行の統計ダイアログボックス

目次

サポート情報

入力

入力データ

実行するデータ範囲を指定します。

データ範囲
入力するデータの範囲です。複数シートを入力としてサポートしています(例:[Book1](1:2)!A[2]:B[8])。
範囲の設定に関する詳細は、入力データを指定するをご覧ください。
グループ
グループ情報を含む複数の列ラベル行を、グループボックスに入力します。グループ値によって対応するセルのデータがどのグループからのものであるかを示します。ツールバーGroup List Toolbar.pngの、上へ移動Button Group List Move Up.png下へ移動Button Group List Move Down.png削除Button Group List Remove.pngすべて選択Button Group List Select All.png選択Button Group List Add.pngボタンでグループ行の追加や削除、順序変更が可能です。

モーメント

\(x_i\) を i 番目の標本および \(w_i\) を 番目の重みにします。
N 合計 Nで表されるデータポイントの総数
N 欠損 欠損値の数
平均 平均値

\(\bar{x}=\frac 1n\sum_{i=1}^n x_i\) です。

標準偏差 \(s=\sqrt{\sum_{i=1}^n (x_i-\bar{x})^2/d}\)

ここで、\(d=n-1 \,\)です。

Note: OriginProでは、\(d\)には他のオプションがあり、モーメントの分散除数項目で定義されます。

標準誤差 平均の標準誤差です。

\[\frac S{\sqrt{n}}\]

平均の下側95%CI 平均の95%信頼区間の下側限界

\[\bar{x}-t_{(1-\alpha/2)}\frac{s}{\sqrt{n}}\]

ここで、\(t_{(1-\alpha/2)}\) は、n-1 の自由度を持つスチューデントt -統計の \(1-\alpha/2\) 棄却値です。

平均の上側95%CI 平均の95%信頼区間の上側限界

\[\bar{x}+t_{(1-\alpha/2)}\frac{s}{\sqrt{n}}\]

ここで、\(t_{(1-\alpha/2)}\) は、自由度n-1のスチューデントt -統計の \(1-\alpha/2\) 棄却値です。

分散 \[s^2\]
合計 \(\sum_{i=1}^n x_i\) です。
歪度

歪度は、分布の非対称性の度合いを計算します。これは次式で定義されます

\[\gamma_1=\frac n{(n-1)(n-2)}\sum_{i=1}^n (\frac{x_i-\bar{x}}s)^3 ,\mbox{for DF}\]

\[\gamma_1=\frac 1n\sum_{i=1}^n (\frac{x_i-\bar{x}}s)^3,\mbox{for N}\]

\[\gamma_1=\frac 1n\sum_{i=1}^n (\frac{x_i-\bar{x}}s)^3,\mbox{for WVR}\]

尖度

尖度は、分布のとがり具合を表します。

\[\gamma_2=\frac{n(n+1)}{(n-1)(n-2)(n-3)}\sum_{i=1}^n (\frac{x_i-\bar{x}}s)^4-\frac{3(n-1)^2}{(n-2)(n-3)},\mbox{for DF}\]

\[\gamma_2=\frac 1n\sum_{i=1}^n (\frac{x_i-\bar{x}}s)^4 -3,\mbox{for N}\]

\[\gamma_2=\frac 1n\sum_{i=1}^n (\frac{x_i-\bar{x}}s)^4 -3,\mbox{for WVR}\]

未修正平方和

\[\sum_{i=1}^n x_i^2\]

修正平方和

\[\sum_{i=1}^n (x_i-\bar{x})^2\]

変動係数

\[\frac s{\bar{x}}\]

平均の絶対偏差

\[\frac{\sum_{i=1}^n |x_i-\bar{x}|}n\]

SDの2倍

標準偏差の2倍です。

\[2s \,\]

SDの3倍

標準偏差の3倍です。

\[3s \,\]

幾何平均

\[\bar{x}_g=\left( \prod_{i=1}^n x_i\right) ^{\frac 1n}\]

幾何SD

幾何学標準偏差 \(e^{std(\log x_i)}\) ここで、std は、重み付けされていない標準偏差です。

Note: 幾何標準偏差では重みは無視されます。

モード

モード(最頻値)は、データ範囲で最も頻繁に表示される要素です。複数のモードが見つかったら、最も小さい値が選ばれます。

調和平均

調和平均です。

重みなし: \(\frac n{\frac 1{x_1} + \frac 1{x_2} + ...+ \frac 1{x_n}}=\left(\frac {\sum_{i=1}^n (x_i)^{-1}}n\right)^{-1}\)

重み付き: \(\frac {\sum_{i=1}^n w_i}{\sum_{i=1}^n \frac {w_i}{x_i}}=\left(\frac {\sum_{i=1}^n w_i x_i^{-1}}{\sum_{i=1}^n w_i}\right)^{-1}\)


任意の\(x_i\)または重みが負の場合、欠損値を返し、任意の\(x_i\)または重みが0の場合は0を返します。

分位数

分位数 は、与えられたデータセット内のデータポイントの指定された比率以下のデータからの値です。たとえば、任意のデータセットのデータポイントの25%が最初の四分位数より下にあり、データポイントの50%が2番目の四分位数または中央値より下にあります。

入力データセットを昇順で並べ替えます。\(x_{(i)}\,\!\)を、並べ替えられたデータセットのi番目の要素とします

最小 \[x_{(i)}\,\!\]
最小値のインデックス

元の入力データセットの最小値のインデックス番号

第一四分位(Q1) 第1 (25%) 四分位、 Q1です。計算手法については、四分位の補間をご覧下さい。
中央値 メディアンまたは第2 (50%)四分位、Q2です。計算手法については、四分位の補間をご覧下さい。
第3四分位(Q3) 第3 (75%) 四分位、 Q3です。計算手法については、四分位の補間をご覧下さい。
最大 \[x_{(n)}\,\!\]
Index of Maximum

元の入力データセットの最大値のインデックス番号

四分位範囲 (Q3-Q1)

\[Q_3-Q_1\,\]

範囲 (最大-最小)

最大値 - 最小値

カスタムパーセンタイル

カスタムパーセンタイルを計算するか選択します。

パーセンタイルリスト

このオプションは、カスタムパーセンタイルにチェックが付いている場合にのみ利用できます。パーセンタイルはリスト表示されたすべての値に対して計算されます。

中央値の絶対偏差(MAD) 単変量データセットX1、X2、...、Xnの場合、MADはデータの中央値からの絶対偏差の中央値として定義されます。

\[MAD = median(|{X_i} - median(X)|)\,\]

つまり、データの中央値からの残差(偏差)で始まる場合、MADは絶対値の中央値です。

ロバスト変動係数

\[(MAD/norminv(0.75))/Median\,\]

計算制御

モーメントの分散除数

分散序数d の計算の設定をします。
DF 自由度

\[d=n-1\,\!\]

N 非欠損の観測値の数

\[d=n\,\!\]

分位数の補間

このオプションは、Q1、Q2、およびQ3の算出方法を決定します。
i 番目のパーセンタイル(分位)をy とし、 \(p=i/100\) を設定します。そして、次のように定義します。

\[\begin{cases} (n+1)p=j+g, & \mbox{for Weighted Average Right}\\ np=j+g, & \mbox{for other methods} \end{cases}\]

ここで、 j は、np, の整数部で、 g は、np の分数部であり、それぞれ異なる方法は \(i^{th}\,\!\)番目のパーセンタイル、 yを次に述べる方法で定義します。
平均化による経験分布 \[y=\begin{cases} \frac{1}{2}(x_{(j)}+x_{(j+1)}), & \mbox{if }g=0\\ x_{(j+1)}, & \mbox{if }g>0 \end{cases}\]
最近傍 np に最も近い番号の観測値

\[y=\begin{cases} x_{(k)}, & \mbox{if }g\ne \frac{1}{2}\\ x_{(j)}, & \mbox{if }g=\frac{1}{2} \mbox{ and } j\mbox{ is even} \\ x_{(j+1)}, & \mbox{if }g=\frac{1}{2} \mbox{ and } j\mbox{ is odd} \end{cases}\]

ここで k は、\(np+\frac{1}{2}\)の整数部です

経験分布 \[y=\begin{cases} x_{(j)}, & \mbox{if }g=0 \\ x_{(j+1)}, & \mbox{if }g>0 \end{cases}\]
加重平均(右) \(x_{(n+1)+p)}\,\!\)に向けた加重平均

\[y=(1-g)x_{(j)}+gx_{(j+1)}\,\!\]

ここで \(x_{(n+1)}\,\!\)は、\(x_{(n)}\,\!\)の値を取ります。

加重平均(左) 次の数に向けた加重平均:\(x_{(np)}\,\!\)

\[y=(1-g)x_{(j)}+gx_{(j+1)}\,\!\]

ここで \(x_{(0)}\)は、\(x_{(1)}\)の値を取ります。

Tukeyヒンジ 以下のようにする。

\(m=\begin{cases} \frac{n}{2},& \mbox{if }n\mbox{ is even}\\ \frac{n+1}{2},& \mbox{if }n\mbox{ is odd} \end{cases}\) \(k=\begin{cases} \frac{m}{2},& \mbox{if }m\mbox{ is even}\\ \frac{m+1}{2},& \mbox{if }m\mbox{ is odd} \end{cases}\)

すると、次の値を得ることができます。

\(Minimum+x_{(1)}\,\!\) \(Q_1=\begin{cases} x_{(k)},& \mbox{if }m\mbox{ is odd}\\ \frac{1}{2}(x_{(k)}+x_{(k+1)}), & \mbox{if }m\mbox{ is even} \end{cases}\)

\[Q_2=\begin{cases} x_{(m)},& \mbox{if }n\mbox{ is odd}\\ \frac{1}{2}(x_{(m)}+x_{(m+1)}), & \mbox{if }m\mbox{ is even} \end{cases}\]

\[Q_3=\begin{cases} x_{(n-k-1)},& \mbox{if }n\mbox{ is odd}\\ \frac{1}{2}(x_{(n-k)}+x_{(mn-k+1)}), & \mbox{if }m\mbox{ is even} \end{cases}\]

\[Maximum=x_{(n)}\,\!\]

Note: この方法が選択される場合、四分位だけが計算されます。カスタムパーセンタイルは無効です。

出力

レポート表 レポートワークシート表の詳細を指定します。
ブック
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  • <なし>: レポートワークシートテーブルを出力しません。
  • <ソース>: 元データのワークブックを使います。
  • <新規>: 新しいワークブックを作成します。
  • <既存>: 指定した既存のワークブック
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シート
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シート名
目的のワークシート名
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  • <ソースの次> 追加または挿入された列への出力
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