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Abbildung 7.54 Berechnen der kumulierten Wahrscheinlichkeit
PEARSON()
PEARSON()
Syntax:
PEARSON( Matrix1 ; Matrix2 )
Beispiel:
=PEARSON({1;2;3;4};{10;9;8,7})
ergibt -1
Die Funktion liefert den Pearsonschen Korrelationskoeffizienten zweier Datenrei-
hen aus verbundenen Stichproben, der auch als empirischer Korrelationskoeffizi-
ent bezeichnet wird. Im Unterschied zur Funktion KORREL() wird bereits davon
ausgegangen, dass zwischen den paarweise mit Hilfe der Argumente Matrix1 und
Matrix2 angegebenen Daten eine lineare Abhängigkeit besteht, wobei Matrix1
die unabhängigen Werte angibt und Matrix2 die abhängigen. Beide Argumente
müssen dieselbe Anzahl von Elementen enthalten. Dabei werden in den angege-
benen Matrizen oder Zellbereichen Texteinträge, Wahrheitswerte und leere Ele-
mente ignoriert.
Die Funktion ergibt den Wert 1 bei direktem linearem Zusammenhang (die beiden
Regressionsgeraden der Daten sind dann direkt proportional). Sie liefert -1 bei ei-
nem indirekten, gegenläufigen Zusammenhang, die beiden Regressionsgeraden
sind dann umgekehrt proportional; wenn also der Wert aus Matrix1 größer wird,
wird der entsprechende Wert aus Matrix2 kleiner. Ein Wert von 0 ergibt sich,
wenn kein Zusammenhang besteht.
Werte von 0,3 bis 0,5 zeigen einen geringen bis mäßigen Zusammenhang, Werte
von 0,7 bis 0,9 zeigen einen engen Zusammenhang. Alles, was über 0,9 liegt, deu-
tet auf einen sehr engen Zusammenhang. In der Abbildung zeigt sich beispiels-
weise ein sehr enger Zusammenhang zwischen dem Werbeaufwand und dem im
gleichen Zeitraum erzielten Umsatz. Steigender Werbeaufwand führt zu steigen-
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