dolazimo veoma jednostavno. Pretpostavimo da se podaci o starosti nastavnika nalaze u polju A1:A6 kao na slici 1. Posredstvom funkcije AVERAGE do rezultata dolazimo prema sljedećim sintaksama: n = 1 n n = i 1 x i Slika 1. 9

Primjer. Uočene su brzine kretanja deset slučajno odabranih automobila: Ocijeniti srednju brzinu kretanja automobila. Rješenje Aritmetička sredina predstavlja ocjenu srednje brzine kretanja automobila. Prema obrascu za prostu aritmetičku sredinu, imamo: 86 + 91 + 104 + 109 + 68 + 67 + 53 + 111 + 71 + 74 km x = = 83,4 10 h Na slici. je ilustrirano, kako se to može uraditi u Excelu. Slika. Primjer 3. Na slici 3. u polju A1:C10 date su ocjene iz fizike u jednom razredu od 30 učenika. Kolika je aritmetička sredina ili prosječna ocjena učenika dotičnog razreda? Rješenje:,8 (slika 3.). 1 + + 4 + 3 +... + 3 + 3 + 3 x = =,8 30 Slika 3. 10

Možemo napisati: EXPONDIST( x; λ; TRUE) = x x λ e λ t dt 1 -EXPONDIST(x; λ; TRUE) = 1 x x λ e λ t dt 1 -EXPONDIST(x; λ; TRUE) = x λ e λ t dt = x λ e λ t dt Primjer. Izračunati površinu ispod Laplasove funkcije gustine za vrijednost parametra λ =1, na sljedećim intervalima: (- ; -1,5], [-1,5 ; 1,5] i [1,5; ). Rješenje Površina ispod L aplasove funkcije gustine u intervalima (- ; -1,5] i [1,5; ) iznosi: 1- EXPONDIST(1,5; 1; TRUE) 1,5 λ = e λ t λ dt = e λ t dt = 0,11156508 Površina na slici. ispod L aplasove funkcije gustine u intervalu [-1,5 ; 1,5], iznosi: 0,777. 1,5 Slika. 100

Lognormalna raspodjela Pretpostavimo da slučajna varijabla Y ima normalnu raspodjelu, odnosno Y~N(µ;σ ) i da se podvrgava eksponencijalnoj transformaciji to jest X = EXP(Y), to nam pokazuje da je X kontinuirana slučajna varijabla sa funkcijom gustine vjerovatnoće koja glasi: 0, za x 0 f(x) = 1 lnx µ 1 σ e za x > 0. x σ π Raspodjela vjerovatnoća prema ovom izrazu, zove se lognormalna raspodjela s parametrima µ i σ. Možemo napisati: X~LN(µ;σ ). Osnovni parametri lognormalne raspodjele dati su izrazima: µ+ σ E(X) e µ+σ σ =, V(X) = e (e 1). U proračunskoj tablici Excel postoje ugrađene funkcije LOGNORMDIST i LOGINV, koje se odnose na izračunavanja vezana za lognormalnu raspodjelu. Njihove sintakse su: LOGNORMDIST(x;mean;standard_dev) X je vrijednost za koju se posmatra funkcija. Mean je srednja vrijednost od ln(x). Standard_dev je standardna devijacija od ln(x). Ova funkcija izračunava kumulativnu normalnu logaritamsku raspodjelu od x, gdje je ln(x) normalno raspodijeljen po parametrima srednje vrijednosti i standardne devijacije. Pri korištenju ove funkcije treba znati: Ako neki argument nije broj, LOGNORMDIST postavlja vrijednost greške #NAME?. Ako je x 0 ili standard_dev 0, LOGNORMDIST postavlja vrijednost greške #NUM!. Jednačina za kumulativnu normalnu logaritamsku raspodjelu je: ln(x) µ LOGNORMDIST(x;µ; σ) = NORMSDIST σ LOGINV(probability;mean;standard_dev) Probability (p) je vjerovatnoća pridružena logaritamskoj normalnoj raspodjeli. Mean (µ) je srednja vrijednost od ln(x). Standard_dev (σ) je standardna devijacija od ln(x). Ova funkcija izračunava inverznu funkciju kumulativne funkcije logaritamske normalne raspodjele od x, gdje se za normalnu raspodjelu ln(x) koriste parametri mean i standard_dev. Ako je: p = LOGNORMDIST(x,...), tada je: LOGINV(p,...) = x. Logaritamsku normalnu raspodjelu treba koristiti za analiziranje logaritamski transformisanih podataka. Inverzna funkcija od funkcije logaritamske normalne raspodjele je: LOGNINV(probability = p;mean = µ ;standard_dev = σ) = e µ+σ NORMSINV(p) Pri korištenju ove funkcije treba imati na umu: Ako bilo koji argument nije brojčani podatak, LOGINV postavlja vrijednost greške #NAME?. 101

Ako je probability < 0 ili probability > 1, LOGINV postavlja vrijednost greške #NUM!. Ako je standard_dev 0, LOGINV postavlja vrijednost greške #NUM!. Primjer 1. Slika 1. 1,180977 = LOGINV(0,51974;0,3;0,) Primjer. Slika. 10

Normalna raspodjela Za neprekidnu slučajnu promjenljivu x, koja može uzimati sve vrijednosti iz intervala (- ; ) kažemo da ima normalnu raspodjelu ako je njen zakon vjerovatnoće oblika: f(x) = σ (x x) 1 e σ π Lako je uočljivo da se radi o parnoj funkciji u odnosu na srednju vrijednost x, te da je ista pozitivna u cijelom domenu x (-, ); funkcija gustine f(x) je simetrična u odnosu na srednju vrijednost x, a x - osa predstavlja asimptotu za funkciju f(x) kada x ±. Izraz: σ π predstavlja maksimalnu vrijednost funkcije gustine normalne raspodjele vjerovatnoća u modalnoj tački x = x (srednja vrijednost (na engleskom- mean)). Prevojne tačke funkcije f(x) su: x = x ± σ. Razdaljina između srednje vrijednosti i prevojne tačke jednaka je standardnoj devijaciji σ. Vrijednosti funkcije gustine u prevojnim tačkama x - σ i x + σ iznose 60,7 % maksimalne vrijednosti. Širina zvona d predstavlja rastojanje između vrijednosti funkcije gustine koje iznose 36,8 % od maksimalne vrijednosti, pa je lako izračunati vrijednost širine zvona kao: d = σ Funkcija distribucije normalne raspodjele je: 1 (x x) 1 x F(x) = e σ dx σ π U Excelu postoji ugrađena funkcija koja izračunava normalnu raspodjelu vjerovatnoća prema sljedećoj sintaksi: NORMDIST(x; mean; standard_dev; cumulative) pri čemu je: X vrijednost, za koju se želi izračunati raspodjela. Mean = x je aritmetička srednja vrijednost raspodjele. Standard_dev = σ je standardna devijacija raspodjele. Cumulative je logička vrijednost koja određuje oblik funkcije. Ako je cumulative TRUE (ISTINA), NORMDIST izračunava funkciju raspodjele; ako je FALSE (LAŽ), izračunava funkciju gustine. Pri korištenju ove funkcije potrebno je znati: Ako mean ili standard_dev nije broj, NORMDIST postavlja vrijednost greške #NAME?. Ako je standard_dev 0, NORMDIST postavlja vrijednost greške #NUM!. Ako je mean = 0 i standard_dev = 1, NORMDIST izračunava vrijednost standardne normalne distribucije, NORMSDIST. 103

U Excelu, takođe, postoji ugrađena funkcija koja izračunava inverznu vrijednost kumulativne normalne raspodjele vjerovatnoće za poznatu srednju vrijednost i poznatu standardnu devijaciju prema sljedećoj sintaksi: NORMINV(probability; mean; standard_dev) pri čemu je: probability vjerovatnoća, u odnosu na normalnu raspodjelu; mean = x, aritmetička sredina raspodjele; standard_dev standardna devijacija raspodjele. Pri korištenju ove funkcije treba imati na umu: Ako neki argument nije broj, NORMINV postavlja vrijednost greške #NAME?. Ako je argument probability < 0 ili ako je argument probability > 1, NORMINV postavlja vrijednost greške #NUM!. Ako je standard_dev 0, NORMINV postavlja vrijednost greške #NUM!. NORMINV koristi standardnu normalnu raspodjelu ako je mean = 0 i standard_dev = 1. NORMINV koristi iterativnu tehniku za izračunavanje funkcije. Datoj se vrijednosti vjerojatnoće, NORMINV približava sve dok rezultat ne dođe unutar ± 3 x 10-7. Ako NORMINV ne konvergira nakon 100 iteracija, funkcija postavlja vrijednost greške #N/A. Pored funkcija NORMDIST i NORMINV u proračunskoj tablici Excel su ugrađene i funkcije NORMSDIST i NORMSINV. Funkcija NORMSDIST izračunava kumulativnu funkciju standardne normalne raspodjele. Standardna raspodjela ima srednju vrijednost 0 (nula) i standardnu devijaciju 1; njena funkcija distribucije data je izrazom: t z 1 F(z) = e dt π - i odgovara sljedećoj sintaksi funkcije NORMSDIST: NORMSDIST(z) pri čemu je: z vrijednost za koju se želi izračunati raspodjela; u slučaju da ovaj argument nije broj funkcija postavlja vrijednost greške #NAME?. Funkcija NORMSINV za poznatu vjerovatnoću izračunava z. Sintaksa funkcije NORMSINV glasi: NORMSINV(probability) pri čemu je: probability vjerojatnoća vezana uz standardnu normalnu raspodjelu. Takođe treba znati: Ako argument probability nije broj, NORMSINV postavlja vrijednost greške #NAME?. Ako je probability (vjerovatnoća) < 0 ili ako je probability (vjerovatnoća) > 1, NORMSINV postavlja vrijednost greške #NUM!. Funkcija NORMSINV koristi iterativnu tehniku za izračunavanje funkcije. Datoj se vrijednosti vjerovatnoće, NORMSINV približava sve dok rezultat ne dođe unutar ± 3 x 10-7. Ako NORMSINV ne konvergira nakon 100 iteracija, funkcija postavlja vrijednost greške #N/A. 104

Primjer 1. 406

Tablice - hi-kvadrat raspodjele CHIDIST( χ ; deg_freedom) = deg_freedom x 1 1 x e dx deg_freedom deg_freedom χ Γ Vrijednosti u tablici za hi-kvadrat raspodjelu izračunavamo posredstvom funkcije CHIINV. Ova funkcija izračunava inverznu vrijednost od funkcije hi-kvadrat raspodjele. Ako je probability = CHIDIST(χ ; deg_freedom), tada je CHIINV(probability;deg_freedom) =χ. Sintaksa funkcije je: CHIINV (probability; deg_freedom) Probability je vjerovatnoća povezana s χ - raspodjelom. Deg_freedom je broj stepeni slobode. Primjer 1. 407

Slika 1. Primjer. CHIINV(40%;8)=9,4861356 (slika 1.). 408

Primjer 3. χ : 95 % 3,94095 = CHIINV(95%;10) χ : χ : χ χ = 3, 94 95% χ = 3,94 95% 3,94095 = CHIINV(95%;10) 409

Tablica Kritična vrijednost Pearson-ovog koeficijenta korelacije, r Primjeri 1,, i 3. r=fisherinv(norminv(1-1%; 0; 1/SQRT(16-3)) = 0,64511 r=fisherinv(norminv(1%; 0; 1/SQRT(16-3)) = - 0,64511 r=fisherinv(norminv(1-0,5%; 0; 1/SQRT(16-3)) = 0,613434 410