Φροντιστήριο Βιοστατιστικής. Έλεγχος Υποθέσεων. Παύλος Αγιανιάν Επικ. Καθηγητής ΔΠΘ

Σχετικά έγγραφα
Δείγμα (μεγάλο) από οποιαδήποτε κατανομή

Μορφοποίηση υπό όρους : Μορφή > Μορφοποίηση υπό όρους/γραμμές δεδομένων/μορφοποίηση μόο των κελιών που περιέχουν/

Πρόβλημα 1: Αναζήτηση Ελάχιστης/Μέγιστης Τιμής

TABLES AND FORMULAS FOR MOORE Basic Practice of Statistics

Μαντζούνη, Πιπερίγκου, Χατζή. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο

Statistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review

Μενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο

APPENDICES APPENDIX A. STATISTICAL TABLES AND CHARTS 651 APPENDIX B. BIBLIOGRAPHY 677 APPENDIX C. ANSWERS TO SELECTED EXERCISES 679

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 24/3/2007

Μηχανική Μάθηση Hypothesis Testing

t-distribution t a (ν) s N μ = where X s s x = ν 2 FD ν 1 FD a/2 a/2 t-distribution normal distribution for ν>120

χ 2 test ανεξαρτησίας

FORMULAS FOR STATISTICS 1

Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme

5.4 The Poisson Distribution.

Aquinas College. Edexcel Mathematical formulae and statistics tables DO NOT WRITE ON THIS BOOKLET

Homework 3 Solutions

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ. Κεφάλαιο 13. Συμπεράσματα για τη σύγκριση δύο πληθυσμών

Biostatistics for Health Sciences Review Sheet

ΚΟΙΝΩΝΙΟΒΙΟΛΟΓΙΑ, ΝΕΥΡΟΕΠΙΣΤΗΜΕΣ ΚΑΙ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ

ΚΥΠΡΙΑΚΟΣ ΣΥΝΔΕΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY 21 ος ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Δεύτερος Γύρος - 30 Μαρτίου 2011

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 19/5/2007

Review Test 3. MULTIPLE CHOICE. Choose the one alternative that best completes the statement or answers the question.

Άσκηση 10, σελ Για τη μεταβλητή x (άτυπος όγκος) έχουμε: x censored_x 1 F 3 F 3 F 4 F 10 F 13 F 13 F 16 F 16 F 24 F 26 F 27 F 28 F

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 6/5/2006

Για να ελέγξουµε αν η κατανοµή µιας µεταβλητής είναι συµβατή µε την κανονική εφαρµόζουµε το test Kolmogorov-Smirnov.

519.22(07.07) 78 : ( ) /.. ; c (07.07) , , 2008

Περιγραφική στατιστική μεθοδολογία.

1. Ηλεκτρικό μαύρο κουτί: Αισθητήρας μετατόπισης με βάση τη χωρητικότητα

Statistics & Research methods. Athanasios Papaioannou University of Thessaly Dept. of PE & Sport Science

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ

η πιθανότητα επιτυχίας. Επομένως, η συνάρτηση πιθανοφάνειας είναι ίση με: ( ) 32 = p 18 1 p

Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests

Λογαριθμικά Γραμμικά Μοντέλα Poisson Παλινδρόμηση Παράδειγμα στο SPSS

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 11/3/2006

k A = [k, k]( )[a 1, a 2 ] = [ka 1,ka 2 ] 4For the division of two intervals of confidence in R +

ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ (SPSS)

Solution Series 9. i=1 x i and i=1 x i.

3.4 SUM AND DIFFERENCE FORMULAS. NOTE: cos(α+β) cos α + cos β cos(α-β) cos α -cos β

Εργαστήριο Ανάπτυξης Εφαρμογών Βάσεων Δεδομένων. Εξάμηνο 7 ο

p n r

Start Random numbers Distributions p-value Confidence interval.

1991 US Social Survey.sav

ST5224: Advanced Statistical Theory II

Section 8.3 Trigonometric Equations

Second Order RLC Filters

Επιστηµονική Επιµέλεια ρ. Γεώργιος Μενεξές. Εργαστήριο Γεωργίας. Viola adorata

An Inventory of Continuous Distributions

HISTOGRAMS AND PERCENTILES What is the 25 th percentile of a histogram? What is the 50 th percentile for the cigarette histogram?

Θέματα Στατιστικής στη γλώσσα R

Queensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies

2. ΧΡΗΣΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΠΑΚΕΤΩΝ ΣΤΗ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

Αν οι προϋποθέσεις αυτές δεν ισχύουν, τότε ανατρέχουµε σε µη παραµετρικό τεστ.

Jesse Maassen and Mark Lundstrom Purdue University November 25, 2013

Το τυπικό σφάλμα του μέσου (standard error of mean) ενός δείγματος

Table A.1 Random numbers (section 1)

Econ 2110: Fall 2008 Suggested Solutions to Problem Set 8 questions or comments to Dan Fetter 1

Στατιστικοί Έλεγχοι Υποθέσεων. Σαλαντή Γεωργία Εργαστήριο Υγιεινής και Επιδημιολογίας Ιατρική Σχολή

Περιγραφική Ανάλυση ποσοτικών μεταβλητών

(C) 2010 Pearson Education, Inc. All rights reserved.

VBA Microsoft Excel. J. Comput. Chem. Jpn., Vol. 5, No. 1, pp (2006)

Μεθοδολογία των επιστημών του Ανθρώπου : Στατιστική Εργαστήριο 6 :

6.3 Forecasting ARMA processes

794 Appendix A:Tables

Λογισμικά για Στατιστική Ανάλυση. Minitab, R (ελεύθερο λογισμικό), Sas, S-Plus, Stata, StatGraphics, Mathematica (εξειδικευμένο λογισμικό για

Κλωνάρης Στάθης. ΠΜΣ: Οργάνωση & Διοίκηση Επιχειρήσεων Τροφίμων και Γεωργίας

Numerical Analysis FMN011

PENGARUHKEPEMIMPINANINSTRUKSIONAL KEPALASEKOLAHDAN MOTIVASI BERPRESTASI GURU TERHADAP KINERJA MENGAJAR GURU SD NEGERI DI KOTA SUKABUMI

Supplementary Appendix

Ασκήσεις Εξετάσεων. Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών στη. Διοίκηση των Επιχειρήσεων

Υπολογιστική Φυσική Στοιχειωδών Σωματιδίων

Παράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α. Δ.Π.Θ.

Δείγμα πριν τις διορθώσεις

Exercises 10. Find a fundamental matrix of the given system of equations. Also find the fundamental matrix Φ(t) satisfying Φ(0) = I. 1.

SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM

Statistical Inference I Locally most powerful tests

2 Composition. Invertible Mappings

A Bonus-Malus System as a Markov Set-Chain. Małgorzata Niemiec Warsaw School of Economics Institute of Econometrics

ΜΕΘΟΔΟΙ ΕΡΥΕΝΑΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 3: ΔΙΕΡΕΥΝΗΤΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΜΙΑ ΕΠΙΣΚΟΠΗΣΗ

Ιατρικά Μαθηματικά & Βιοστατιστική

ΗΥ-SPSS Statistical Package for Social Sciences 6 ο ΜΑΘΗΜΑ. ΧΑΡΑΛΑΜΠΟΣ ΑΘ. ΚΡΟΜΜΥΔΑΣ Διδάσκων Τ.Ε.Φ.Α.Α., Π.Θ.

Παράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α.-Δ.Π.Θ.

ΕΚΤΙΜΗΤΙΚΗ: ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ

Λογισμικά για Στατιστική Ανάλυση. Minitab, R (ελεύθερο λογισμικό), Sas, S-Plus, Stata, StatGraphics, Mathematica (εξειδικευμένο λογισμικό για

Example Sheet 3 Solutions

Strain gauge and rosettes

Bayesian Data Analysis, Midterm I

SCHOOL OF MATHEMATICAL SCIENCES G11LMA Linear Mathematics Examination Solutions

Ηλεκτρονικοί Υπολογιστές I

τατιστική στην Εκπαίδευση II

ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ (SPSS)

Inverse trigonometric functions & General Solution of Trigonometric Equations

Bayesian statistics. DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science.

ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ,

Έλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ δύο εξαρτημένων δειγμάτων, που δεν ακολουθούν την κανονική κατανομή (Wilcoxon test)

Solutions to Exercise Sheet 5

DERIVATION OF MILES EQUATION FOR AN APPLIED FORCE Revision C

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΟ EXCEL. , και οι γραμμές συμβολίζονται με 1,2,3, Μπορούμε να αρχίσουμε εισάγοντας ορισμένα στοιχεία ως εξής.

$ι ιι η ι ι!η ηι ι ANOVA. To ANOVA ι ι ι η η η ιη (Analysis of Variance). * ι! ι ι ι ι ι η ιη. ;, ι ι ι! η ιι ηιη ι ι!η ι η η ιη ι ι η ι η.

ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΣΥΓΚΡΙΣΗ ΜΕΣΩΝ ΤΙΜΩΝ ΚΑΙ ΑΝΑΛΟΓΙΩΝ ΔΥΟ

Transcript:

Φροντιστήριο Βιοστατιστικής Έλεγχος Υποθέσεων Παύλος Αγιανιάν Επικ. Καθηγητής ΔΠΘ Αλεξανδρούπολη 215

Αρχική Κατανομή N (μ ο, σ 2 ) μ ο Τυποποιημένη Κατανομή N (, 1) -Z 1-α/2 Z 1-α/2

N (, 1) N (μ ο, σ 2 ) -Z 1-α/2 μ ο Z 1-α/2 Δείχνει πόσα σίγμα από την μέση τιμή βρίσκεται η τιμή

N (μ ο, σ 2 ) -Z 1-α/2 Z 1-α/2 μ ο

N (μ ο, σ 2 ) Περιοχή απόρριψης Περιοχή απόρριψης -Z 1-α/2 Z 1-α/2 Για α/2 =.25, Z 1-α/2 1.96 ΠΙΝΑΚΕΣ Κριτική τιμή (κριτήριο ελέγχου) (αφορά τυποποιημένη κατανομή, δηλ. μ ο = και σ = 1)

N (μ ο, σ 2 ) Για α =.5, Z 1-α 1.65 Για α =.25, Z 1-α 1.96 Z 1-α μ ο

N (μ ο, σ 2 ) Για α =.5, -Z 1-α -1.65 Για α =.25, -Z 1-α -1.96 -Z 1-α μ ο

N (μ ο, σ 2 ) = εκτιμώμενη τιμή (π.χ μέση τιμή δείγματος από πείραμα ή δειγματοληψία) Z 1-α μ ο Έλεγχος Υπόθεσης Απορρίπτουμε την Hο αν:

N (μ ο, σ 2 ) Ζ ο = πόσες τυπικές αποκλίσεις απέχει η από την μ ο Ζ ο Z 1-α μ ο Απορρίπτουμε την Hο αν:

N (μ ο, σ 2 ) -Z 1-α μ ο Απορρίπτουμε την Hο αν:

N (μ ο, σ 2 ) Ζ ο -Z 1-α μ ο Απορρίπτουμε την Hο αν: <

N (μ ο, σ 2 ) -Z 1-α/2 Z 1-α/2 μ ο Απορρίπτουμε την Hο αν:

N (μ ο, σ 2 ) Ζ ο Ζ ο -Z 1-α/2 Z 1-α/2 μ ο Απορρίπτουμε την Hο αν: ή

N (μ ο, σ 2 ) Z ο =1.25 μ ο MS Excel = NORMSDIST(z) -> προσθετική πιθανότητα (p) μέχρι κάποιο σημείο Ζ o = NORMSDIST(1.25) ->.894 = 1-NORMSDIST(z) -> προσθετική πιθανότητα (p) από κάποιο σημείο Ζ o = 1-NORMSDIST(1.25) ->.16

Πόσα άτομα προβλέπεται να εμφανίσουν τιμές > 85 ; N (μ ο =8, σ=1, n=1) Z ο =.5 8 = 85 = 1-NORMSDIST(.5) ->.385.385 1 31 άτομα

Αντίστροφα, σε ποιο Ζ crit αντιστοιχεί η τιμή p=.385 ; N (μ ο =8, σ=1, n=1) Z crit =.5 8 = 85 = NORMSINV(1-.385) ->.51

Σε ποιο p αντιστοιχεί η τιμή 85 ; N (μ ο =8, σ=1, n=1) Z ο =.5 8 = 85 = 1-NORMDIST(85, 8, 1, TRUE) ->.385

Σε ποιο p αντιστοιχεί η τιμή 85 ; Είναι σημαντικά μεγαλύτερη από την μέση τιμή (8); N (μ ο =8, σ=1, n=1) Z ο =.5 Μονόπλευρος Έλεγχος 8 = 85 = 1 - NORMDIST(85, 8, 1, TRUE) ->.385 Απορρίπτουμε την Η ο > α=.5

Η τιμή 1 είναι σημαντικά μεγαλύτερη από τη μέση τιμή (8); N (μ ο =8, σ=1, n=1) Μονόπλευρος Έλεγχος Z crit = NORMSINV(1-.5) =1.644 8 = 1 = 1 - NORMDIST(1, 8, 1, TRUE) ->.227 Δεχόμαστε την Η ο < α=.5

Σε ποια τιμή αντιστοιχεί το σημείο απόρριψης (p=.5); N (μ ο =8, σ=1, n=1) Μονόπλευρος Έλεγχος Z crit = NORMSINV(1-.5) =1.644 8 x crit = 96.45 96.45 =NORMINV(1-.5, 8, 1)

Η τιμή 97 είναι σημαντικά μεγαλύτερη ή μικρότερη από τη μέση τιμή (8); N (μ ο =8, σ=1, n=1) Αμφίπλευρος Έλεγχος Z crit (.5) =1.644 8 = 97 Z crit = NORMSINV(1-.25) =1.96 Δεχόμαστε την Η ο = 1 - NORMDIST(97, 8, 1, TRUE) ->.445 < α=.5 αλλά > α/2=.25

Για n > 3 έχουμε: s SD

Student s t-test Υπάλληλος της Guinness William Sealy Gosset 1876-1937 Δημοσίευσε άρθρα με το ψευδώνυμο «Student» εξ ου και το όνομα Student s t-test Κατανομή t:

Στην πράξη, όταν το δείγμα είναι μικρό (n<3) χρησιμοποιούμε το στατιστικό μέγεθος t αντί του Ζ. Για τον έλεγχο υποθέσεων ισχύει για το t ό,τι έχουμε δείξει παραπάνω για το Ζ με τη διαφορά ότι χρησιμοποιείται η κατανομή t για την κριτική τιμή (t crit ) και όχι η κανονική κατανομή. Όταν το δείγμα είναι μεγάλο, η τιμές Ζ crit και t crit έχουν απειροελάχιστη διαφορά. Δειγματική Απόκλιση Όχι το SD (s) t crit (.5, n=17) =2.11 Z crit (.5) =1.644

ΠΡΟΣΟΧΗ: η τιμή t crit και αντίστροφα η πιθανότητα στην οποία αντιστοιχεί μια τιμή t (ή t crit ) υπολογίζεται με n-1 βαθμούς ελευθερίας (df) MS Excel p-value = TDIST(t, df, tail) tail =2 Αμφίπλευρος Έλεγχος t crit = TINV(α, df) df=n-1 tail =1 Μονόπλευρος Έλεγχος* *Στην περίπτωση αυτή χρησιμοποιούμε πιθανότητα 2α Το διάστημα εμπιστοσύνης που προκύπτει από το t crit είναι:

Λίστα στατιστικών συναρτήσεων του MS Excel 27 AVERAGE Returns the arithmetic mean and the specified numbers and takes the form =AVERAGE(number1,number2, ), where the numbers can be names, arrays, or references that resolve to numbers. Cells containing text, logical values, or empty cells are ignored, but cells containing a zero value are included. INTERCEPT Calculates the point at which a line will intersect the y-axis by using existing x-values and y- values and takes the form =INTERCEPT(known_y s,known_x s), where known_y s is the dependent set of observations or data and known_x s is the independent set of observations or data. CHIDIST CHIINV Returns the one-tailed probability of the chi-squared distribution (used to compare observed vs. expected values) and takes the form =CHIDIST(x,degrees_freedom), where x is the value at which you want to evaluate the distribution and degrees_freedom is the number of degrees of freedom. Returns the inverse of the CHIDIST (one-tailed probability of the chi-squared distribution) and takes the form =CHINV(probability,degrees_freedom), where probability is a probability associated with the chi-squared distribution and degrees_freedom is the number of degrees of freedom. KURT LARGE MAX Returns the kurtosis of a data set (characterizes the relative peaked-ness or flatness of a distribution compared with the normal distribution), takes the form =KURT(number1,number2, ), and accepts up to 3 numeric arguments. Returns the kth largest value in an input range and takes the form =LARGE(array,k), where k is the position from the largest value in array you want to find. Returns the maximum largest value in a range, takes the form =MAX(number1,number2, ), and can accept up to 3 arguments, ignoring text, error values, and logical values. CHITEST Returns the test for independence and takes the form =CHITEST(actual_range,expected_range), where actual_range is the range of data that contains observations to test against expected values and expected_range is the range of data that contains the ratio of the product of row totals and column totals to the grand total. CONFIDENCE Returns the confidence interval for a population mean and takes the form =CONFIDENCE(alpha,standard_dev,size), where alpha is the significance level used to compute the confidence level (an alpha of.1 indicates a 9 percent confidence level); standard_dev is the population standard deviation for the COUNTIF DEVSQ FDIST Counts the number of cells within a range that match specified criteria and takes the form =COUNTIF(range,criteria), where range is the range you want to test and criteria is the logical test to be performed on each cell. Returns the sum of squares of deviations of data points from their sample mean, takes the form =DEVSQ(number1,number2, ), where numbers can be names, arrays, or references that resolve to numbers, and accepts up to 3 arguments. Returns the F probability distribution and takes the form =FDIST(x,degrees_freedom1,degrees_freedom2), where s the value at which to evaluate the function, degrees_freedom1 is the numerator degrees of freedom, and degrees_freedom2 is the denominator. FREQUENCY Returns the number of times that values occur within a population and takes the form =FREQUENCY(data_array,bins_array). MEDIAN MIN Computes the median of a set of numbers, takes the form =MEDIAN(number1,number2, ), and can accept up to 3 arguments, ignoring text, error values, and logical values. Returns the smallest value in a range, takes the form =MIN(number1,number2, ), and can accept up to 3 arguments, ignoring text, error values, and logical values. NORMDIST Returns the normal cumulative distribution for the specified mean and standard deviation and takes the form =NORMDIST(x,mean,standard_dev,cumulative), where s the value for which you want the distribution; mean is the arithmetic mean of the distribution; standard_dev is the standard deviation of the distribution; and cumulative is a logical value that determines the form of the function (if TRUE, returns the cumulative distribution function; if FALSE, returns the probability mass function). NORMINV Returns the inverse of the normal cumulative distribution for the specified mean and standard deviation and takes the form =NORMINV(probability,mean,standard_dev), where probability is a probability corresponding to the normal distribution; mean is the arithmetic mean of the distribution; and standard_dev is the standard deviation of the distribution. NORMSDIST Returns the standard normal cumulative distribution function and takes the form =NORMSDIST(z). NORMSINV Returns the inverse of the standard normal cumulative distribution (with a mean of zero and a standard deviation of one) and takes the form =NORMSINV(probability), where probability is a probability corresponding to the normal distribution.

Λίστα στατιστικών συναρτήσεων του MS Excel 27 QUARTILE SKEW SLOPE Returns the value in an input range that represents a specified quarter-percentile and takes the for =QUARTILE(array,quart). Returns the skewness of a distribution (the degree of asymmetry of a distribution around its mean), takes the form =SKEW(number1,number2, ), and accepts up to 3 arguments. Returns the slope of the linear regression line and takes the form =SLOPE(known_y s,known_x s). ZTEST MODE Returns the two-tailed P-value of a z-test (generates a standard score for x with respect to the data set, array, and returns the two-tailed probability for the normal distribution), and takes the form =ZTEST(array,x,sigma), where array is the array or range of data against which to test x; s the value to test; and sigma is the known population s standard deviation. Determines which value occurs most frequently in a set of numbers, takes the form =MODE(number1, number2, ), and can accept up to 3 arguments, ignoring text, error values, and logical values. SMALL Returns the k-th smallest value in a data set and takes the form =SMALL(array,k), where k is the position from the smallest value in array you want to find. MEDIAN Computes the median of a set of numbers, takes the form =MEDIAN(number1,number2, ), and can accept up to 3 arguments, ignoring text, error values, and logical values. STANDARDIZE Returns a normalized value from a distribution characterized by mean and standard_dev and takes the form =STANDARDIZE(x,mean,standard_dev), where s the value you want to normalize; mean is the arithmetic mean of the distribution; and standard_dev is the standard deviation of the distribution. LINEST Calculates the statistics for a line using the least squares method to arrive at a slope that best describes the given data and takes the form =LINEST(known_y s,known_x s,const,stats). STDEV TDIST TINV TTEST VAR Estimates standard deviation, assuming that the arguments represent only a sample of the total population, and takes the form =STDEV(number1,number2, ), accepting up to 3 arguments. Returns the percentage points (probability) for the the student s t-distribution, where a numberic value (x) is calculated value of t for which the percentage points are to be computed, and takes the form =TDIST(x,degrees_freedom,tails), where s the numeric value at which to evaluate the distribution; degrees_freedom is an integer indicating the number of degrees of freedom; and tails specifies the number of distribution tails to return (if 1, returns the one-tailed distribution; if 2, returns the two-tailed distribution). Returns the inverse of the Student s t-distribution as a function of the probability and the degrees of freedom, and takes the form =TINV(probability,degrees_freedom), where probability is the probability associated with the two-tailed Student s t-distribution and degrees_freedom is the number of degrees of freedom to characterize the distribution. Returns the probability associated with a Student s t-test and takes the form =TTEST(array1,array2,tails,type), where array1 is the first data set; array2 is the second data set; tails specifies the number of distribution tails (if 1, uses the one-tailed distribution; if 2, uses the two-tailed distribution); and type is the kind of t-test to perform (1 = paired; 2 = two-sample equal variance; 3 = two=sample unequal variance). Computes variance, assuming that the arguments represent only a sample of the total population, and takes the form =VAR(number1,number2, ), accepting up to 3 arguments.