La función de valor de Excel convierte el texto que aparece en un formato reconocido (es decir, un número, fecha o formato de tiempo) en un valor numérico. Normalmente, la función de valor no es necesaria en Excel, porque Excel convierte automáticamente el texto en valores numéricos.
La función de valor está destinada a convertir un valor de texto que representa un número en un valor numérico. El texto puede ser una fecha, una hora o cualquier otro número, siempre que Excel pueda reconocer el formato. Cuando la conversión es exitosa, el resultado es un valor numérico sin formato de número. Cuando la función de valor no puede convertir un valor de texto a un resultado numérico, ¡el resultado es un #Value! error.
La función de valor temporal de Excel convierte un tiempo representado como texto en un tiempo de Excel adecuado. Por ejemplo, la fórmula = horario de tiempo («9:00 am») devuelve 0.375, la representación numérica de las 9:00 a.m. en el sistema de tiempo de Excel. Los valores de tiempo numérico son más…
La función de Value de Número de Excel convierte un número en el formato de texto en valor numérico, utilizando separadores decimales y de grupo especificados. Esta función se puede utilizar para convertir los valores específicos de la configuración regional en valores independientes de locales.
La función de Valuetotext de Excel convierte un valor en texto. Por defecto, los valores de texto pasan aunque no afectados. Sin embargo, en modo estricto, los valores de texto se incluyen en cotizaciones dobles («). Los valores numéricos se convierten en texto en todos los casos y…
¿Cómo calcular el valor de p?
La fórmula para el cálculo del valor p se puede derivar utilizando los siguientes pasos:
- P̂ es proporción de muestra
- P0 se supone que la proporción de población en la hipótesis nula
- n es el tamaño de la muestra
Paso 2: Necesitamos encontrar el nivel correspondiente de P del valor z obtenido. Para este propósito, debemos mirar la tabla Z.
Por ejemplo, encontremos el valor de P correspondiente a Z ≥ 2.81. Dado que la distribución normal es simétrica, los valores negativos de Z son iguales a sus valores positivos. 2.81 es una suma de 2.80 y 0.01. Mire 2.8 en la columna Z y el valor correspondiente de 0.01. Obtenemos p = 0.0025.
Veamos algunos ejemplos simples de avanzados de la ecuación de valor p para comprenderla mejor.
A) El valor P es 0.3015. Si el nivel de significación es del 5%, encuentre si podemos rechazar la hipótesis nula.
b) El valor p es 0.0129. Si el nivel de significación es del 5%, encuentre si podemos rechazar la hipótesis nula.
A) Dado que el valor p de 0.3015 es mayor que el nivel de importancia de 0.05 (5%), no rechazamos la hipótesis nula.
b) Dado que el valor p de 0.0129 es menor que el nivel de importancia de 0.05, rechazamos la hipótesis nula.
El 27% de las personas en la India hablan hindi según un estudio de investigación. Un investigador siente curiosidad si la figura es más alta en su pueblo. Por lo tanto, los enmarcan las hipótesis nulas y alternativas. Él prueba H0: P = 0.27. HA: P> 0.27. Aquí, P es la proporción de personas en el pueblo que hablan hindi. Comise una encuesta en su aldea para descubrir la cantidad de personas que pueden hablar hindi. Encuentra que 80 de 240 personas muestreadas pueden hablar hindi. Averigüe el valor p aproximado para la prueba del investigador si asumiéramos que se cumplen las condiciones necesarias y que el nivel de significancia es del 5%.
¿Cómo calcular el valor p en una prueba de hipótesis en Excel?
La teoría detrás de los «valores p» y la hipótesis nula pueden parecer complicada inicialmente, pero comprender los conceptos lo ayuda a navegar por el mundo de las estadísticas. Desafortunadamente, estos términos a menudo se usan mal en la ciencia popular, por lo que sería esencial para todos comprender los conceptos básicos.
Calcular el «valor p» de un modelo y probar/refutar la hipótesis nula es sorprendentemente simple con MS Excel. Hay dos maneras de hacerlo. Vamos a profundizar en.
La hipótesis nula es una declaración, también conocida como una posición predeterminada, alegando que la relación entre los fenómenos observados es inexistente. La hipótesis nula también puede aplicarse a las asociaciones entre dos grupos experimentales. Durante la investigación, prueba esta hipótesis e intentas refutarla.
Por ejemplo, digamos que desea observar si una dieta de moda particular tiene resultados significativos. La hipótesis nula, en este caso, es que no hay diferencias significativas en el peso de los sujetos de prueba antes y después de la dieta. La hipótesis alternativa es que la dieta marcó la diferencia. La alternativa es lo que los investigadores intentarían probar.
El «valor p» representa la posibilidad de que el resumen estadístico sea igual o mayor que el valor observado cuando la hipótesis nula es válida para un modelo estadístico particular. Aunque el «valor p» a menudo se expresa como un número decimal, generalmente es mejor describirlo como un porcentaje. Por ejemplo, el «valor p» de 0.1 debería representarse como 10%.
¿Qué es P en Excel?
El valor p se usa en el análisis de correlación y regresión en Excel, lo que nos ayuda a identificar si el resultado es factible y qué conjunto de datos del resultado para funcionar. El valor del valor p varía de 0 a 1. Desafortunadamente, Excel no tiene un método incorporado para averiguar el valor p de un conjunto de datos dado. Entonces, en cambio, usamos otras funciones, como la función de prueba Chi-cuadrado.
- Los puntos decimales denotan el valor p, pero siempre es bueno decir el resultado del valor p en porcentaje en lugar de puntos decimales. Por ejemplo, decir 5% siempre es mejor que decirle el punto decimal 0.05.
- En la prueba realizada para encontrar el valor p, si el valor p es más pequeño, la evidencia más fuerte contra la hipótesis nula y sus datos son más significativos. Por el contrario, si el valor p es mayor, hay evidencia débil contra la hipótesis nula. Entonces, al realizar una prueba de hipótesis y encontrar el valor p, podemos entender la importancia del hallazgo.
Suponga que se le proporciona el proceso de pérdida de peso a través de datos de dieta. A continuación se muestran los datos disponibles para probar la hipótesis nula.
- Los puntos decimales denotan el valor p, pero siempre es bueno decir el resultado del valor p en porcentaje en lugar de puntos decimales. Por ejemplo, decir 5% siempre es mejor que decirle el punto decimal 0.05.
- En la prueba realizada para encontrar el valor p, si el valor p es más pequeño, la evidencia más fuerte contra la hipótesis nula y sus datos son más significativos. Por el contrario, si el valor p es mayor, hay evidencia débil contra la hipótesis nula. Entonces, al realizar una prueba de hipótesis y encontrar el valor p, podemos entender la importancia del hallazgo.
La salida se da a continuación:
Arrastre la fórmula al resto de las celdas.
- Los puntos decimales denotan el valor p, pero siempre es bueno decir el resultado del valor p en porcentaje en lugar de puntos decimales. Por ejemplo, decir 5% siempre es mejor que decirle el punto decimal 0.05.
- En la prueba realizada para encontrar el valor p, si el valor p es más pequeño, la evidencia más fuerte contra la hipótesis nula y sus datos son más significativos. Por el contrario, si el valor p es mayor, hay evidencia débil contra la hipótesis nula. Entonces, al realizar una prueba de hipótesis y encontrar el valor p, podemos entender la importancia del hallazgo.
Nota: 0.05 y 0.01 a menudo se usan como niveles comunes de importancia.
¿Qué es la p en cálculo?
A continuación se presentan pasos que puede usar para ayudar a calcular el valor p para una muestra de datos:
El primer paso para calcular el valor p de una muestra es mirar sus datos y crear una hipótesis nula y alternativa. Por ejemplo, podría indicar que una media hipotética «μ» es igual a 10 y debido a esto, la hipótesis alternativa es que la media hipotética «μ» no es igual a 10. Puede escribir estas hipótesis como:
Una vez que haya determinado cuáles son ambas hipótesis, puede calcular el valor de su estadística de prueba «T» en función de su conjunto de datos. La fórmula para calcular esta estadística es:
La desviación estándar en las matemáticas es una medida de la variación en un conjunto de datos. También puede ayudarlo a comprender qué tan cerca del punto de datos está en comparación con otros puntos de datos.
Una vez que haya calculado el valor de la estadística de prueba «T», puede encontrar el valor p asociado referiéndose a una tabla de distribución t, que puede encontrar en Internet. Hay tres valores importantes de importancia en una tabla de distribución T que usa el valor p: 0.01, 0.05 y 0.1. Estos valores miden cuán cerca está una hipótesis a un conjunto de datos. Para usar la tabla de distribución T, puede elegir cuál de los valores de significado desea que se encuentren sus datos. Puede hacer esto tomando el tamaño de su muestra «n» y restando 1 de él. Por ejemplo:
Luego puede usar el valor de significancia que eligió para encontrar el valor correspondiente en la tabla. Si tiene una distribución de cola única, este número es el valor p de sus datos. Si tiene una distribución de dos colas, que es más común, puede multiplicar este número por dos para obtener su valor p.
¿Cómo leer valor de p?
Cuando comenzamos a estudiar los conceptos de probabilidad y estadísticas, hay algunos temas que requieren que damos un salto lógico, a menudo dejándonos confundidos. En mi publicación anterior, he hablado sobre uno de esos temas, el intervalo de confianza. En esta publicación, intentaré explicar otro tema tan confuso, el valor p. (Alerta de spoiler: No, no es probabilidad, pero está relacionado con la probabilidad)
Por qué no comprendemos el concepto de valor p es porque descuidamos la interpretación básica del valor p y nos centramos solo en el aspecto de probabilidad de él. Mi objetivo aquí es explicar la interpretación básica del inglés del valor p, que a menudo se descuida.
Antes de sumergirse, se discuten dos requisitos previos: probabilidad condicional y pruebas de hipótesis.
P (a | b) se interpreta como la probabilidad de un dado o condicionado en el evento B.
P (lloverá hoy) = 0.4 significa que hay un 40% de posibilidades de que llovezca hoy. Esta es una probabilidad incondicional. No hay condición o suposición asociada con ella.
P (Lluvará hoy | El cielo es gris) = 0.7 significa que la probabilidad de llover hoy ha aumentado porque ahora tenemos nueva información de que el cielo es gris. Esta probabilidad responde a la pregunta, dado que el cielo es gris, cuál es la probabilidad de que llove hoy.
En el primer párrafo de Wikipedia, el concepto se explica claramente.
Ahora, si P (lloverá hoy | Sky es gris) = 0.3, no significa que las posibilidades de lluvia hoy son bajas, pero la posibilidad de que lloverá hoy dado que el cielo es gris, es pequeña. ¡Tenga en cuenta ese punto!
¿Cómo calcular el p valor de una chi cuadrado?
Los costos de envío varían según una variedad de factores, de mediciones de paquetes, tipo de envío, peso, ubicación y más. Una vez que se calculan estas variables, un transportista pondrá un precio en su envío.
Todos los operadores principales utilizan una técnica de precios llamada peso dimensional (también llamado peso tenue) para calcular las tasas de envío. El peso dimensional tiene en cuenta el tamaño de un paquete para determinar el costo de envío.
El peso tenue se calcula multiplicando la longitud, el ancho y la altura del paquete o el tamaño de la caja, luego dividiendo por un divisor Dim estándar. Los transportistas de envío como USPS, FedEx y UPS calculan los gastos de envío en función de lo que sea mayor: el peso real del paquete o su peso tenue. Lo que sea mayor se convierte en el peso facturable por el cual se le cobrará a su negocio.
El peso del paquete es qué tan pesado es el artículo: no es necesario un divisor o cálculo tenue. Como se mencionó anteriormente, si este número es más alto que el peso tenue, se utilizará para calcular los costos de envío. Cuanto más pesado sea el paquete, más caro será enviar.
Los transportistas usan zonas de envío para calcular las tarifas de envío. Las zonas de envío miden la distancia entre el punto de origen de un paquete y su destino. En los Estados Unidos, estos pueden variar de la zona 1 a la zona 8.
Las zonas de envío se calculan en función de dónde se envía su paquete. Esto significa que dos puntos de origen diferentes, envío al mismo destino pueden estar enviando a zonas completamente diferentes.
¿Qué es p chi cuadrado?
El PCH en rdefina los símbolos puntuales en FunctionsPlot () y líneas (). El PCH representa el personaje de la trama. El PCH contiene valores numéricos que se producen de 0 a 25 o símbolos de caracteres («+», «.», «;», Etc.) especificando en símbolos (o formas).
El PCH es el argumento estándar para establecer el personaje trazado en varias funciones R.
Los diferentes símbolos de puntos comúnmente utilizados en R se muestran a continuación.
Los valores numéricos según sus símbolos son los siguientes.
- PCH = 0, cuadrado
- PCH = 1, círculo
- PCH = 2, Triangle Point Up
- PCH = 3, más
- PCH = 4, cruzado
- PCH = 5, diamante
- PCH = 6, Triangle Point Down
- PCH = 7, Cruz cuadrada
- PCH = 8, estrella
- PCH = 9, Diamond Plus
- PCH = 10, Circle Plus
- PCH = 11, triángulos arriba y abajo
- PCH = 12, Square Plus
- PCH = 13, Circle Cross
- PCH = 14, cuadrado y triángulo hacia abajo
- PCH = 15, cuadrado lleno
- PCH = 16, círculo lleno
- PCH = 17, Point-up de triángulo lleno
- PCH = 18, diamante lleno
- PCH = 19, círculo sólido
- PCH = 20, bala (círculo más pequeño)
- PCH = 21, círculo lleno de azul
- PCH = 22, azul cuadrado lleno
- PCH = 23, Diamante Llenado azul
- PCH = 24, triángulo relleno Point-Up Blue
- PCH = 25, Point de triángulo relleno hacia abajo azul
Usemos la ecuación y = x^3let’ss significa que definiremos dos vectores, x, y e y es el cubo de x.
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