Bezmaksas tiešsaistes statistiskās analīzes rīks
Pamata statistikas kalkulatora lietošana ir ļoti vienkārša:
Pamata statistikas kalkulators tiek izmantots dažādos scenārijos:
Aprēķiniet pamata statistiku no eksperimentālajiem datiem vai aptauju rezultātiem, lai tos iekļautu pētnieciskajos darbos un ziņojumos. Vidējais, standartnovirze un mediāna ir būtiski pētījumu rezultātu apkopošanai.
Analizējiet biznesa datus, piemēram, pārdošanas apjomus, klientu apmierinātības rādītājus un produktu vērtējumus, lai identificētu tendences un modeļus. Mediāna ir īpaši noderīga algu analīzei, jo to mazāk ietekmē izņēmumi.
Aprēķiniet produktu izmēru, svara un veiktspējas datu standartnovirzi, lai novērtētu kvalitātes mainīgumu. Tas nodrošina pamatdatus kontroles diagrammām.
Analizējiet testu rezultātus un klases atzīmes, lai aprēķinātu vidējos rādītājus, mediānu un standartnovirzi. Tas palīdz izprast kopējo akadēmisko sniegumu un atzīmju sadalījumu.
Aprēķiniet statistiku veselības rādītājiem, piemēram, asinsspiedienam, temperatūrai, ĶMI un glikozes līmenim asinīs, lai salīdzinātu tos ar normu diapazoniem un analizētu izmaiņas laika gaitā.
Aprēķiniet vidējo atdevi un standartnovirzi (volatilitāti) akciju cenu svārstībām, investīciju atdevei un riska novērtēšanai, lai informētu investīciju lēmumus.
Aprēķiniet vidējo un standartnovirzi laika apstākļu datiem, piemēram, temperatūrai, nokrišņiem un mitrumam, lai identificētu klimata modeļus un atklātu anomālijas.
Pamata statistika (aprakstošā statistika) ir skaitliski rādītāji, kas apkopo datu kopas raksturlielumus. Zemāk ir paskaidrojumi par galvenajiem statistiskajiem rādītājiem.
Šie rādītāji raksturo datu 'centru' jeb 'tipisko vērtību'.
Visu datu vērtību summa, dalīta ar vērtību skaitu. Visbiežāk izmantotā reprezentatīvā vērtība, bet to ietekmē izņēmumi (outliers). Formula: Vidējais = Σx / n
Vidējā vērtība, kad dati ir sakārtoti augošā secībā. To mazāk ietekmē izņēmumi, tāpēc tā ir piemērotāka nekā vidējais asimetriskiem sadalījumiem (piem., ienākumu sadalījums).
Visbiežāk sastopamā vērtība datu kopā. Noderīga kategorisku datu analīzei (piem., aptauju atbildes).
Šie rādītāji norāda, cik ļoti dati ir izkliedēti.
Starpība starp maksimālo un minimālo vērtību. Parāda kopējo datu izkliedi, bet to stipri ietekmē izņēmumi. Formula: Diapazons = Maksimums - Minimums
Rādītājs, kas parāda, cik tālu katrs datu punkts atrodas no vidējā. Lielākas vērtības norāda uz lielāku datu izkliedi. Ir divi veidi: izlases dispersija un populācijas dispersija.
Kvadrātsakne no dispersijas. Izsaka datu izkliedi tajās pašās mērvienībās kā sākotnējie dati, padarot to vieglāk interpretējamu. Viens no svarīgākajiem rādītājiem statistiskajā analīzē.
Starpība starp trešo kvartili (Q3) un pirmo kvartili (Q1). Raksturo vidējo 50% datu diapazonu un ir izkliedes rādītājs, ko mazāk ietekmē izņēmumi. Formula: IQR = Q3 - Q1
Statistikā aprēķinu metodes atšķiras atkarībā no tā, vai dati pārstāv 'izlasi' vai visu 'populāciju'. Izlases dispersija un standartnovirze saucējā izmanto 'n-1', savukārt populācijas dispersija un standartnovirze izmanto 'n'. Vispārējai datu analīzei ieteicams izmantot izlases statistiku (n-1).
Nav nepieciešams manuāli veikt sarežģītus statistiskos aprēķinus. Vienkārši ievadiet savus datus un saņemiet tūlītējus rezultātus, ietaupot ievērojamu laiku.
Pilnībā novērš aprēķinu kļūdas, kas bieži rodas manuālos aprēķinos vai ar kalkulatoriem. Precīza statistika ir garantēta.
Aprēķiniet vairākus statistiskos rādītājus (vidējo, mediānu, standartnovirzi, kvartiles utt.) ar vienu darbību.
Pamata statistikas aprēķināšana ir datu analīzes sākumpunkts. Ātri gūstiet priekšstatu par saviem datiem un nosakiet virzienu turpmākai analīzei.
Palīdz studentiem un iesācējiem, kas mācās statistiku, pārbaudīt savus aprēķinus un izprast statistisko rādītāju nozīmi.
Nav nepieciešama programmatūras instalēšana vai reģistrācija. Izmantojiet to jebkurā laikā un vietā, izmantojot tikai pārlūkprogrammu, pilnīgi bez maksas.
Vidējo aritmētisko ietekmē izņēmumi (ļoti lielas vai mazas vērtības), tāpēc ir svarīgi to pārbaudīt kopā ar mediānu.
Izvēlieties atbilstošus statistikas rādītājus, pamatojoties uz datu sadalījumu un mērķi. Piemērs: mediāna ienākumu datiem, vidējais un standartnovirze testu rezultātiem.
Pamata statistikas apvienošana ar grafikiem, piemēram, histogrammām un kastes diagrammām (box plots), sniedz dziļāku izpratni par datu sadalījumu.
Dispersija ir sākotnējo datu mērvienību kvadrātā (piem., ja dati ir cm, dispersija ir cm²). Standartnovirze (sākotnējās mērvienībās) ir ērtāka interpretācijai.
Vidējais ņem vērā visus datu punktus, bet to ietekmē izņēmumi. Mediānu mazāk ietekmē izņēmumi, tāpēc tā ir piemērotāka datiem ar ekstrēmām vērtībām, piemēram, ienākumu sadalījumam vai nekustamā īpašuma cenām. Abu rādītāju pārbaude palīdz identificēt datu asimetriju.
Izlases standartnovirzi aprēķina no visas populācijas apakškopas (izlases), saucējā izmantojot 'n-1'. Populācijas standartnovirzi aprēķina no visiem datiem (populācijas), saucējā izmantojot 'n'. Vispārējai datu analīzei ieteicams izmantot izlases standartnovirzi.
Ja visas datu vērtības ir atšķirīgas vai ja vairākas vērtības atkārtojas ar vienādu biežumu, nav skaidras modas, tāpēc tiek parādīts 'N/A' (nav piemērojams).
Šis rīks rāda rezultātus ar 4 decimālzīmēm. Ja nepieciešama augstāka precizitāte, iesakām izmantot specializētu statistikas programmatūru (R, Python utt.).
Pārlūkprogrammas veiktspējas dēļ mēs iesakām līdz 10 000 datu punktu. Lielākām datu kopām iesakām izmantot specializētu statistikas programmatūru.
Šis rīks kā kvartiles izmanto vērtības pozīcijās, kas sadala datus četrās vienādās daļās. Q1 ir 25. percentīle, Q2 (mediāna) ir 50. percentīle, un Q3 ir 75. percentīle.
Jā, tiek atbalstīti gan negatīvi skaitļi, gan decimāldaļas, gan veseli skaitļi. Tiek pieņemta arī zinātniskā notācija (1.23e-4 utt.).
Noklikšķiniet uz pogas "Kopēt rezultātus", lai kopētu aprēķinu rezultātus starpliktuvē. Pēc tam varat tos ielīmēt lietojumprogrammās, piemēram, Excel vai Word.
Calculate mean, median, and standard deviation
Calculate average page views per session
Calculate average time on site
Calculate percentages and rates of change
Perform real-time division
Calculate detailed API usage costs