- Размер: 1.2 Mегабайта
- Количество слайдов: 23
Статистический анализ данных в MS Excel 1. Обзор и характеристика основных статистических функций, входящих в MS Excel. 2. Работа с пакетом анализа данных в MS Excel. Литература: 1. Г. И. Просветов Анализ данных с помощью Excel. Задачи и решения. М: 2009 2. А. Ю. Козлов, В. С. Мхитарян, В. Ф. Шишов Статистический анализ данных в MS Excel М:
Понятие анализа данных Анализ данных – область математики и информатики, занимающая построением и исследованием наиболее общих математических методов и вычислительных алгоритмов извлечения знаний из экспериментальных данных. Анализ данных – это процесс исследования, фильтрации, преобразования и моделирования данных с целью извлечения полезной информации и принятия решения.
Статистические функции MS Excel Все статистические функции, входящие в MS Excel можно разбить на восемь подразделов: 1. Предварительная обработка данных; 2. Определение характеристик положения; 3. Определение корреляции, ковариации; 4. Определение характеристик рассеивания 5. Интервальное оценивание (определение вероятности попадания дискретной случайной величины в интервал); 6. Определения параметров распределения непрерывной случайной величины; 7. Определение параметров распределения дискретной случайной величины; 8. Построение уравнения регрессии и прогнозирования.
Предварительная обработка данных 1. Подсчет количества значений ( СЧЕТ ). Определение экстремальных значений совокупности данных ( МАКС, МИН ) Подсчет частот из массива данных, попадающих в заданные интервалы ( ЧАСТОТА ) Оценка относительного положения точки ( ПРОЦЕНТРАНГ ) Определение величины, соответствующей ее относительному положению ( ПЕРСЕНТИЛЬ ) Определение числа перестановок ( ПЕРЕСТ ) Определение ранга чисел в списке чисел ( РАНГ )
Предварительная обработка данных Массив данных СЧЕТ МАКС ЧАСТОТА 0 -5 5 -9 9 -15 15 -20 20 -25 25 -30 1 5 0 2 1 1 ПРОЦЕНТРАНГ ПЕРСЕНТИЛЬ РАНГ
Определение характеристик положения 1. Определение среднего ( СРЗНАЧ, СРГЕОМ ) Определение моды в интервале данных или массиве ( МОДА ) Определение медианы ( МЕДИАНА ) Определение квартилей ( КВАРТИЛЬ )
Определение характеристик положения Массив данных СРГЕОМСРЗНАЧ МОДА МЕДИАНА КВАРТИЛЬ
Определение характеристик рассеивания 1. Определение среднего линейного отклонения ( СРОТКЛ ) Определение суммы квадратов отклонения ( ДИСП ) Вычисление стандартного (среднего квадратического) отклонения ( СТАНДОТКЛОН ) Определения асимметрии распределения ( СКОС ) Определения эксцесса ( ЭКСЦЕСС )
Определение характеристик рассеивания Массив данных СРОТКЛ КВАДРОТКЛ ДИСП СТАНДОТКЛОН СКОС ЭКСЦЕСС
Зависимость случайных величин 1. Определение ковариации ( КОВАР ) Определение коэффициента корреляции ( КОРРЕЛ )
Зависимость случайных величин Массив данных КОВАР КОРРЕЛ
Интервальное оценивание 1. Определение доверительного интервала для среднего ( ДОВЕРИТ ) Определение вероятности попадания дискретной случайной величины в интервал ( ВЕРОЯТНОСТЬ )
Интервальное оценивание Массив данных ДОВЕРИТ ВЕРОЯТНОСТЬ
Определение параметров распределения непрерывных случайных величин 1. Определение значения функции распределения и функции плотности нормального распределения ( НОРМРАСПР ) 2. Определение аргумента по значению функции распределения ( НОРМОБР ) 3. Определение вероятности статистики z при проверке гипотизы о равенстве статистической оценки математического ожидания заданному значению ( Z ТЕСТ ) 4. Определение значений функций распределения отличных от нормальных ( ЛОГНОРМРАСП, СТЬЮДРАСП… ) 5. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий ( ФТЕСТ )
Определение параметров распределения непрерывных случайных величин НОРМРАСП НОРМОБР Массив данных Z ТЕСТ ФТЕСТ
Построение уравнения регрессии и прогнозирование 1. Определение параметров линейной регрессии ( ЛИНЕЙН ) 2. Определение значений результативного признака по линейному уравнению регрессии ( ТЕНДЕНЦИЯ ) 3. Определение значения уравнения регрессии вида y=b 0 +b 1 x в заданной точке ( ПРЕДСКАЗ )
Построение уравнения регрессии и прогнозирование ЛИНЕЙН ТЕНДЕНЦИЯМассив данных ПРЕДСКАЗ
Работа с пакетом анализа данных в MS Excel.
Работа с пакетом анализа данных в MS Excel. В пакет анализа данных входят следующие инструменты: 1. Генерация случайных чисел 2. Выборка 3. Гистограмма 4. Описательная статистика 5. Скользящее среднее 6. Экспоненциальное сглаживание 7. Ковариционный анализ 8. Корреляционный анализ 9. Двухвыборочный F- тест для дисперсий 10. Двухвыборочный z- тест для средних 11. Парный двухвыборочный t -тест для средних 12. Двухвыборочный t- тест с одинаковыми дисперсиями 13. Двухвыборочный t- тест с разными дисперсиями 14. Дисперсионный анализ 15. Регрессия 16. Ранг и персентиль 17. Анализ Фурье
Генерация случайных чисел Окно инструмента Генерация случайных чисел содержит следующие основные параметры: -Число переменных При помощи этого параметра можно получать многомерную выборку (количество столбцов) -Число случайных чисел Определяется число точек данных (число реализаций), которое вы хотите генерировать для каждой переменной -Случайное рассеивание Вводится произвольное значение, для которого необходимо генерировать случайные числа. Применяется для повторной генерации (повторное получение той же совокупности)
Выборка В пакете Анализ данных инструмент Выборка используется для создания выборки из генеральной совокупности, рассматривая входной диапазон как генеральную совокупность
Гистограмма применяется для графического изображения интервального вариационного ряда
Описательная статистика 11 n i ix x x xs n 2 2 11 ( ) 1 n i i x x n max min. R x x Описательная статистика использует совокупность методов, позволяющих делать научно обоснованные выводы о числовых параметрах распределения генеральной совокупности по случайной выборке из нее
Инфоурок
›
Другое
›Презентации›Статистический анализ данных в MS Excel
Скачать материал
Скачать материал
- Сейчас обучается 395 человек из 62 регионов
Описание презентации по отдельным слайдам:
-
1 слайд
Статистический анализ данных в MS Excel
1. Обзор и характеристика основных статистических функций, входящих в MS Excel.
2. Работа с пакетом анализа данных в MS Excel.
Литература:
1. Г.И. Просветов Анализ данных с помощью Excel. Задачи и решения. М: 2009
2. А.Ю. Козлов, В.С. Мхитарян, В.Ф. Шишов Статистический анализ данных в MS Excel М: 2012 -
2 слайд
Понятие анализа данных
Анализ данных – область математики и информатики, занимающая построением и исследованием наиболее общих математических методов и вычислительных алгоритмов извлечения знаний из экспериментальных данных.
Анализ данных – это процесс исследования, фильтрации, преобразования и моделирования данных с целью извлечения полезной информации и принятия решения. -
3 слайд
Статистические функции MS Excel
Все статистические функции, входящие в MS Excel можно разбить на восемь подразделов:
1.Предварительная обработка данных;
2.Определение характеристик положения;
3.Определение корреляции, ковариации;
4.Определение характеристик рассеивания
5.Интервальное оценивание (определение вероятности попадания дискретной случайной величины в интервал);
6.Определения параметров распределения непрерывной случайной величины;
7.Определение параметров распределения дискретной случайной величины;
8.Построение уравнения регрессии и прогнозирования. -
4 слайд
Предварительная обработка данных
Подсчет количества значений (СЧЕТ).
Определение экстремальных значений совокупности данных (МАКС, МИН)
Подсчет частот из массива данных, попадающих в заданные интервалы (ЧАСТОТА)
Оценка относительного положения точки (ПРОЦЕНТРАНГ)
Определение величины, соответствующей ее относительному положению (ПЕРСЕНТИЛЬ)
Определение числа перестановок (ПЕРЕСТ)
Определение ранга чисел в списке чисел (РАНГ) -
5 слайд
Предварительная обработка данных
Массив данных
СЧЕТ
МАКС
ЧАСТОТА
ПРОЦЕНТРАНГ
ПЕРСЕНТИЛЬ
РАНГ -
6 слайд
Определение характеристик положения
Определение среднего (СРЗНАЧ, СРГЕОМ)
Определение моды в интервале данных или массиве (МОДА)
Определение медианы (МЕДИАНА)
Определение квартилей (КВАРТИЛЬ) -
7 слайд
Определение характеристик положения
Массив данных
СРГЕОМ
СРЗНАЧ
МОДА
МЕДИАНА
КВАРТИЛЬ -
8 слайд
Определение характеристик рассеивания
Определение среднего линейного отклонения (СРОТКЛ)
Определение суммы квадратов отклонения (ДИСП)
Вычисление стандартного (среднего квадратического) отклонения (СТАНДОТКЛОН)
Определения асимметрии распределения (СКОС)
Определения эксцесса (ЭКСЦЕСС) -
9 слайд
Определение характеристик рассеивания
Массив данных
СРОТКЛ
КВАДРОТКЛ
ДИСП
СТАНДОТКЛОН
СКОС
ЭКСЦЕСС -
10 слайд
Зависимость случайных величин
Определение ковариации (КОВАР)
Определение коэффициента корреляции (КОРРЕЛ) -
11 слайд
Зависимость случайных величин
Массив данных
КОВАР
КОРРЕЛ -
12 слайд
Интервальное оценивание
Определение доверительного интервала для среднего (ДОВЕРИТ)
Определение вероятности попадания дискретной случайной величины в интервал (ВЕРОЯТНОСТЬ) -
13 слайд
Интервальное оценивание
Массив данных
ДОВЕРИТ
ВЕРОЯТНОСТЬ -
14 слайд
Определение параметров распределения непрерывных случайных величин
Определение значения функции распределения и функции плотности нормального распределения (НОРМРАСПР)
Определение аргумента по значению функции распределения (НОРМОБР)
Определение вероятности статистики z при проверке гипотизы о равенстве статистической оценки математического ожидания заданному значению (ZТЕСТ)
Определение значений функций распределения отличных от нормальных (ЛОГНОРМРАСП, СТЬЮДРАСП…)
Проверка гипотезы о равенстве дисперсий (ФТЕСТ) -
15 слайд
Определение параметров распределения непрерывных случайных величин
НОРМРАСП
НОРМОБР
Массив данных
ZТЕСТ
ФТЕСТ -
16 слайд
Построение уравнения регрессии и прогнозирование
Определение параметров линейной регрессии (ЛИНЕЙН)
Определение значений результативного признака по линейному уравнению регрессии (ТЕНДЕНЦИЯ)
Определение значения уравнения регрессии вида y=b0+b1x в заданной точке (ПРЕДСКАЗ) -
17 слайд
Построение уравнения регрессии и прогнозирование
ЛИНЕЙН
ТЕНДЕНЦИЯ
Массив данных
ПРЕДСКАЗ -
18 слайд
Работа с пакетом анализа данных в MS Excel.
-
19 слайд
Работа с пакетом анализа данных в MS Excel.
В пакет анализа данных входят следующие инструменты:
1.Генерация случайных чисел
2.Выборка
3.Гистограмма
4.Описательная статистика
5.Скользящее среднее
6.Экспоненциальное сглаживание
7.Ковариционный анализ
8.Корреляционный анализ
9.Двухвыборочный F-тест для дисперсий
10. Двухвыборочныйz-тест для средних
11.Парный двухвыборочный t-тест для средних
12. Двухвыборочный t-тест с одинаковыми дисперсиями
13. Двухвыборочный t-тест с разными дисперсиями
14. Дисперсионный анализ
15. Регрессия
16.Ранг и персентиль
17. Анализ Фурье -
20 слайд
Генерация случайных чисел
Окно инструмента Генерация случайных чисел содержит следующие основные параметры:
-Число переменных При помощи этого параметра можно получать многомерную выборку (количество столбцов)
-Число случайных чисел Определяется число точек данных (число реализаций), которое вы хотите генерировать для каждой переменной
-Случайное рассеивание Вводится произвольное значение, для которого необходимо генерировать случайные числа. Применяется для повторной генерации (повторное получение той же совокупности) -
21 слайд
Выборка
В пакете Анализ данных инструмент Выборка используется для создания выборки из генеральной совокупности, рассматривая входной диапазон как генеральную совокупность -
22 слайд
Гистограмма
Гистограмма применяется для графического изображения интервального вариационного ряда -
23 слайд
Описательная статистика
Описательная статистика использует совокупность методов, позволяющих делать научно обоснованные выводы о числовых параметрах распределения генеральной совокупности по случайной выборке из нее
Найдите материал к любому уроку, указав свой предмет (категорию), класс, учебник и тему:
6 210 224 материала в базе
- Выберите категорию:
- Выберите учебник и тему
- Выберите класс:
-
Тип материала:
-
Все материалы
-
Статьи
-
Научные работы
-
Видеоуроки
-
Презентации
-
Конспекты
-
Тесты
-
Рабочие программы
-
Другие методич. материалы
-
Найти материалы
Другие материалы
- 27.12.2020
- 4749
- 2
- 27.12.2020
- 4948
- 11
- 27.12.2020
- 5785
- 13
- 27.12.2020
- 5022
- 9
- 27.12.2020
- 4057
- 1
- 27.12.2020
- 3882
- 0
- 27.12.2020
- 3905
- 1
- 27.12.2020
- 3300
- 4
Вам будут интересны эти курсы:
-
Курс повышения квалификации «Основы туризма и гостеприимства»
-
Курс повышения квалификации «Организация научно-исследовательской работы студентов в соответствии с требованиями ФГОС»
-
Курс повышения квалификации «Формирование компетенций межкультурной коммуникации в условиях реализации ФГОС»
-
Курс повышения квалификации «Экономика предприятия: оценка эффективности деятельности»
-
Курс профессиональной переподготовки «Клиническая психология: теория и методика преподавания в образовательной организации»
-
Курс повышения квалификации «Введение в сетевые технологии»
-
Курс профессиональной переподготовки «Логистика: теория и методика преподавания в образовательной организации»
-
Курс повышения квалификации «Применение MS Word, Excel в финансовых расчетах»
-
Курс повышения квалификации «Основы менеджмента в туризме»
-
Курс повышения квалификации «Психодинамический подход в консультировании»
-
Курс профессиональной переподготовки «Корпоративная культура как фактор эффективности современной организации»
-
Курс профессиональной переподготовки «Деятельность по хранению музейных предметов и музейных коллекций в музеях всех видов»
-
Курс профессиональной переподготовки «Организация системы менеджмента транспортных услуг в туризме»
-
Курс профессиональной переподготовки «Техническая диагностика и контроль технического состояния автотранспортных средств»
-
Настоящий материал опубликован пользователем Гущина Мадина Ивановна. Инфоурок является
информационным посредником и предоставляет пользователям возможность размещать на сайте
методические материалы. Всю ответственность за опубликованные материалы, содержащиеся в них
сведения, а также за соблюдение авторских прав несут пользователи, загрузившие материал на сайтЕсли Вы считаете, что материал нарушает авторские права либо по каким-то другим причинам должен быть удален с
сайта, Вы можете оставить жалобу на материал.Удалить материал
-
- На сайте: 2 года и 3 месяца
- Подписчики: 0
- Всего просмотров: 47046
-
Всего материалов:
217
1.
Составитель: Космачева И.М.
2.
ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ
ВЕРОЯТНОСТИ И МАТСТАТИСТИКИ
Любое значение параметра, вычисленное на основе
ограниченного числа наблюдений, непременно
содержит
элемент
случайности.
Результат
эксперимента — случайная величина.
Такое
приближенное,
случайное
значение
называется оценкой параметра.
Оценкой
параметра
называют
функцию
результатов наблюдений над случайной величиной
(статистику), с помощью которой судят о значении
параметра .
ã(N) – статистическая оценка параметра а по
данным N опытов (прогонов).
Генеральная совокупность характеризуется одним
или несколькими параметрами: µ, σ2, σ и т.д.
3. ОСНОВНЫЕ СТАТИСТИКИ
Выборочное среднее x – оценка математического
ожидания, среднее арифметическое элементов выборки.
Выборочная дисперсия S2 – среднее квадратов
отклонения элементов выборки от выборочного среднего,
является оценкой дисперсии, характеризует разброс
выборочных значений.
Стандартное отклонение S – корень из дисперсии.
Коэффициент вариации – отношение выборочного
среднего квадратического отклонения к выборочной
средней, характеризует рассеяние вне зависимости от
размерности вариант .
Размах варьирования- разность между наибольшей и
наименьшей вариантами.
Медиана Me.
Мода Mo.
Коэффициент эксцесса E.
Коэффициент асимметрии A.
Процентиль.
4.
ОСНОВНЫЕ СТАТИСТИКИ
• Корреляция (от лат. correlatio), корреляционная зависимость
— взаимозависимость двух или нескольких случайных величин (
взаимосвязь между ростом и весом детей, между стажем работы и
производительностью труда).
• Статистическая зависимость – это зависимость, при которой
изменение одной СВ влечет изменение распределения другой СВ.
• Корреляционная зависимость — при изменении значения одной
переменной происходит закономерное изменение (уменьшение или
увеличение) среднего значения другой(-их) переменной(-ых).
• Корреляционная зависимость — вероятностная зависимость
между показателями, которая проявляется только в
массе наблюдений.
• Корреляционная зависимость отражает только взаимосвязь
между переменными и не говорит о причинно-следственных
связях (если величины независимы, то коэффициент корреляции
равен нулю, обратное не всегда верно).
• Коэффициент корреляции может варьировать в пределах от -1
(отрицательная корреляция) до +1 (положительная корреляция).
5.
ОСНОВНЫЕ СТАТИСТИКИ
6. СТАТИСТИКА В ЕXCEL
7. ФУНКЦИИ В EXCEL
Для вычисления частот ni можно использовать
функцию ЧАСТОТА, обращение к которой
имеет вид:
=ЧАСТОТА(массив_данных;массив_границ),
8. ОСНОВНЫЕ СТАТИСТИКИ
При анализе результатов исследования необходимо
представить
их
в
обобщенной
форме.
Самым
распространенным методом обобщения данных является
их описание с помощью какой-либо меры центральной
тенденции и какой-либо оценки вариабельности.
Оценка вариабельности показывает, насколько хорошо
среднее значение отражает свойства рассматриваемой
выборки результатов.
Среднее квадратическое отклонение не только
характеризует
разброс
результатов,
но
также
позволяет рассчитать процентили, с помощью которых
можно
судить
о
степени
исключительности
конкретного результата.
При этом предполагается, что данные распределяются
по нормальному закону. Это условие соблюдается в
большинстве
случаев,
с
которыми
обычно
сталкиваются исследователи, однако не во всех.
9. ОСНОВНЫЕ СТАТИСТИКИ
Коэффициент эксцесса E — характеризует
«островерхость» гистограммы или полигона по
сравнению
с
кривой
Гаусса
нормального
распределения.
Коэффициент асимметрии A — характеризует
степень симметричности гистограммы или полигона
по сравнению с кривой Гаусса. Если коэффициенты
асимметрии и эксцесса близки к нулю, то форму
распределения
можно
считать
близкой
нормальному.
Если
значения
переменной
распределены
несимметрично относительно центра, то группы
лучше описывать с помощью медианы и
квантилей (процентилей, квартилей, децилей).
10. ОСНОВНЫЕ СТАТИСТИКИ
Квантилью xp (p-квантилью, квантилью уровня p) случайной
величины, имеющей функцию распределения Fx (x), называют
решение xp уравнения Fx (x) = p. Для некоторых p уравнение
Fx (x) = p может иметь несколько решений, для некоторых — ни
одного.
Квантили, наиболее часто встречающиеся в практических задачах,
имеют свои названия:
медиана — квантиль уровня 0.5;
нижняя квартиль — квантиль уровня 0.25;
верхняя квартиль — квантиль уровня 0.75;
децили — квантили уровней 0.1, 0.2, …, 0.9;
процентили — квантили уровней 0.01, 0.02, …, 0.99.
Процентиль на уровне P — это такое значение, ниже которого
расположено P процентов наблюдений данной переменной.
Например, значение 50-й процентили указывает, что 50%
значений располагается ниже этого уровня.
11. ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ВАРИАЦИОННОГО РЯДА
Процентиль можно посчитать используя excel.
Пусть значения лежат в диапазон от A1:A30. Надо
ввести
данную
формулу
=ПРОЦЕНТИЛЬ.ВКЛ(A1:A30;0,75).
75 процентиль ряда чисел равен 70,25, т.е. 75 %
значений лежат ниже 70,25, на у остальные 25%
лежат выше 70,25
12. ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ВАРИАЦИОННОГО РЯДА
Медиана — это такое значение признака, которое
делит упорядоченное (ранжированное) множество
данных пополам так, что одна половина всех
значений оказывается меньше медианы, а другая больше.
Если данные содержат нечетное число значений (8, 9,
10, 13, 15), то медиана есть центральное значение;
Если данные содержат четное число значений (5, 8, 9,
11), то медиана есть точка, лежащая посередине
между двумя центральными значениями.
Мода — это такое значение из множества измерений,
которое встречается наиболее часто. Когда два
соседних значения встречаются одинаково часто и
чаще, чем любое другое значение, мода есть среднее
этих двух значений.
13. ФУНКЦИИ В EXCEL
14. ФУНКЦИИ В EXCEL
15. ФУНКЦИИ В EXCEL
16. ФУНКЦИИ В EXCEL
17. ИНТЕРВАЛЬНЫЕ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ
Интервальной оценкой параметра θ называется
числовой интервал (a,b) который с заданной
вероятностью p (надежностью)
покрывает
неизвестное значение параметра θ.
Величина доверительного интервала зависит от
объема выборки(уменьшается с ростом n) и
надежности p (увеличивается с ростом p).
Такой интервал (a,b) называется доверительным, а
вероятность p доверительной вероятностью.
Вместо нее часто задают величину α=1-p ,
называемую уровнем значимости.
p: 0,95; 0,99;0,999
α: 0,05; 0,01;0,001
18. ИНТЕРВАЛЬНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ
=СРЗНАЧ(А1:А25)-ДОВЕРИТ(I1;СТАНДОТКЛОН(А1:А25);25)
=СРЗНАЧ(А1:А25)+ДОВЕРИТ(I1;СТАНДОТКЛОН(А1:А25);25)
19.
ФУНКЦИИ В EXCEL
МИН(Число1;Число2;)
–
вычисление
наименьшего значения из списка аргументов,
логические и текстовые значения игнорируются.
МАКС(Число1;Число2;)
–
вычисление
наибольшего значения из списка аргументов,
логические и текстовые значения игнорируются.
СЧЁТ(Значение1;Значение2;) – подсчитывает
количество ячеек в диапазоне, которые содержат
числа. СЧЁТ(70;50;100;«масса») →3
СЧЁТЗ(Значение1;Значение2;)
–
подсчитывает количество непустых ячеек в
указанном диапазоне.
20.
ФУНКЦИИ В EXCEL
СЧЁТЕСЛИ(Диапазон;Критерий)
–
подсчитывает количество ячеек в диапазоне,
удовлетворяющих заданному условию.
СЧЁТЕСЛИ(B:B; «Грипп») – количество ячеек в
столбце В, содержащих слово Грипп.
СЧЁТЕСЛИ(D:D;»>13.10.2010″)
–
количество
ячеек в столбце D с датой посещения после
13.10.2010.
СРЗНАЧЕСЛИ(Диапазон;Условие;
Диапазон_усреднения) – подсчитывает среднее
арифметическое для ячеек, удовлетворяющих
заданному условию.
21. Функции в EXCEL
ФУНКЦИИ В EXCEL
ЕСЛИ(Лог_выражение;Значение_если_истина;Значени
е_если_ложь)
Лог_выражение [Logical_test] – выражение, относительно
которого можно судить: истина
это или ложь. Необходимо задать условие, используя ссылки на
адреса ячеек: >, >=, <, <=,
<>, =. Можно использовать функции: И [AND], ИЛИ [OR].
СЕГОДНЯ()-вставка текущей даты в формате даты
РАБДЕНЬ(Нач_дата;Число_дней;Праздники) –
определение даты, отстоящей на заданноес число рабочих
дней вперед или назад от начальной даты.
ЧИСТРАБДНИ(Нач_дата;Кон_дата;Праздники) –
определение полных рабочих дней между двумя указанными
датами.
ОКРУГЛ(Число;Число_разрядов) – округляет число до
указанного количества десятичных разрядов (по правилам
математики).
22.
СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ.
Разделы презентаций
- Разное
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Содержание
-
1.
Статистический анализ данных в MS Excel -
2.
Понятие анализа данныхАнализ данных – область математики -
3.
Статистические функции MS ExcelВсе статистические функции, входящие -
4.
Предварительная обработка данныхПодсчет количества значений (СЧЕТ). Определение -
5.
Предварительная обработка данныхМассив данныхСЧЕТМАКСЧАСТОТАПРОЦЕНТРАНГПЕРСЕНТИЛЬРАНГ -
6.
Определение характеристик положенияОпределение среднего (СРЗНАЧ, СРГЕОМ) Определение -
7.
Определение характеристик положенияМассив данныхСРГЕОМСРЗНАЧМОДАМЕДИАНАКВАРТИЛЬ -
8.
Определение характеристик рассеиванияОпределение среднего линейного отклонения (СРОТКЛ) -
9.
Определение характеристик рассеиванияМассив данныхСРОТКЛКВАДРОТКЛДИСПСТАНДОТКЛОНСКОСЭКСЦЕСС -
10.
Зависимость случайных величинОпределение ковариации (КОВАР) Определение коэффициента корреляции (КОРРЕЛ) -
11.
Зависимость случайных величинМассив данныхКОВАРКОРРЕЛ -
12.
Интервальное оцениваниеОпределение доверительного интервала для среднего (ДОВЕРИТ) -
13.
Интервальное оцениваниеМассив данныхДОВЕРИТВЕРОЯТНОСТЬ -
14.
Определение параметров распределения непрерывных случайных величинОпределение значения -
15.
Определение параметров распределения непрерывных случайных величинНОРМРАСПНОРМОБРМассив данныхZТЕСТФТЕСТ -
16.
Построение уравнения регрессии и прогнозированиеОпределение параметров линейной -
17.
Построение уравнения регрессии и прогнозированиеЛИНЕЙНТЕНДЕНЦИЯМассив данныхПРЕДСКАЗ -
18.
Работа с пакетом анализа данных в MS Excel. -
19.
Работа с пакетом анализа данных в MS -
20.
Генерация случайных чиселОкно инструмента Генерация случайных чисел -
21.
ВыборкаВ пакете Анализ данных инструмент Выборка используется -
22.
ГистограммаГистограмма применяется для графического изображения интервального вариационного ряда -
23.
Описательная статистикаОписательная статистика использует совокупность методов, позволяющих -
24.
Скачать презентанцию
Понятие анализа данныхАнализ данных – область математики и информатики, занимающая построением и исследованием наиболее общих математических методов и вычислительных алгоритмов извлечения знаний из экспериментальных данных.Анализ данных – это процесс исследования, фильтрации,
Слайды и текст этой презентации
Слайд 1Статистический анализ данных в MS Excel
1. Обзор и характеристика основных
статистических функций, входящих в MS Excel.
2. Работа с пакетом анализа
данных в MS Excel.
Литература:
1. Г.И. Просветов Анализ данных с помощью Excel. Задачи и решения. М: 2009
2. А.Ю. Козлов, В.С. Мхитарян, В.Ф. Шишов Статистический анализ данных в MS Excel М: 2012
Слайд 2Понятие анализа данных
Анализ данных – область математики и информатики, занимающая
построением и исследованием наиболее общих математических методов и вычислительных алгоритмов
извлечения знаний из экспериментальных данных.
Анализ данных – это процесс исследования, фильтрации, преобразования и моделирования данных с целью извлечения полезной информации и принятия решения.
Слайд 3Статистические функции MS Excel
Все статистические функции, входящие в MS Excel
можно разбить на восемь подразделов:
1.Предварительная обработка данных;
2.Определение характеристик положения;
3.Определение корреляции, ковариации;
4.Определение характеристик рассеивания
5.Интервальное оценивание (определение вероятности попадания дискретной случайной величины в интервал);
6.Определения параметров распределения непрерывной случайной величины;
7.Определение параметров распределения дискретной случайной величины;
8.Построение уравнения регрессии и прогнозирования.
Слайд 4Предварительная обработка данных
Подсчет количества значений (СЧЕТ).
Определение экстремальных значений совокупности данных
(МАКС, МИН)
Подсчет частот из массива данных, попадающих в заданные интервалы
(ЧАСТОТА)
Оценка относительного положения точки (ПРОЦЕНТРАНГ)
Определение величины, соответствующей ее относительному положению (ПЕРСЕНТИЛЬ)
Определение числа перестановок (ПЕРЕСТ)
Определение ранга чисел в списке чисел (РАНГ)
Слайд 5Предварительная обработка данных
Массив данных
СЧЕТ
МАКС
ЧАСТОТА
ПРОЦЕНТРАНГ
ПЕРСЕНТИЛЬ
РАНГ
Слайд 6Определение характеристик положения
Определение среднего (СРЗНАЧ, СРГЕОМ)
Определение моды в интервале данных
или массиве (МОДА)
Определение медианы (МЕДИАНА)
Определение квартилей (КВАРТИЛЬ)
Слайд 7Определение характеристик положения
Массив данных
СРГЕОМ
СРЗНАЧ
МОДА
МЕДИАНА
КВАРТИЛЬ
Слайд 8Определение характеристик рассеивания
Определение среднего линейного отклонения (СРОТКЛ)
Определение суммы квадратов отклонения
(ДИСП)
Вычисление стандартного (среднего квадратического) отклонения (СТАНДОТКЛОН)
Определения асимметрии распределения (СКОС)
Определения эксцесса
(ЭКСЦЕСС)
Слайд 9Определение характеристик рассеивания
Массив данных
СРОТКЛ
КВАДРОТКЛ
ДИСП
СТАНДОТКЛОН
СКОС
ЭКСЦЕСС
Слайд 10Зависимость случайных величин
Определение ковариации (КОВАР)
Определение коэффициента корреляции (КОРРЕЛ)
Слайд 11Зависимость случайных величин
Массив данных
КОВАР
КОРРЕЛ
Слайд 12Интервальное оценивание
Определение доверительного интервала для среднего (ДОВЕРИТ)
Определение вероятности попадания дискретной
случайной величины в интервал (ВЕРОЯТНОСТЬ)
Слайд 13Интервальное оценивание
Массив данных
ДОВЕРИТ
ВЕРОЯТНОСТЬ
Слайд 14Определение параметров распределения непрерывных случайных величин
Определение значения функции распределения и
функции плотности нормального распределения (НОРМРАСПР)
Определение аргумента по значению функции распределения
(НОРМОБР)
Определение вероятности статистики z при проверке гипотизы о равенстве статистической оценки математического ожидания заданному значению (ZТЕСТ)
Определение значений функций распределения отличных от нормальных (ЛОГНОРМРАСП, СТЬЮДРАСП…)
Проверка гипотезы о равенстве дисперсий (ФТЕСТ)
Слайд 15Определение параметров распределения непрерывных случайных величин
НОРМРАСП
НОРМОБР
Массив данных
ZТЕСТ
ФТЕСТ
Слайд 16Построение уравнения регрессии и прогнозирование
Определение параметров линейной регрессии (ЛИНЕЙН)
Определение значений
результативного признака по линейному уравнению регрессии (ТЕНДЕНЦИЯ)
Определение значения уравнения регрессии
вида y=b0+b1x в заданной точке (ПРЕДСКАЗ)
Слайд 17Построение уравнения регрессии и прогнозирование
ЛИНЕЙН
ТЕНДЕНЦИЯ
Массив данных
ПРЕДСКАЗ
Слайд 18Работа с пакетом анализа данных в MS Excel.
Слайд 19Работа с пакетом анализа данных в MS Excel.
В пакет анализа
данных входят следующие инструменты:
1.Генерация случайных чисел
2.Выборка
3.Гистограмма
4.Описательная статистика
5.Скользящее среднее
6.Экспоненциальное сглаживание
7.Ковариционный анализ
8.Корреляционный
анализ
9.Двухвыборочный F-тест для дисперсий
10. Двухвыборочныйz-тест для средних
11.Парный двухвыборочный t-тест для средних
12. Двухвыборочный t-тест с одинаковыми дисперсиями
13. Двухвыборочный t-тест с разными дисперсиями
14. Дисперсионный анализ
15. Регрессия
16.Ранг и персентиль
17. Анализ Фурье
Слайд 20Генерация случайных чисел
Окно инструмента Генерация случайных чисел содержит следующие основные
параметры:
-Число переменных При помощи этого параметра можно получать многомерную выборку
(количество столбцов)
-Число случайных чисел Определяется число точек данных (число реализаций), которое вы хотите генерировать для каждой переменной
-Случайное рассеивание Вводится произвольное значение, для которого необходимо генерировать случайные числа. Применяется для повторной генерации (повторное получение той же совокупности)
Слайд 21Выборка
В пакете Анализ данных инструмент Выборка используется для создания выборки
из генеральной совокупности, рассматривая входной диапазон как генеральную совокупность
Слайд 22Гистограмма
Гистограмма применяется для графического изображения интервального вариационного ряда
Слайд 23Описательная статистика
Описательная статистика использует совокупность методов, позволяющих делать научно обоснованные
выводы о числовых параметрах распределения генеральной совокупности по случайной выборке
из нее
1. Обзор и характеристика основных статистических функций, входящих в MS Excel.
2. Работа с пакетом анализа данных в MS Excel.
Литература:
1. Г.И. Просветов Анализ данных с помощью Excel. Задачи и решения. М: 2009
2. А.Ю. Козлов, В.С. Мхитарян, В.Ф. Шишов Статистический анализ данных в MS Excel М: 2012
Изображение слайда
Понятие анализа данных
Анализ данных – область математики и информатики, занимающая построением и исследованием наиболее общих математических методов и вычислительных алгоритмов извлечения знаний из экспериментальных данных.
Анализ данных – это процесс исследования, фильтрации, преобразования и моделирования данных с целью извлечения полезной информации и принятия решения.
Изображение слайда
Статистические функции MS Excel
Все статистические функции, входящие в MS Excel можно разбить на восемь подразделов:
1. Предварительная обработка данных; 2. Определение характеристик положения; 3. Определение корреляции, ковариации; 4. Определение характеристик рассеивания 5. Интервальное оценивание (определение вероятности попадания дискретной случайной величины в интервал); 6. Определения параметров распределения непрерывной случайной величины; 7. Определение параметров распределения дискретной случайной величины; 8. Построение уравнения регрессии и прогнозирования.
Изображение слайда
Предварительная обработка данных
Подсчет количества значений ( СЧЕТ ). Определение экстремальных значений совокупности данных ( МАКС, МИН ) Подсчет частот из массива данных, попадающих в заданные интервалы ( ЧАСТОТА ) Оценка относительного положения точки ( ПРОЦЕНТРАНГ ) Определение величины, соответствующей ее относительному положению ( ПЕРСЕНТИЛЬ ) Определение числа перестановок ( ПЕРЕСТ ) Определение ранга чисел в списке чисел ( РАНГ )
Изображение слайда
Предварительная обработка данных
Массив данных
СЧЕТ
МАКС
ЧАСТОТА
0-5
5-9
9-15
15-20
20-25
25-30
1
5
0
2
1
1
ПРОЦЕНТРАНГ
ПЕРСЕНТИЛЬ
РАНГ
Изображение слайда
Определение характеристик положения
Определение среднего ( СРЗНАЧ, СРГЕОМ ) Определение моды в интервале данных или массиве ( МОДА ) Определение медианы ( МЕДИАНА ) Определение квартилей ( КВАРТИЛЬ )
Изображение слайда
Определение характеристик положения
Массив данных
СРГЕОМ
СРЗНАЧ
МОДА
МЕДИАНА
КВАРТИЛЬ
Изображение слайда
Определение характеристик рассеивания
Определение среднего линейного отклонения ( СРОТКЛ ) Определение суммы квадратов отклонения ( ДИСП ) Вычисление стандартного (среднего квадратического) отклонения ( СТАНДОТКЛОН ) Определения асимметрии распределения ( СКОС ) Определения эксцесса ( ЭКСЦЕСС )
Изображение слайда
Определение характеристик рассеивания
Массив данных
СРОТКЛ
КВАДРОТКЛ
ДИСП
СТАНДОТКЛОН
СКОС
ЭКСЦЕСС
Изображение слайда
Зависимость случайных величин
Определение ковариации ( КОВАР ) Определение коэффициента корреляции ( КОРРЕЛ )
Изображение слайда
Зависимость случайных величин
Массив данных
КОВАР
КОРРЕЛ
Изображение слайда
Интервальное оценивание
Определение доверительного интервала для среднего ( ДОВЕРИТ ) Определение вероятности попадания дискретной случайной величины в интервал ( ВЕРОЯТНОСТЬ )
Изображение слайда
Интервальное оценивание
Массив данных
ДОВЕРИТ
ВЕРОЯТНОСТЬ
Изображение слайда
Определение параметров распределения непрерывных случайных величин
Определение значения функции распределения и функции плотности нормального распределения ( НОРМРАСПР )
Определение аргумента по значению функции распределения ( НОРМОБР )
Определение вероятности статистики z при проверке гипотизы о равенстве статистической оценки математического ожидания заданному значению ( Z ТЕСТ )
Определение значений функций распределения отличных от нормальных ( ЛОГНОРМРАСП, СТЬЮДРАСП… )
Проверка гипотезы о равенстве дисперсий ( ФТЕСТ )
Изображение слайда
Определение параметров распределения непрерывных случайных величин
НОРМРАСП
НОРМОБР
Массив данных
Z ТЕСТ
ФТЕСТ
Изображение слайда
Построение уравнения регрессии и прогнозирование
Определение параметров линейной регрессии ( ЛИНЕЙН )
Определение значений результативного признака по линейному уравнению регрессии ( ТЕНДЕНЦИЯ )
Определение значения уравнения регрессии вида y=b 0 +b 1 x в заданной точке ( ПРЕДСКАЗ )
Изображение слайда
Построение уравнения регрессии и прогнозирование
ЛИНЕЙН
ТЕНДЕНЦИЯ
Массив данных
ПРЕДСКАЗ
Изображение слайда
Работа с пакетом анализа данных в MS Excel.
Изображение слайда
Работа с пакетом анализа данных в MS Excel.
В пакет анализа данных входят следующие инструменты:
1.Генерация случайных чисел
2.Выборка
3.Гистограмма
4.Описательная статистика
5.Скользящее среднее
6.Экспоненциальное сглаживание
7.Ковариционный анализ
8.Корреляционный анализ
9.Двухвыборочный F- тест для дисперсий
10. Двухвыборочный z- тест для средних
11.Парный двухвыборочный t -тест для средних
12. Двухвыборочный t- тест с одинаковыми дисперсиями
13. Двухвыборочный t- тест с разными дисперсиями
14. Дисперсионный анализ
15. Регрессия
16.Ранг и персентиль
17. Анализ Фурье
Изображение слайда
Генерация случайных чисел
Окно инструмента Генерация случайных чисел содержит следующие основные параметры:
-Число переменных При помощи этого параметра можно получать многомерную выборку (количество столбцов)
-Число случайных чисел Определяется число точек данных (число реализаций), которое вы хотите генерировать для каждой переменной
-Случайное рассеивание Вводится произвольное значение, для которого необходимо генерировать случайные числа. Применяется для повторной генерации (повторное получение той же совокупности)
Изображение слайда
Выборка
В пакете Анализ данных инструмент Выборка используется для создания выборки из генеральной совокупности, рассматривая входной диапазон как генеральную совокупность
Изображение слайда
Гистограмма
Гистограмма применяется для графического изображения интервального вариационного ряда
Изображение слайда
23
Последний слайд презентации: Статистический анализ данных в MS Excel
Описательная статистика
Описательная статистика использует совокупность методов, позволяющих делать научно обоснованные выводы о числовых параметрах распределения генеральной совокупности по случайной выборке из нее
Изображение слайда