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정규성을 따르는 순서 데이터의 기대값을 제공합니다. 이러한 점수는 정규 확률도와 다양한 검정을 제공하는 데 사용할 수 있습니다.
구문
NSCORES(숫자)
숫자에 열 번호를 지정합니다.
예제
데이터 열(C1)의 기대값이 정규 분포에서 얻어진 것인지 확인하려면 NSCORE(C1)식을 입력하고 결과를 C2에 저장합니다.
대략적으로 -1.55는 표준 정규 값(즉, 1차 통계량의 기대값)에서 크기 10 샘플을 뽑았을 때 기대할 수 있는 가장 작은 값이며, -0.66은 두 번째로 작은 값(즉, 2차 통계량의 기대값)입니다.
| C1 | C2 |
|---|---|
| 0.1 | -1.54664 |
| 0.2 | -0.65542 |
| 1.1 | -0.12258 |
| 1.5 | 0.12258 |
| 3.8 | 0.37546 |
| 5.4 | 0.65542 |
| 6.9 | 1.54664 |
| 6.6 | 1.00049 |
| 0.3 | -0.51042 |
| 0.3 | -0.51042 |
Minitab은 순서 통계량의 기대값을 정확히 계산하지 않고, 퍼센트 포인트를 근사치로 사용합니다. 따라서 데이터 값이 n 개일 경우, Minitab은 i번째로작은 데이터 값에 대해 다음 방정식을 사용합니다:
동일한 관측값은 동일한 정상 점수를 가집니다. 이 점수는 동일한 관측값들의 평균 순위를 사용합니다.
