Funkcje programu STATGRAPHICS. ACOS (x) ACOSR (x) ASIN (x) ASINR (x) ATAN (x) ATANR (x) COMPRESS (zmienna; warunek) COS (x) COSR(x)

Podobne dokumenty
1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Pozyskiwanie wiedzy z danych

Funkcje matematyczne w C. Programowanie w C Marek Pudełko

Laboratorium 3 - statystyka opisowa

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

MIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd

Inteligentna analiza danych

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)

Algebra macierzy

ANALIZA STATYSTYCZNA WYNIKÓW BADAŃ

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41

Instalacja Pakietu R

Statystyczne metody analizy danych

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Języki programowania wysokiego poziomu. PHP cz.2.

Ściągawka z funkcji i właściwości systemowych VBA. Opis działania i parametrów. Nazwa funkcji. Składnia zwracanej wartości

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

Matematyka do liceów i techników Szczegółowy rozkład materiału Zakres podstawowy

MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ

Wprowadzenie do Pakietu R dla kierunku Zootechnika. Dr Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu

Statystyczna analiza danych

Blok zawierający opis danego quizu, np. Pierwsze kolokwium z podstaw chemii. Blok definiujący czas trwania kolokwium.

Statystyka. Wykład 3. Magdalena Alama-Bućko. 6 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 6 marca / 28

Statystyka. Opisowa analiza zjawisk masowych

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:

Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski

ROZKŁAD MATERIAŁU DO II KLASY LICEUM (ZAKRES ROZSZERZONY) A WYMAGANIA PODSTAWY PROGRAMOWEJ.

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

Programowanie Delphi obliczenia, schematy blokowe

1. Opis tabelaryczny. 2. Graficzna prezentacja wyników. Do technik statystyki opisowej można zaliczyć:

-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak

Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34

PODSTAWOWE ROZKŁADY PRAWDOPODOBIEŃSTWA. Piotr Wiącek

1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel:

Statystyki opisowe i szeregi rozdzielcze

Typy zmiennych. Zmienne i rekordy. Rodzaje zmiennych. Graficzne reprezentacje danych Statystyki opisowe

Propozycja szczegółowego rozkładu materiału dla 4-letniego technikum, zakres podstawowy i rozszerzony. Klasa I (90 h)

Testowanie hipotez statystycznych.

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

Kwantyle. Kwantyl rzędu p rozkładu prawdopodobieństwa to taka liczba x p. , że. Możemy go obliczyć z dystrybuanty: P(X x p.

Statystyka. Podstawowe pojęcia: populacja (zbiorowość statystyczna), jednostka statystyczna, próba. Cechy: ilościowe (mierzalne),

RAMOWY ROZKŁAD MATERIAŁU Z MATEMATYKI DLA KLAS I-III LICEUM OGÓLNOKSZTAŁCĄCEGO PRZY CKU NR 1

Wynik pomiaru jako zmienna losowa

Jeśli wszystkie wartości, jakie może przyjmować zmienna można wypisać w postaci ciągu {x 1, x 2,...}, to mówimy, że jest to zmienna dyskretna.

MATeMAtyka zakres rozszerzony

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2

Prawdopodobieństwo i statystyka

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 3: Analiza struktury zbiorowości statystycznej. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.

TABLICE PODSTAWOWYCH ROZKŁADÓW PRAWDOPODOBIEŃSTWA. T4. Tablica kwantyli rozkładu chi-kwadrat (I część - poziomy kwantyli 0,5)

W rachunku prawdopodobieństwa wyróżniamy dwie zasadnicze grupy rozkładów zmiennych losowych:

dla t ściślejsze ograniczenie na prawdopodobieństwo otrzymujemy przyjmując k = 1, zaś dla t > t ściślejsze ograniczenie otrzymujemy przyjmując k = 2.

OBLICZENIA NA DANYCH

Podstawowe wyrażenia matematyczne

Statystyka. Wykład 5. Magdalena Alama-Bućko. 26 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 marca / 40

1 Funkcje elementarne

Analiza niepewności pomiarów

Generowanie ciągów pseudolosowych o zadanych rozkładach przykładowy raport

Pakiet edukacyjny do nauki przedmiotów ścisłych i kształtowania postaw przedsiębiorczych

System dokładnosci (ISO/DIS 15197) (wg miedzynarodowych standardow)

Zagadnienia na egzamin poprawkowy z matematyki - klasa I 1. Liczby rzeczywiste

Analizy wariancji ANOVA (analysis of variance)

opracował: mgr inż. Piotr Marchel Instrukcja obsługi programu Struktura

Modelowanie systemów liczacych. Ćwiczenie 2.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA ZESTAW 0 (POWT. RACH. PRAWDOPODOBIEŃSTWA) ZADANIA

Funkcje charakterystyczne zmiennych losowych, linie regresji 1-go i 2-go rodzaju

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Statystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.

Statystyka i opracowanie danych W5: Wprowadzenie do statystycznej analizy danych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl

Parametry statystyczne

Przy Matlabie istnieje duże społeczność wymieniająca się plikami, programami i poradami

Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych

Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki

Prawdopodobieństwo i statystyka

WEKTORY I MACIERZE. Strona 1 z 11. Lekcja 7.

Matlab, zajęcia 3. Jeszcze jeden przykład metoda eliminacji Gaussa dla macierzy 3 na 3

Statystyka. Magdalena Jakubek. kwiecień 2017

Często spotykany jest również asymetryczny rozkład gamma (Г), opisany za pomocą parametru skali θ i parametru kształtu k:

N ma rozkład Poissona z wartością oczekiwaną równą 100 M, M M mają ten sam rozkład dwupunktowy o prawdopodobieństwach:

Statystyka to nauka o metodach badań (liczbowo wyrażalnych) własności zbiorowości. Próba. Próba Populacja. Próba

Tomasz Mostowski 12.marca Gauss, zajęcia 3.

METODY BADAŃ NA ZWIERZĘTACH ze STATYSTYKĄ wykład 3-4. Parametry i wybrane rozkłady zmiennych losowych

1. Jednoczynnikowa analiza wariancji 2. Porównania szczegółowe

ĆWICZENIE 1 Statystyka opisowa. Testowanie zgodności STATYSTYKA OPISOWA wstępna analiza danych I. Miary położenia: Mediana Moda

Statystyka. Wykład 2. Magdalena Alama-Bućko. 5 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 5 marca / 34

Program zajęć pozalekcyjnych z matematyki poziom rozszerzony- realizowanych w ramach projektu Przez naukę i praktykę na Politechnikę

Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych

WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I wykład 4 Przekształcenia zmiennej losowej, momenty

Zmienne losowe. Statystyka w 3

Transkrypt:

ABS wartość bezwzględna ACOS funkcja arcus cosinus dla kąta podanego w stopniach ACOSR funkcja arcus cosinus dla kąta podanego w radianach ASIN funkcja arcus sinus dla kąta podanego w stopniach ASINR funkcja arcus sinus dla kąta podanego w radianach ATAN funkcja arcus tangens dla kąta podanego w stopniach ATANR funkcja arcus tangens dla kąta podanego w radianach AVG średnia arytmetyczna BETA dystrybuanta rozkładu beta w punkcie x, z parametrami m i l CELL wybór określonego wiersza z danej kolumny CHISQUARE dystrybuanta rozkładu chi-kwadrat, o n stopniach swobody, w punkcie x COMPRESS wybór wierszy spełniających określony warunek (por. SELECT) COS wartość funkcji cosinus dla kąta podanego w stopniach COSR funkcja cosinus dla kąta podanego w radianach ABS (x) ABS (A3) 5 4 3 2 1 ACOS (x) ACOSR (x) ASIN (x) ASINR (x) ATAN (x) ATANR (x) AVG AVG (A1) 3 ACOS (A2 * 0,01) 87,134016 86,560187 85,986012 85,411434 84,836393 ACOSR (A2 * 0,01) 1,520775 1,510760 1,500739 1,490710 1,480674 ASIN (A2 * 0,01) 2,865983 3,439812 4,013987 4,588565 5,163607 ASINR (A2 * 0,01) 0,050020 0,060036 0,070057 0,080085 0,090121 ATAN (A2 * 0,01) 2,862405 3,433630 4,004172 4,573921 5,142764 ATANR (A2 * 0,01) 0,049958 0,059928 0,069886 0,079829 0,089758 BETA (x; m; l) BETA (0,5; 2; 5) 0,890624 CELL CELL (A2; 3) 7 CHISQUARE (x; n) CHISQUARE (30; 20) 0,930146 COMPRESS (zmienna; warunek) COS (x) COSR(x) COMPRESS (A2; A1 > 2) 7 8 9 COMPRESS (A2; A7 > Acura") 5 COS (40,0) 0,766044 COS (A1) 0,999847 0,999390 0,998629 0,997564 0,996194 COSR (40,0) - 0,6669380 COSR (A1) 0,540302-0,416146-0,989992-0,653643 0,283662

COUNT tworzenie wektora kolejnych liczb całkowitych, od liczby start do koniec, co krok CV współczynnik zmienności DATENUM zamiana zmiennej typu data na zmienną numeryczną DIFF różnica pomiędzy kolejnymi wartościami zmiennej (por. MDIFF) DROP wybranie wszystkich wierszy z pominięciem pierwszych n DROPLAST wybranie wszystkich wierszy z pominięciem ostatnich n EXP wartość stałej e podniesionej do potęgi x EXP1O wartość liczby 10 podniesionej do potęgi x FACT silnia x FIRST generowanie jedynek dla pierwszych n wierszy w zbiorze i zer dla wszystkich pozostałych wierszy FIRSTROWS wybranie pierwszych n wierszy zmiennej i zastąpienie pozostałych wartości kodami brakujących informacji GEOMEAN średnia geometryczna INVBETA kwantyl rzędu p z rozkładu beta, z parametrami m i l INVCHISQUARE kwantyl rzędu p z rozkładu chi-kwadrat, o n stopniach swobody COUNT (start; koniec; krok) COUNT (10; 20; 2) 10 12 14 16 18 20 10 + (COUNT (1; 5; 1)) 11 12 13 14 15 CV CV (A1) 52,704627 DATENUM DIFF DATENUM (A9) 16710 16711 16712 DIFF (A1) 1 1 1 1 DIFF (A1*A2) 7 9 11 13 DROP DROP(A1; 2) 3 4 5 DROPLAST EXP(x) EXP1O (x) FACT (x) FIRST (n) FIRSTROWS GEOMEAN DROPLAST (A2; 2) 5 6 7 EXP (2) 7,38905 EXP (A1) 2,718281 7,389056 20,085536 54,598150 148,413159 EXP10 (2) 100 EXP10 (A1) 10 100 1000 10000 100000 FACT (3) 6 FACT (A1) 1 2 6 24 120 FIRST (3) w zbiorze z czterema wierszami wygenerowane zostaną trzy jedynki oraz jedno zero FIRSTROWS (A2; 4) 5 6 7 8 (brakująca informacja) GEOMEAN (A2) 6,853467 INVBETA (p; m; l) INVBETA (0,9; 2; 5) 0,510318 INVCHISQUARE (p; n) INVCHISQUARE (0,9; 20) 28,3989

INVNORMAL kwantyl rzędu p z rozkładu normalnego z parametrami i INVSNEDECOR kwantyl rzędu p z rozkładu F-Snedecora, o n1 i n2 stopniach swobody INVSTUDENT kwantyl rzędu p z rozkładu t-studenta, o n stopniach swobody IQR rozstęp między kwartylowy JOIN łączenie dwóch zmiennych (jedna po drugiej) JOIN3 łączenie trzech zmiennych (jedna po drugiej) JOIN4 łączenie czterech zmiennych (jedna po drugiej) JUXTAPOSE łączenie zmiennych znakowych z umieszczeniem wartość obok siebie KURTOSIS kurtoza LAG przesunięcie wartość zmiennej numerycznej o n pozycji w przód lub w tył LAST generowanie jedynek dla ostatnich n wierszy oraz zer dla wszystkich pozostałych wierszy INVNORMAL (p; ; ) INVSNEDECOR (p; n1; n2) INVNORMAL (0,9; 0; 1) 1,28155 INVSNEDECOR (0,9; 3; 20) 2,38053 INVSTUDENT (p; n) INVSTUDENT (0,9; 20) 1,32534 IQR IQR (A2) 2 JOIN (zmienna; zmienna) JOIN3 (zmienna; zmienna; zmienna) JOIN4 (zmienna; zmienna; zmienna; zmienna) JUXTAPOSE (zmienna; zmienna) KURTOSIS LAG LAST (n) JOIN (A1; A2) 1 2 3 4 5 5 6 7 8 9 JOIN3 (A1; A2; A3) 1 2 3 4 5 5 6 7 8 9-5 - 4-3 - 2-1 J0IN4(A1; A3; A1; A3) 1 2 3 4 5-5 - 4-3 - 2-1 1 2 3 4 5-5 - 4-3 - 2-1 JUXTAPOSE (A5; A6) ab cd ef gh ij KURTOSIS (A2) - 1,2 LAG (A1; 2) system wstawia dwa kody brakujących informacji na początku zmiennej A1 oraz przesuwa pierwszą nie brakującą wartość tej zmiennej na trzecią pozycję LAG (A1; - 2) system odrzuca dwie pierwsze wartość zmiennej A1 oraz przesuwa pozostałe wartość wprzód LAST (3) w zbiorze z czterema wierszami utworzone zostanie zero i trzy jedynki

LASTROWS wybranie ostatnich n wierszy i zastąpienie pozostałych wartości kodami brakujących informacji LOG logarytm naturalny x LOG1O logarytm o podstawie dziesiętnej x MAX największa wartość zmiennej numerycznej MDIFF wielokrotna różnica retrospektywna, gdzie n jest liczbą powtarzanych różnic (zastosowanie MDIFF jest równoznaczne użyciu DIFF n razy) MEDIAN mediana MIN najmniejsza wartość zmiennej numerycznej MODE moda NORMAL dystrybuanta rozkładu normalnego w punkcie x, z parametrami i PERCENTILE n-ty percentyl Q25 dolny kwartyl (tzn. 25-ty percentyl) Q75 górny kwartyl (tzn. 75-ty percentyl) RANDOM generowanie jedynek dla n losowo wybranych wierszy i zer dla pozostałych wierszy RANGE rozstęp z próby LASTROWS LOG (x) LOG1O (x) MAX MAX (A2) 9 MDIPF MEDIAN MEDIAN (A2) 7 MIN MIN (Al) 1 MODE MODE (A4) 72 LASTROWS (A2; 4) (brakująca informacja) 6 7 8 9 LOG (100) 4,60517 LOG (A1) 0 0,693147 1,098612 1,386294 1,609437 LOG1O (100) 2 LOG1O (A1) 0,0 0,301029 0,477121 0,602059 0,698970 MDIFF (A4; 2) (brakująca informacja) (brakująca informacja) 83,0-135,0 145,0 NORMAL (x; ; ) NORMAL (2; 0; 1) 0,97725 PERCENTILE PERCENTILE (A1; 25) 2 Q25 Q25 (A2) 6 Q75 Q75 (A2) 8 RANDOM (n) RANGE RANGE (A2) 4 RANDOM (3) w pliku z czterema wierszami wygenerowane zostaną trzy jedynki w losowo wybranych wierszach oraz zero

RECODE przekodowanie zmiennej numerycznej lub znakowej na typ integer REP n-krotne powtórzenie każdej wartość zmiennej REPLACE zamiana wartości RESHAPE rozszerzanie lub kompresowanie zmiennej tak, aby liczba wierszy wyniosła wskazaną wielkość n REXPOTENTIAL generowanie n liczb losowych z rozkładu wykładniczego ze średnią RGAMMA generowanie n liczb losowych z rozkładu gamma z parametrami i RINTEGER generowanie n liczb losowych o wartościach całkowitych z rozkładu jednostajnego dyskretnego na przedziale od a do b RLOGNORMAL generowanie n liczb losowych z rozkładu logarytmiczno-normalnego z parametrami i RNORMAL generowanie n liczb losowych z rozkładu normalnego z parametrami i ROUND zaokrąglenie do najbliższej liczby całkowitej RUNDTO zaokrąglenie z dokładnością do n miejsc po przecinku ROWS generowanie jedynek dla wierszy o numerach od n do m i zer dla pozostałych wierszy RUNIFORM generowanie n losowych liczb z rozkładu jednostajnego ciągłego jednorodnego na przedziale [a, b] RECODE RECODE (A4) 3 2 4 1 3 RECODE (A7) 4 3 2 5 1 REP REP (A1; 2) 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 REPLACE (zmienna; stara_wartość; nowa_wartość) RESHAPE (zmienna; n) REXPONENTIAL (n; ) REPLACE (A1; 5; 6) 1 2 3 4 6 RESHAPE (COUNT (1; 5; 1); 12) 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 RESHAPE (A2; 3) 5 6 7 REXPONENTIAL (5; 20) RGAMMA (n; ; ) RGAMMA (5; 1; 3) RINTEGER (n; a; b) RINTEGER (5; 10; 15) RLOGNORMAL (n; ; ) RNORMAL(n; ; ) ROUND (x) ROUNDTO ROWS (n; m) RUNIFORM (n; a; b) RLOGNORMAL (5; 7; 9) RNORMAL (5; 3,2; 4,9) - 2,957235 6,426126-0,497581 9,598366-3,141531 ROUND (1234,5678) 1235 ROUND (A1 + 0,6) 2 3 4 5 6 ROUNDTO (A10; 4) 1,1111 2,2222 3,3333 4,4444 5,5556 ROWS (2; 4) w pliku z dziesięcioma wierszami wygenerowane zostaną: jedno zero, trzy kolejne jedynki oraz sześć zer RUNIFORM (5; 20; 100) 39,514873 59,491310 35,746625 79,181132 51,351437

RUNTOT liczności skumulowane RWEIBULL generowanie n losowych liczb z rozkładu Weibulla z parametrami i SD odchylenie standardowe SDIFF różnice sezonowe, gdzie n jest odstępem między odjemną i odjemnikiem SELECT wybór wierszy spełniający dany warunek z jednoczesnym zastąpieniem pozostałych wartość kodami brakujących informacji (por. COMPRESS) SERROR błąd standardowy SIN wartość funkcji sinus dla kąta x podanego w stopniach SINR wartość funkcji sinus dla kąta x podanego w radianach SIZE liczba obserwacji SKEWNESS współczynnik asymetrii (skośności) SKURT standaryzowana kurtoza SNEDECOR dystrybuanta rozkładu F-Snedecora w punkcie x, o n1 i n2 stopniach swobody SQRT pierwiastek kwadratowy x RUNTOT RUNTOT (A1) 13 6 10 15 RWEIBULL (n; ; ) SD SD (A2) 1,581138 SDIFF SELECT (zmienna; warunek) RWEIBULL (5; 0,2; 0,4) 0,000016 2,331905 0,000462 2,183750 81,772798 SDIFF (A4; 2) (brakująca informacja) (brakująca informacja) 21,0-31,0-21,0 SELECT (A1; A2 = 6) wybrane zostaną te wartości zmiennej A1, dla których odpowiadające im wartości zmiennej A2 są równe 6, a pozostałe wartość zostaną zastąpione kodami brakujących informacji SERROR SERROR (A1) 0,707106 SIN (x) SINR (x) SIZE SIZE (A1) 5 SKEWNESS SIN (30,0) 0,5 SIN (A1) 0,017452 0,034899 0,052335 0,069756 0,087155 SINR (30,0) - 0,988032 SINR (A1) 0,841470 0,909297 0,141120-0,756802-0,958924 SKEWNESS (A4) - 0,757888 SKURT SKURT (A1) - 0,547723 SNEDECOR (x; n1; n2) SQRT (x) SNEDECOR (4; 3; 20) 0,977923 SQRT (10000) 100 SQRT (A1) 1 1,414213 1,732050 2 2,236067

SSKEW standaryzowany współczynnik asymetrii (standaryzowana skośność) SUM suma obserwacji STANDARDIZE standaryzowanie zmiennej (y = (x ) / ) STRIPBLANKS usuwanie podwójnych spacji w zmiennej znakowej STUDENT dystrybuanta rozkładu t-studenta w punkcie x, o n stopniach swobody TAKE wybór pierwszych n wierszy TAKELAST wybór ostatnich n wierszy TAN wartość funkcji tangens dla kąta x podanego w stopniach TANR wartość funkcji tangens dla kąta x podanego w radianach TRUNCATE największa liczba całkowita mniejsza lub równa x VARIANCE wariancja SSKEW SSKEW (A4) - 0,691854 SUM SUM (A1) 15 STANDARDIZE STRIPBLANKS STANDARDIZE (A2) - 1,264911-0,632455 0,0 0,632455 1,264911 STRIPBLANKS (A8) Ford Mustang STUDENT (x; n) STUDENT (2; 20) 0,970367 TAKE TAKE (A2; 3) 5 6 7 TAKELAST TAN(x) TANR(x) TRUNCATE (x) VARIANCE Zmienne użyte w przykładach A1 = 1 2 3 4 5 A6 = b d f h j A2 = 5 6 7 8 9 A7 = Ford Chrysler Chevrolet Mazda Acura A3 = - 5-4 - 3-2 - 1 A8 = Ford Mustang A4 =72 41 93 10 72 A9 = 10/1/95 10/2/95 10/3/95 A5 = a c e g i A10 = 1,111111 2,222222 3,333333 4,444444 5,555555 TAKELAST (A2; 3) 7 8 9 TAN (30,0) 0,577350 TAN (A1) 0,017455 0,034920 0,052407 0,069926 0,087488 TANR (30,0) - 6,405331 TANR (A1) 1,557407-2,185039-0,142546 1,157821-3,380515 TRUNCATE (4,98315) 4 TRUNCATE (A1 + 10,06) 11 12 13 14 15 VARIANCE (A2) 25