excel怎样在图中补充统计分析的r值和p值

Posted 2023-04-11

Excel是一款电子表格软件，有着直观的界面、出色的计算功能和图表工具，今天给大家分享一下如何使用Excel计算相关系数。

方法一：打开Excel，选择一组数据，点击“插入”，选择“散点图”。

选定散点，右键单击，选择“添加趋势线”。

点击“线性”，勾选“显示公式”和“显示R平方值”，得出结果R的平方，用计算机开方就得到相关系数。

方法二：选择“D4”单元格，点击插入公式。

点击“或选择类别”右边的下拉三角，点击“统计”，找到“CORREL”函数。

第一行参数点击“B4-B9”，第二行参数点击“C4-C9”即可。

2. excel可以求p值吗
1、打开EXCEL软件，输入要求的两组数据；

2、随便选择一个空白表格，然后选择函数fx；

3、类别选择：统计，再选择TTEST；

4、点击第一组数值，然后拖动鼠标把第一组方框数据选中，同样点击第二组数值，选中第二组方框数据。尾数和类型都输入:“2”；

5、然后点击确认，P值就求出来了。

3. Excel怎么求p值
如果是用EXCEL中的TTEST直接得出的数值，那么是P值。

4. excel表格求P值
对于这种已经整理后的只有均数标准差的数据用excel计算比较复杂。 建议选用excel用公式直接计算t值和P值。 参考资料给出的网页里有该软件的下载链接。

5. excel pv函数
1、选中要输入数据的单元格；将鼠标滑动到单元格上方，单击一下“选中”，双击进入“输入状态”。

2、调用FV函数，即输入"=FV“；输入时Excel会自动匹配类似的函数，并提示函数能够实现的功能。

3、设定各期利率，示例中应输入“=FV([@年利率]/12,”;记得把年利率转化为月利率。

4、设定付款总期数，示例中应输入“=FV([@年利率]/12,[@总期数（年）]*12”;注意区分年期还是月期。

5、设定各期支付的金额，示例中应输入“=FV([@年利率]/12,[@总期数（年）]*12,[@每月储蓄额])"。

6、查看结果，并拖拽完成表格。

扩展资料：

参数说明：

Rate ：各期利率

Nper：付款总期数

Pmt：各期所应支付的金额，在整个年金期间保持不变。 通常 pmt 包括本金和利息，但不包括其他费用或税款。 如果省略 pmt，则必须包括 pv 参数。

pv：可有可无， 现值或一系列未来付 参考技术A excel在图中补充统计分析的r值和p值方法：1，打开excel，然后在图片中找到数据统计分析，直接点击分析，r值然后按照r值给出的指数进行记录。2，打开excel，然后点击统计数据分析，直接分析p值p值得出的结论，可以直接编写入档案加载 参考技术B 采用STDEV.P 函数的算法。
计算基于以参数形式给出的整个样本总体的标准偏差（忽略逻辑值和文本）。
标准偏差可以测量值在平均值（中值）附近分布的范围大小。

图中分别取绿色和黄色区域的数据（对应的数据相同）用Chitest函数计算，得到的结果就不一样。所以你需要确认跟答案计算的区域形状是否一致。

白话空间统计之四：P值和Z值（中）

要说P、Z之前（本文的P、Z写法，请忽略大小写），我们先看看一个中学化学的概念：PH值。

另外，还要纠正一个说法，p 是一个值（p value），而z是一个得分（z scores),上篇文章中，称谓出错了。

就像上面那个PH试纸的标尺，从中间往两边延伸，表示酸碱的强度。理论上，自然界的物质，基本上以7为中心的泊松分布，就像下面这样：

相对于极度的强酸和极度的强碱，在自然界中的含量都是比较少的，更多的都是中性或者是弱酸或者弱碱的物质。

PH值就是用来度量酸碱度的东东，那么我们今天要说的P、Z就类似于PH值这样一个概念，也是用来衡量空间分布模式，而且最关键的，它的值也有一个和PH试纸一样的参考标尺。

首先看看，空间分布的模式，一般来说，有三种，分别是离散的、随机的、和聚合的。

离散的概念就是指观测的每个数据之间的差异程度，离散程度越大，差异性就越大。

聚合与离散正好相反，表示在一定区域内的相关程度，就是聚合程度越大，相关性就越大。

随机就不用说了，纯粹的无模式，你既不能从随机数据中获取结论，也发现不了规律和模式。

拿到数据之后，我们都要进行零假设，然后验证这份数据是不是具有随机模式，如果有很大的概率是随机模式，那么这份数据的可分析性，基本上就微乎其微了（比如布朗运动的运动规律，估计没有哪个人会无聊的去做研究，一方面根本就研究不出什么结果来嘛，另一方面是随机结果的分析也不具有可重现性）。

P值和Z得分分别表什么呢？

p值（P-Value，Probability，Pr），代表的是概率。它是反映某一事件发生的可能性大小。在空间相关性的分析中，p 值表示所观测到的空间模式是由某一随机过程创建而成的概率。比如我说，你计算出来的p值是1，那就表示你用于计算的这份数据，100%是随机生成的了（当然，不可能是1的，0.5以上就也不得了）。如果是0.1，就表示只有10%的可能性是随机生成的结果。

这样看来，p值是越小越好，但是小到什么样的程度才会最好呢？后面我们会就这个问题继续讨论。

z得分（Z scores）表示标准差的倍数（standard deviations）。

先看看“标准差”是什么，在官方的解释是：“总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根”，好吧，我知道这个概念有点绕口，你就知道记住“标准差能反映一个数据集的离散程度”，就可以了。

那么z得分，就是标准差的倍数（有正负之分），比如z得分是+2.5，就表示你的数据计算出来，得到的结果是标准差的正2.5倍，那么就表示数据已经高度聚集了。反之，如果你算出来的是-2.5,那么就表示你的结果是标准差的负2.5倍，就是高度离散的数据了。

P值和Z得分，一般都是一起出现的，如下图所示：

可以看见，p值与z值是有相关性的。上面这个标尺就是p值和z得分的"PH试纸标准比色卡"。

按照这个分布趋势，我们可以看出，数据高度聚集和高度离散，都是小概率的事件。如果你计算出来的p值和z得分，被分布在了两端，就说明你的数据出现随机模式的概率非常低了。

一般来说，要进行数据分析，我们首先就要设立一个置信度，也就是说，你要设定你的数据，起码要有多大的可能性，被落在你期望的区间内。

如，一拿到数据，我们最先就要想，这份数据起码应该有绝大部分的值，不是随机的（也就说，是应该有规律的），这个绝大部分到底应该被量化为多少呢？一般来说，我们会选择90%，或者95%或者99%。那么99%是最极端的情况，表示你能够完全的确认，这份数据没有任何的随机可能（只有1%的可能是随机创建的），完全的接受了零假设。

下表显示了不同置信度下未经校正的临界 p 值和临界 z 得分。

z 得分（标准差）	p 值（概率）	置信度
< -1.65 或 > +1.65	< 0.10	90%
< -1.96 或 > +1.96	< 0.05	95%
< -2.58 或 > +2.58	< 0.01	99%

“未经校正”就所谓的“经验参数”，当然还有一个“错误发现率 (FDR)”工具，可以对p 值的临界点进行校正。这些校正后临界值会等于或小于上面的表所示的值。

对于这个FDR工具，先挖个坑，以后填。

最后，我们最后来解读一份数据

这个是通过ArcMap的全局莫兰指数计算出来的结果，我们暂时跳过期望指数和方差，直接看我们这几天讲的内容。

莫兰指数是大于0.7，z得分是大于1.96，p值为大于0.04小于0.05，对照上面那个对比标尺，所以就能得出以下的结果：

1、莫兰指数是正数，而且大于0.7，就表示这份数据具有空间正相关性，数据集的用于分析的值与空间聚集度成正比。

2、p值小于0.05，所以本数据是随机生成的概率只有5%（95%的置信度）。

3、z得分大于1.96，说明这份数据的呈现了明显的聚类特征。

那么总体说，p值代表数据来源的可靠性，z得分和莫兰指数都表示此数据有明显的规律。

最后来看看，这是一份什么数据：

这是北京市2013年9月的房价数据（友情感谢小强同学提供）。这份数据是通过爬虫从网络上扒下来的，自然不会是随机生成，而且房价的数据确实是明显有聚集特性和空间正相关的。

这样，通过计算，验证了我们的猜测和观点。

关于P值和Z得分的内容，后面还有，未完待续。

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