Lab. 2 - Excel. Prof. De Michele e Farina

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1 Lab. 2 - Excel Prof. De Michele e Farina 1

2 Utilizzo avanzato di un foglio elettronico: - Utilizzo di funzioni Regressioni lineari Istogrammi 2

3 La funzione somma restituisce la somma dei valori dei propri argomenti. Sintassi: =SOMMA(valore1; valore2;.) Gli argomenti possono essere dei valori costanti, riferimenti a singole celle, riferimento a un blocco di celle Celle vuote danno un contributo pari a 0 Celle contenenti testo non hanno un valore associato e quindi causano la comunicazione di errore (#VALUE!) 3

4 Per sommare i valori delle celle contigue A1, A2 e A3 =SOMMA(A1:A3) Per sommare i valori delle celle contigue Ai, A2, A3 e il valore 100 =SOMMA(A1:A3; 100) Per sommare i valori delle sole celle A1 e A4 =SOMMA(A1; A4) Per sommare i valori delle celle A1, A2, A3 e A5 =SOMMA(A1:A3; A5) 4

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8 La funzione SE prende come argomenti: -Una condizione - il valore da restituire se la condizione è soddisfatta -Il valore da restituire se la condizione non è soddisfatta Sintassi: = valore_se_no) SE (condizione; valore_se_si; Il valore restituito dalla funzione però può essere un numero oppure un testo (in questo caso deve essere racchiuso tra virgolette) 8

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13 Lo studio della correlazione fra due (o più) variabili è particolarmente interessante dal punto di vista scientifico. Ad esempio si può pensare di studiare la frequenza di insorgenza di determinate malattie in relazione a parametri antropometrici e socio-ambientali. Un foglio di calcolo permette di studiare correlazioni fra variabili sia dal punto di vista qualitativo (grafici di dispersione) che dal punto di vista quantitativo (regressioni lineari) 13

14 Ci aspettiamo che il peso di una persona vari in funzione della sua altezza: 14

15 E possibile talvolta trovare una relazione matematica che leghi le variabili. Una volta che abbiamo il diagramma di dispersione, può essere possibile individuare una curva che approssimi i nostri dati (curva interpolante). Una misura della bontà dell interpolazione è data dalla somma dei quadrati delle differenze tra i valori sperimentali e i valori teorici della curva (ovvero della somma delle distanze dei punti sperimentali da quelli teorici ). 15

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17 Problema: Abbiamo una serie di coppie di dati: (x1, y1), (x2, y2), Le variabili sono legate da una relazione lineare del tipo: Y = A + Bx? Il coefficiente r2 è un numero che fornisce una stima di quanto bene i valori stimati con la linea di tendenza si adattano ai punti sperimentali (xi, yi) 0 < r2 < 1 Quanto è più vicino all unità è il valore di r2 tanto più aderente alla realtà è la linea di tendenza 17

18 Esempio: misurare come varia l intensità di corrente di un conduttore ohmico in funzione della tensione applicata 18

19 Selezionare grafico: poi si scegliere dal menù Grafico -> aggiungi linea di tendenza: 19

20 Alcune utili opzioni 20

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22 Legge di crescita esponenziale: N(t) = Noet = Noe t 22

23 Doppio click sull asse y del grafico -> scala logaritmica 23

24 In scala logaritmica gli esponenziali sono rette! 24

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27 Ogni volta che eseguiamo molte misure di una grandezza, dobbiamo porci il problema di come rappresentare in modo adeguato i dati per facilitarne l interpretazione. 27

28 Xk valori Nk = numero di occorrenze di un valore Frequenza = Fk = nk/ntot 28

29 La distribuzione delle nostre misure può essere evidenziata graficamente con un istogramma. L istogramma è un grafico di Fk in funzione di xk Per la rappresentazione di grandezze che variano con continuità, è conveniente definire degli intervalli Dk e contare quante volte un determinato valore cade al intero di quell intervallo. Problema della scelta dell intervallo 29

30 Con il solito strumento analisi dati è possibile selezionare la creazione di un istogramma, che genera due colonne, una con un valore per una classe e l altra con la frequenza nella classe stessa: 30

31 Se per caso lo strumento analisi dati non fosse disponibile (non è installato per default ) si può ricorrere alla funzione CONTA.SE, che conta il numero di volte in una serie di dati è soddisfatta una data condizione. Allora ad esempio il numero di cellule la cui area è compresa fra 250 e 450 può essere calcolata così: CONTA.SE($A$1:$A$21; > 250) CONTA.SE ($A$1:$A$21; > 450) Nel caso in esempio (vedi slide 27) questo dà come risultato 9, infatti: 12 (=numero celle con area > 250) 3 (=numero celle con area > 450) = 9 31