Ovo je rađeno u programu statistica 10 ako se ne varam, tamo je to mnogo lakše izvesti.

Uneseš tvoje vrednosti u tabelu i onda formiraš dijagram rasipanja (scatter ili x-y dijagram; Insert tab -> Charts grupa -> Scatter). Kad je dijagram selektovan prikazuje se grupa kartica Chart Tools. Na kartici Layout pronađi Trendline alatku i dodaj liniju trenda

Da bi dijagram izgledao lepše potrebno je izvršiti dodatna podešavanja:
- Selektuj neku tačku iz serije na dijagramu, pa desni taster da se aktivira konteksni meni i izaberi Format Data Series. Tu možeš izabrati oblik i boju za tačke
- Selektuj trend liniju na dijagramu, pa desni taster da se aktivira konteksni meni i izaberi Format Trendline. Tu možeš podesiti boju i debljinu trend linije
- Klik na brojeve na vertikalnoj osi, pa desni taster da se aktivira konteksni meni i izaberi Format Axies. Tu možeš podesiti ručno minimum, maksimum i podelu za određenu osu
- Ako ti ne treba legenda jednostavno je selektuj i taster <Delete> da je izbrišeš
- Na kartici Chart Tools Layout naći ćeš opcije da dodaš naslove za ose (Axies Titles) i dijagram Chart Title
- Na istoj kartici naći ćeš alatku Gridelines da uključiš vertikalnu mrežu.
- Klik na linije mreže da ih selektuješ, pa desni taster da se aktivira konteksni meni i izaberi Format Gridlines. Tu možeš podesiti da linije mreže budu crtkaste.



_{[Ovu poruku je menjao Jpeca dana 29.05.2012. u 14:12 GMT+1]}

Funkcija CORREL(array1, array2) ti vraća koeficijent korelacije.

Hvala na pomoći! Urađeno je. E, sad, dodatno bonu spitanje, koja je razlika između dve vrednosti:
- Koef. korelacije koja se dobija sa CORREL fjom
- Koef. R2 koji se dobija sa trendlinea

Tj. koji je relevantniji, ukoliko želi da se dokaže zavisnost jednog od drugog niza?

Ako si uključio R² na dijagramu to bi trebalo da je isto kao i rezultat CORREL funkcije ali na kvadrat

Hvala na prethodnoj pomoći! Opet mi treba savet jedan. Dakle, rad se zasniva na tome što puštamo gasove i merimo ih nekom metodologijom i onda modeliramo rezultate da vidimo kolika je tačno emisija. Poenta je u tome što je emisija kontrolisana, tj. znamo kolika je, ali je cilj da se dokaže ispravnost metodologije, tj. da se dokaže da merimo zaista onoliko koliko i ispuštamo.

NPR: Ovo su rezultati merenja (dve serije):
Serija1:
2.536
3.216
0.7286
3.726
1.506
1.419
5.678
3.814
Serija2:
1.941
2.362
0.7928
3.927
1.583
1.382
4.051
3.318

Tačna vrednost bi trebala da bude 3,4. E, sad, reci mi koju statističku metodu da upotrebim da dokažem recimo koja od ove serije je bolja i bliža tim 3.4? Znam za onu stand. devijaciju (+/- od srednje vrednosti), a da li se to može primeniti i na tačno traženu vrednost? I kako ove serije predstaviti u postotcima tačnosti?

Hvala ti jako puno na pomoći, nadam se da nije puno i da nije teško :)