Загрузка...
Учебная работа. Реферат: Статистика на Excel
. В состав Microsoft Excel заходит набор средств анализа данных (так именуемый пакет анализа), созданный для решения сложных статистических и инженерных задач. Для проведения анализа данных при помощи этих инструментов следует указать входные данные и избрать характеристики; анализ будет проведен при помощи пригодной статистической либо инженерной макрофункции, а итог будет помещен в выходной спектр. Остальные средства разрешают представить результаты анализа в графическом виде.
Доступные средства
. Чтоб просмотреть перечень доступных инструментов анализа, изберите команду анализ данных
в меню Сервис
. Если команда анализ данных
в меню Сервис
отсутствует — нужна установка пакета анализа.
Нужные познания
. Для удачного внедрения процедур анализа нужны исходные познания в области статистических и инженерных расчетов, для которых эти инструменты были разработаны.
Инструменты пакета анализа в MicrosoftExcel
Дисперсионный анализ
Пакет анализа содержит в себе три средства дисперсионного анализа. Выбор определенного инструмента определяется числом причин и числом выборок в исследуемой совокупы данных.
Однофакторный дисперсионный анализ — Однофакторный дисперсионный анализ употребляется для проверки догадки о сходстве средних значений 2-ух либо наиболее выборок, принадлежащих одной и той же генеральной совокупы. Этот способ распространяется также на испытания для 2-ух средних (к которым относится, к примеру, t-критерий).
Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями — Представляет собой наиболее непростой вариант однофакторного анализа, включающее наиболее чем одну подборку для каждой группы данных.
Двухфакторный дисперсионный анализ без повторения — Представляет собой двухфакторный анализ дисперсии, не включающий наиболее одной подборки на группу. Употребляется для проверки догадки о том, что средние значения 2-ух либо нескольких выборок схожи (подборки принадлежат одной и той же генеральной совокупы). Этот способ распространяется также на испытания для 2-ух средних, такие как t-критерий.
Корреляционный анализ
Употребляется для количественной оценки связи 2-ух наборов данных, представленных в безразмерном виде. Коэффициент корреляции подборки представляет собой ковариацию 2-ух наборов данных, деленную на произведение их обычных отклонений.
Корреляционный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине, другими словами, огромные значения из 1-го набора данных соединены с большенными значениями другого набора (положительная корреляция), либо, напротив, малые значения 1-го набора соединены с большенными значениями другого (отрицательная корреляция), либо данные 2-ух диапазонов никак не соединены (корреляция близка к нулю).
Ковариационный анализ
Употребляется для вычисления среднего произведения отклонений точек данных от относительных средних. Ковариация является мерой связи меж 2-мя спектрами данных.
Ковариационный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине, другими словами, огромные значения из 1-го набора данных соединены с большенными значениями другого набора (положительная ковариация), либо, напротив, малые значения 1-го набора соединены с большенными значениями другого (отрицательная ковариация), либо данные 2-ух диапазонов никак не соединены (ковариация близка к нулю).
Описательная статистика
Это средство анализа служит для сотворения одномерного статистического отчета, содержащего информацию о центральной тенденции и изменчивости входных данных. Чтоб получить наиболее подробные сведения о параметрах диалогового окна
Экспоненциальное выравнивание
Предназначается для пророчества значения на базе прогноза для предшествующего периода, скорректированного с учетом погрешностей в этом прогнозе. Употребляет константу выравнивания
, по величине которой описывает, как очень влияют на прогнозы погрешности в прошлом прогнозе.
анализ Фурье
Предназначается для решения задач в линейных системах и анализа повторяющихся данных, используя способ резвого преобразования Фурье (БПФ). Эта процедура поддерживает также оборотные преобразования, при всем этом, инвертирование перевоплощенных данных возвращает начальные данные.
Двухвыборочный F-тест для дисперсий
Двухвыборочный F-тест применяется для сопоставления дисперсий 2-ух генеральных совокупностей. к примеру, F-тест можно применять для выявления различия в дисперсиях временных черт, вычисленных по двум подборкам.
гистограмма
Употребляется для вычисления выборочных и интегральных частот попадания данных в обозначенные интервалы значений, при всем этом, генерируются числа попаданий для данного спектра ячеек. к примеру, нужно выявить тип распределения успеваемости в группе из 20 студентов. Таблица гистограммы состоит из границ шкалы оценок и количеств студентов, уровень успеваемости которых находится меж самой нижней границей и текущей границей. Более нередко повторяемый уровень является модой интервала данных.
Скользящее среднее
Употребляется для расчета значений в предсказуемом периоде на базе среднего значения переменной для обозначенного числа предыдущих периодов. Каждое прогнозируемое
где
·
число предыдущих периодов, входящих в скользящее среднее
· Aj
фактическое j
· Fj
прогнозируемое времени
Скользящее среднее, в отличие от обычного среднего для всей подборки, содержит сведения о тенденциях конфигурации данных. Процедура может употребляться для прогноза сбыта, инвентаризации и остальных действий.
Проведение t-теста
Пакет анализа содержит в себе три средства анализа среднего для совокупностей разных типов:
Двухвыборочный t-тест с схожими дисперсиями — Двухвыборочный t-тест Стьюдента служит для проверки догадки о равенстве средних для 2-ух выборок. Эта форма t-теста подразумевает совпадение дисперсий генеральных совокупностей и обычно именуется гомоскедастическим t-тестом.
Двухвыборочный t-тест с различными дисперсиями — Двухвыборочный t-тест Стьюдента употребляется для проверки догадки о равенстве средних для 2-ух выборок данных из различных генеральных совокупностей. Эта форма t-теста подразумевает несовпадение дисперсий генеральных совокупностей и обычно именуется гетероскедастическим t-тестом. Если тестируется одна и та же генеральная совокупа, используйте парный тест.
Парный двухвыборочный t-тест для средних — Парный двухвыборочный t-тест Стьюдента употребляется для проверки догадки о различии средних для 2-ух выборок данных. В нем не предполагается равенство дисперсий генеральных совокупностей, из которых выбраны данные. Парный тест употребляется, когда имеется естественная парность наблюдений в подборках, к примеру, когда генеральная совокупа тестируется два раза.
Генерация случайных чисел
Употребляется для наполнения спектра случайными числами, извлеченными из 1-го либо нескольких распределений. При помощи данной процедуры можно моделировать объекты, имеющие случайную природу, по известному распределению вероятностей. к примеру, можно применять обычное распределение для моделирования совокупы данных по росту индивидуумов, либо применять распределение Бернулли для 2-ух возможных исходов, чтоб обрисовать совокупа результатов бросания монетки.
Ранг и персентиль
Употребляется для вывода таблицы, содержащей порядковый и процентный ранги для всякого значения в наборе данных. Данная процедура быть может использована для анализа относительного взаиморасположения данных в наборе.
регрессия
Линейный регрессионный анализ заключается в подборе графика для набора наблюдений при помощи способа меньших квадратов. регрессияупотребляется для анализа действия на отдельную зависимую переменную значений одной либо наиболее независящих переменных. К примеру, на спортивные свойства атлета влияют несколько причин, включая возраст, рост и вес. регрессияпропорционально распределяет меру свойства по сиим трем факторам на базе данных функционирования атлета. Результаты регрессии потом могут быть применены для пророчества свойств новейшего, непроверенного атлета.
Подборка
Делает подборку из генеральной совокупы, рассматривая входной спектр как генеральную совокупа. Если совокупа очень велика для обработки либо построения диаграммы, можно применять презентабельную подборку. Не считая того, если предполагается периодичность входных данных, то можно сделать подборку, содержащую значения лишь из отдельной части цикла. к примеру, если входной спектр содержит данные для квартальных продаж, создание подборки с периодом 4 расположит в выходном спектре значения продаж из 1-го и такого же квартала.
Двухвыборочный z-тест для средних
Двухвыборочный z-тест для средних с известными дисперсиями употребляется для проверки догадки о различии меж средними 2-ух генеральных совокупностей. к примеру, этот тест может употребляться для определения различия меж чертами 2-ух моделей каров.
Статистические функции
Возможность использования формул и функций является одним из важных параметров программки обработки электрических таблиц. Это, а именно, дозволяет проводить статистический анализ числовых значений в таблице.
Текст формулы, которая вводится в ячейку таблицы, должен начинаться со знака равенства (=), чтоб программка Excel могла отличить формулу от текста. Опосля знака равенства в ячейку записывается математическое выражение, содержащее аргументы, арифметические операции и функции.
В свойства аргументов в формуле обычно употребляются числа и адреса ячеек. Для обозначения арифметических операций могут употребляться последующие знаки: + (сложение); — (вычитание); * (умножение); / (деление).
Формула может содержать ссылки на ячейки, которые размещены на другом рабочем листе либо даже в таблице другого файла. В один прекрасный момент введенная формула быть может в хоть какое время изменена. Интегрированный Менеджер формул помогает юзеру отыскать ошибку либо некорректную ссылку в большенный таблице.
Не считая этого, программка Excel дозволяет работать со сложными формулами, содержащими несколько операций. Для наглядности можно включить текстовый режим, тогда программка Excel будет выводить в ячейку не итог вычисления формулы, а фактически формулу.
программка Excel интерпретирует вводимые данные или как текст (выравнивается по левому краю), или как числовое должен предшествовать символ равенства (=).
Представим, что в ячейке А1 таблицы находится число 100, а в ячейке В1 — число 20. Чтоб поделить 1-ое число на 2-ое и итог поместить в ячейку С1, в ячейку С1 следует ввести подобающую формулу (=А1/В1) и надавить [Enter].
Ввод формул можно значительно упростить, используя небольшой трюк. Опосля ввода знака равенства следует просто щелкнуть мышью по первой ячейке, потом ввести операцию деления и щелкнуть по 2-ой ячейке
Виды статистических функций в MicrosoftExcel 2000:
FРАСП Возвращает F-распределение вероятности
Возвращает F-распределение вероятности. Эту функцию можно применять, чтоб найти, имеют ли два огромного количества данных разные степени плотности. к примеру, можно изучить результаты тестирования парней и дам, окончивших высшую школу и найти различается ли разброс результатов для парней и дам.
FРАСПОБР Возвращает оборотное
ZТЕСТ Возвращает двухстороннее P-
БЕТАОБР Возвращает оборотную функцию к интегральной функции плотности бета-вероятности
БЕТАРАСП Возвращает интегральную функцию плотности бета-вероятности
БИНОМРАСП Возвращает отдельное
ВЕЙБУЛЛ Возвращает распределение Вейбулла
ВЕРОЯТНОСТЬ Возвращает возможность того, что
ГАММАНЛОГ Возвращает натуральный логарифм палитра функции, Γ(x)
ГАММАОБР Возвращает оборотное гамма-распределение
ГАММАРАСП Возвращает гамма-распределение
ГИПЕРГЕОМЕТ Возвращает гипергеометрическое распределение
ДИСП Оценивает дисперсию по выборке
ДИСПА Оценивает дисперсию по выборке, включая числа, текст и логические значения
ДИСПР Вычисляет дисперсию для генеральной совокупы
ДИСПРА Вычисляет дисперсию для генеральной совокупы, включая числа, текст и логические значения
ДОВЕРИТ Возвращает доверительный интервал для среднего значения по генеральной совокупы
КВАДРОТКЛ Возвращает сумму квадратов отклонений
КВАРТИЛЬ Возвращает квартиль огромного количества данных
КВПИРСОН Возвращает квадрат коэффициента корреляции Пирсона
КОВАР Возвращает ковариацию, другими словами среднее произведений отклонений для каждой пары точек
КОРРЕЛ Возвращает коэффициент корреляции меж 2-мя огромными количествами данных
КРИТБИНОМ Возвращает меньшее
ЛГРФПРИБЛ Возвращает характеристики экспоненциального тренда
ЛИНЕЙН Возвращает характеристики линейного тренда
ЛОГНОРМОБР Возвращает оборотное логарифмическое обычное распределение
ЛОГНОРМРАСП Возвращает интегральное логарифмическое обычное распределение
МАКС Возвращает наибольшее
МАКСА Возвращает наибольшее текст и логические значения
МЕДИАНА Возвращает медиану данных чисел
МИН Возвращает малое
МИНА Возвращает малое текст и логические значения
МОДА Возвращает значение моды огромного количества данных
НАИБОЛЬШИЙ Возвращает k-ое наибольшее
НАИМЕНЬШИЙ Возвращает k-ое меньшее
НАКЛОН Возвращает наклон полосы линейной регрессии
НОРМАЛИЗАЦИЯ Возвращает нормализованное
НОРМОБР Возвращает оборотное обычное распределение
НОРМРАСП Возвращает нормальную функцию распределения
НОРМСТОБР Возвращает оборотное
НОРМСТРАСП Возвращает обычное обычное интегральное распределение
ОТРБИНОМРАСП Возвращает отрицательное биномиальное распределение
ОТРЕЗОК Возвращает отрезок, отсекаемый на оси линией линейной регрессии
ПЕРЕСТ Возвращает количество перестановок для данного числа объектов
ПЕРСЕНТИЛЬ Возвращает k-ую персентиль для значений из интервала
ПИРСОН Возвращает коэффициент корреляции Пирсона
ПРЕДСКАЗ Возвращает
ПРОЦЕНТРАНГ Возвращает процентную норму значения в огромном количестве данных
ПУАССОН Возвращает распределение Пуассона
РАНГ Возвращает ранг числа в перечне чисел
РОСТ Возвращает значения в согласовании с экспоненциальным трендом
СКОС Возвращает асимметрию распределения
СРГАРМ Возвращает среднее гармоническое
СРГЕОМ Возвращает среднее геометрическое
СРЗНАЧ Возвращает среднее арифметическое аргументов
СРЗНАЧА Возвращает среднее арифметическое аргументов, включая числа, текст и логические значения.
СРОТКЛ Возвращает среднее абсолютных значений отклонений точек данных от среднего
СТАНДОТКЛОН Оценивает обычное отклонение по выборке
СТАНДОТКЛОНА Оценивает обычное отклонение по выборке, включая числа, текст и логические значения
СТАНДОТКЛОНП Вычисляет обычное отклонение по генеральной совокупы
СТАНДОТКЛОНПА Вычисляет обычное отклонение по генеральной совокупы, включая числа, текст и логические значения
СТОШYX Возвращает обычную ошибку предсказанных значений y для всякого значения x в регрессии
СТЬЮДРАСП Возвращает t-распределение Стьюдента
СТЬЮДРАСПОБР Возвращает оборотное t-распределение Стьюдента
СЧЁТ Подсчитывает количество чисел в перечне аргументов
СЧЁТЗ Подсчитывает количество значений в перечне аргументов
ТЕНДЕНЦИЯ Возвращает значения в согласовании с линейным трендом
ТТЕСТ Возвращает возможность, подобающую аспекту Стьюдента
УРЕЗСРЕДНЕЕ Возвращает среднее внутренности огромного количества данных
ФИШЕР Возвращает преобразование Фишера
ФИШЕРОБР Возвращает оборотное преобразование Фишера
ФТЕСТ Возвращает итог F-теста
ХИ2ОБР Возвращает оборотное
ХИ2РАСП Возвращает одностороннюю возможность распределения хи-квадрат
ХИ2тест Возвращает тест на независимость
ЧАСТОТА Возвращает распределение частот в виде вертикального массива
ЭКСПРАСП Возвращает экспоненциальное распределение
ЭКСЦЕСС Возвращает эксцесс огромного количества данных
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Петрик Дж. Бернс, Элисон Берроуз «Секреты Excel 97.» – М.:Веста, 1999 -753с.
2. Фигурнов Виктор Эдмундович «IBMPC для юзера» – М.:ИНФРА, 1998-
680с.
3. А. Гончаров «MicrosoftExcel 7.0 в примерах» — С.-П.:Питер, 1996
4. Андрей Пробитюк «Excel 7.0 для Windows 95 в бюро» – К.:BHV, 1996
]]>