此笔记为excel数据分析功能详解
单因素方差分析
意义：
测试多列数据之间的差异显著度。差异主要指均值的差异。
h0: 差异显著
h1: 差异不显著
设置：
输入区域为两列或多列数据
结果：
结果为差异显著
看f值>f crit
p值<0.05就说明很显著了
无重复双因素分析
意义：
测试多行及多列数据间的差异显著度。
设置：
结果：
行的p值<0.05: 列差异显著 列的p值>0.05: 列差异不显著
可重复双因素分析
意义:
测试行和列对数据的影响显著度，以及行列之间的交互
设置：
结果：
行和列的p值都很小，说明行间和列间差异都显著。
交互作用p值很大，说明行列之间交互作用很小。
相关系数
意义：
测试两个样本之间的线性相关程度。
值为-1到1。
设置:
结果：
非常相关，0.688的相关度。
协方差
意义：
两个样本之间的相关度。
设置：
结果:
描述统计
意义：
单个样本的各项参数。
设置：
结果：
指数平滑
意义:
相当于股票指标的ema。
设置:
每一行ema相当于
（1 - 阻尼） 新数据 + 阻尼 上一个ema
结果：
f检验， 双样本方差
意义:
测试两个样本方差的差异显著度。
如果差异显著，之后t检验就最好用异方差t检验。否则就最好用等方差t检验。
设置：
结果：
p值大于0.05，说明方差差异不是很显著。
傅里叶分析
参考
https://zhuanlan.zhihu.com/p/49600107
直方图
意义：
自己设置间距，来画直方图
设置：
接受区域就是要用自己写的间距。
结果：
频率是按照 <=每个间距的数据来统计的。比如下图中low_range ==3950的频率， 统计的是小于3950的数字总数。
移动平均
意义：
相当于股票的ma。
设置：
间隔相当于几日均线。
结果:
随机数发生器
意义：
生成随机数
设置:
变量个数为每次随机几个变量。
随机数个数为生成几次。
随机数基数就是seed。
结果:
5 * 5 = 25个标准正态分布随机数
排位与百分比排位
意义:
排位
设置：
结果：
百分比排位为：小于该值的个数/（小于该值的个数+大于该值的个数）
回归
意义：
一元线性回归 或者 多元线性回归
线性回归设置：
结果：
详细解释：
https://wenku.baidu.com/view/0996a441866fb84ae55c8d3c.html
https://www.cnblogs.com/nick477931661/p/9113396.html
https://blog.csdn.net/data_cola/article/details/87994083
抽样
意义：
从样本中抽n个值
设置：
结果：
t-检验： 平均值的成对二样本分析
意义：
成对二样本分析检验的是成对的两个数值的差异是否不等于零，所谓成对的数值，一般是同一个被访者进行两项测试产生的两个值，例如试饮两个口味的饮品给出的两个评分。
设置：
结果：
p值小于0.05， t 值大于t双尾临界，所以差异显著。
t-检验： 双样本等方差假设
意义：
这个是相对于成对二样本分析而言。
用等方差还是异方差假设就是要用“方差齐性检验”方差齐性检验的原理，如果检验是显著的，说明两个独立总体方差不一样，这是用异方差假设，否则用等方差假设。
设置：
结果：
p双尾很小，因此差异显著
t-检验： 双样本异方差假设
意义：
异方差情况下的双样本t检验
设置：
结果：
很接近双样本等方差t检验。
差异也是显著。
z-检验： 双样本平均差检验
意义：
已知两个样本总体方差的情况下才用这个检验。 实际效果和t检验也差不多。
设置：
结果:
p都等于0了，差异非常显著。和t检验结果类似。
