Анализ связей в excel

Содержание

• Суть корреляционного анализа
• Расчет коэффициента корреляции
  • Способ 1: определение корреляции через Мастер функций
  • Способ 2: вычисление корреляции с помощью пакета анализа
• Вопросы и ответы

Корреляционный анализ – популярный метод статистического исследования, который используется для выявления степени зависимости одного показателя от другого. В Microsoft Excel имеется специальный инструмент, предназначенный для выполнения этого типа анализа. Давайте выясним, как пользоваться данной функцией.

Суть корреляционного анализа

Предназначение корреляционного анализа сводится к выявлению наличия зависимости между различными факторами. То есть, определяется, влияет ли уменьшение или увеличение одного показателя на изменение другого.

Если зависимость установлена, то определяется коэффициент корреляции. В отличие от регрессионного анализа, это единственный показатель, который рассчитывает данный метод статистического исследования. Коэффициент корреляции варьируется в диапазоне от +1 до -1. При наличии положительной корреляции увеличение одного показателя способствует увеличению второго. При отрицательной корреляции увеличение одного показателя влечет за собой уменьшение другого. Чем больше модуль коэффициента корреляции, тем заметнее изменение одного показателя отражается на изменении второго. При коэффициенте равном 0 зависимость между ними отсутствует полностью.

Расчет коэффициента корреляции

Теперь давайте попробуем посчитать коэффициент корреляции на конкретном примере. Имеем таблицу, в которой помесячно расписана в отдельных колонках затрата на рекламу и величина продаж. Нам предстоит выяснить степень зависимости количества продаж от суммы денежных средств, которая была потрачена на рекламу.

Способ 1: определение корреляции через Мастер функций

Одним из способов, с помощью которого можно провести корреляционный анализ, является использование функции КОРРЕЛ. Сама функция имеет общий вид КОРРЕЛ(массив1;массив2).

1. Выделяем ячейку, в которой должен выводиться результат расчета. Кликаем по кнопке «Вставить функцию», которая размещается слева от строки формул.



2. В списке, который представлен в окне Мастера функций, ищем и выделяем функцию КОРРЕЛ. Жмем на кнопку «OK».



3. Открывается окно аргументов функции. В поле «Массив1» вводим координаты диапазона ячеек одного из значений, зависимость которого следует определить. В нашем случае это будут значения в колонке «Величина продаж». Для того, чтобы внести адрес массива в поле, просто выделяем все ячейки с данными в вышеуказанном столбце.

   В поле «Массив2» нужно внести координаты второго столбца. У нас это затраты на рекламу. Точно так же, как и в предыдущем случае, заносим данные в поле.

   Жмем на кнопку «OK».

Как видим, коэффициент корреляции в виде числа появляется в заранее выбранной нами ячейке. В данном случае он равен 0,97, что является очень высоким признаком зависимости одной величины от другой.

Способ 2: вычисление корреляции с помощью пакета анализа

Кроме того, корреляцию можно вычислить с помощью одного из инструментов, который представлен в пакете анализа. Но прежде нам нужно этот инструмент активировать.

1. Переходим во вкладку «Файл».



2. В открывшемся окне перемещаемся в раздел «Параметры».





3. Далее переходим в пункт «Надстройки».



4. В нижней части следующего окна в разделе «Управление» переставляем переключатель в позицию «Надстройки Excel», если он находится в другом положении. Жмем на кнопку «OK».



5. В окне надстроек устанавливаем галочку около пункта «Пакет анализа». Жмем на кнопку «OK».



6. После этого пакет анализа активирован. Переходим во вкладку «Данные». Как видим, тут на ленте появляется новый блок инструментов – «Анализ». Жмем на кнопку «Анализ данных», которая расположена в нем.



7. Открывается список с различными вариантами анализа данных. Выбираем пункт «Корреляция». Кликаем по кнопке «OK».



8. Открывается окно с параметрами корреляционного анализа. В отличие от предыдущего способа, в поле «Входной интервал» мы вводим интервал не каждого столбца отдельно, а всех столбцов, которые участвуют в анализе. В нашем случае это данные в столбцах «Затраты на рекламу» и «Величина продаж».

   Параметр «Группирование» оставляем без изменений – «По столбцам», так как у нас группы данных разбиты именно на два столбца. Если бы они были разбиты построчно, то тогда следовало бы переставить переключатель в позицию «По строкам».

   В параметрах вывода по умолчанию установлен пункт «Новый рабочий лист», то есть, данные будут выводиться на другом листе. Можно изменить место, переставив переключатель. Это может быть текущий лист (тогда вы должны будете указать координаты ячеек вывода информации) или новая рабочая книга (файл).

   Когда все настройки установлены, жмем на кнопку «OK».

Так как место вывода результатов анализа было оставлено по умолчанию, мы перемещаемся на новый лист. Как видим, тут указан коэффициент корреляции. Естественно, он тот же, что и при использовании первого способа – 0,97. Это объясняется тем, что оба варианта выполняют одни и те же вычисления, просто произвести их можно разными способами.

Как видим, приложение Эксель предлагает сразу два способа корреляционного анализа. Результат вычислений, если вы все сделаете правильно, будет полностью идентичным. Но, каждый пользователь может выбрать более удобный для него вариант осуществления расчета.

Еще статьи по данной теме:

Помогла ли Вам статья?

Регрессионный и корреляционный анализ – статистические методы исследования. Это наиболее распространенные способы показать зависимость какого-либо параметра от одной или нескольких независимых переменных.

Ниже на конкретных практических примерах рассмотрим эти два очень популярные в среде экономистов анализа. А также приведем пример получения результатов при их объединении.

Регрессионный анализ в Excel

Показывает влияние одних значений (самостоятельных, независимых) на зависимую переменную. К примеру, как зависит количество экономически активного населения от числа предприятий, величины заработной платы и др. параметров. Или: как влияют иностранные инвестиции, цены на энергоресурсы и др. на уровень ВВП.

Результат анализа позволяет выделять приоритеты. И основываясь на главных факторах, прогнозировать, планировать развитие приоритетных направлений, принимать управленческие решения.

Регрессия бывает:

• линейной (у = а + bx);
• параболической (y = a + bx + cx²);
• экспоненциальной (y = a * exp(bx));
• степенной (y = a*x^b);
• гиперболической (y = b/x + a);
• логарифмической (y = b * 1n(x) + a);
• показательной (y = a * b^x).

Рассмотрим на примере построение регрессионной модели в Excel и интерпретацию результатов. Возьмем линейный тип регрессии.

Задача. На 6 предприятиях была проанализирована среднемесячная заработная плата и количество уволившихся сотрудников. Необходимо определить зависимость числа уволившихся сотрудников от средней зарплаты.

Модель линейной регрессии имеет следующий вид:

У = а₀ + а₁х₁ +…+а_кх_к.

Где а – коэффициенты регрессии, х – влияющие переменные, к – число факторов.

В нашем примере в качестве У выступает показатель уволившихся работников. Влияющий фактор – заработная плата (х).

В Excel существуют встроенные функции, с помощью которых можно рассчитать параметры модели линейной регрессии. Но быстрее это сделает надстройка «Пакет анализа».

Активируем мощный аналитический инструмент:

1. Нажимаем кнопку «Офис» и переходим на вкладку «Параметры Excel». «Надстройки».



2. Внизу, под выпадающим списком, в поле «Управление» будет надпись «Надстройки Excel» (если ее нет, нажмите на флажок справа и выберите). И кнопка «Перейти». Жмем.



3. Открывается список доступных надстроек. Выбираем «Пакет анализа» и нажимаем ОК.

После активации надстройка будет доступна на вкладке «Данные».

Теперь займемся непосредственно регрессионным анализом.

1. Открываем меню инструмента «Анализ данных». Выбираем «Регрессия».



2. Откроется меню для выбора входных значений и параметров вывода (где отобразить результат). В полях для исходных данных указываем диапазон описываемого параметра (У) и влияющего на него фактора (Х). Остальное можно и не заполнять.



3. После нажатия ОК, программа отобразит расчеты на новом листе (можно выбрать интервал для отображения на текущем листе или назначить вывод в новую книгу).

В первую очередь обращаем внимание на R-квадрат и коэффициенты.

R-квадрат – коэффициент детерминации. В нашем примере – 0,755, или 75,5%. Это означает, что расчетные параметры модели на 75,5% объясняют зависимость между изучаемыми параметрами. Чем выше коэффициент детерминации, тем качественнее модель. Хорошо – выше 0,8. Плохо – меньше 0,5 (такой анализ вряд ли можно считать резонным). В нашем примере – «неплохо».

Коэффициент 64,1428 показывает, каким будет Y, если все переменные в рассматриваемой модели будут равны 0. То есть на значение анализируемого параметра влияют и другие факторы, не описанные в модели.

Коэффициент -0,16285 показывает весомость переменной Х на Y. То есть среднемесячная заработная плата в пределах данной модели влияет на количество уволившихся с весом -0,16285 (это небольшая степень влияния). Знак «-» указывает на отрицательное влияние: чем больше зарплата, тем меньше уволившихся. Что справедливо.



Корреляционный анализ в Excel

Корреляционный анализ помогает установить, есть ли между показателями в одной или двух выборках связь. Например, между временем работы станка и стоимостью ремонта, ценой техники и продолжительностью эксплуатации, ростом и весом детей и т.д.

Если связь имеется, то влечет ли увеличение одного параметра повышение (положительная корреляция) либо уменьшение (отрицательная) другого. Корреляционный анализ помогает аналитику определиться, можно ли по величине одного показателя предсказать возможное значение другого.

Коэффициент корреляции обозначается r. Варьируется в пределах от +1 до -1. Классификация корреляционных связей для разных сфер будет отличаться. При значении коэффициента 0 линейной зависимости между выборками не существует.

Рассмотрим, как с помощью средств Excel найти коэффициент корреляции.

Для нахождения парных коэффициентов применяется функция КОРРЕЛ.

Задача: Определить, есть ли взаимосвязь между временем работы токарного станка и стоимостью его обслуживания.

Ставим курсор в любую ячейку и нажимаем кнопку fx.

1. В категории «Статистические» выбираем функцию КОРРЕЛ.
2. Аргумент «Массив 1» — первый диапазон значений – время работы станка: А2:А14.
3. Аргумент «Массив 2» — второй диапазон значений – стоимость ремонта: В2:В14. Жмем ОК.

Чтобы определить тип связи, нужно посмотреть абсолютное число коэффициента (для каждой сферы деятельности есть своя шкала).

Для корреляционного анализа нескольких параметров (более 2) удобнее применять «Анализ данных» (надстройка «Пакет анализа»). В списке нужно выбрать корреляцию и обозначить массив. Все.

Полученные коэффициенты отобразятся в корреляционной матрице. Наподобие такой:

Корреляционно-регрессионный анализ

На практике эти две методики часто применяются вместе.

Пример:

1. Строим корреляционное поле: «Вставка» — «Диаграмма» — «Точечная диаграмма» (дает сравнивать пары). Диапазон значений – все числовые данные таблицы.



2. Щелкаем левой кнопкой мыши по любой точке на диаграмме. Потом правой. В открывшемся меню выбираем «Добавить линию тренда».



3. Назначаем параметры для линии. Тип – «Линейная». Внизу – «Показать уравнение на диаграмме».



4. Жмем «Закрыть».

Теперь стали видны и данные регрессионного анализа.

Excel – это эффективный инструмент для статистической обработки данных. И определение корреляций является очень важной составляющей этого процесса. Программа имеет весь необходимый инструментарий для осуществления расчетов такого плана. Сегодня мы более детально разберемся, что нам нужно для осуществления анализа этого типа.

Что представляет собой корреляционный анализ

Простыми словами, корреляция – это связь между двумя явлениями. В свою очередь, под корреляционным анализом подразумевают выявление этой связи. Очень частое утверждение гласит, что корреляция – это зависимость между разными объектами, но на деле это неточное определение. Ведь существует множество изображений, которые показывают связь между явлениями, которые никак не могут быть зависимы друг от друга или одного третьего фактора, который влияет на них.

Для определения зависимости используется другой тип анализа, который называется регрессионным.

Величина, определяющая степень выраженности взаимосвязи, называется коэффициентом корреляции. Это единственная величина, которая рассчитывается корреляционным анализом по сравнению с регрессионным. Возможные вариации коэффициента корреляции могут быть в пределах от -1 до 1. Если это число положительное, взаимосвязь между динамикой изменения значений прямая. Если же отрицательное, то увеличение числа 1 приводит к аналогичному уменьшению числа 2. Если число меньше единицы по модулю, то корреляция неполная. Например, увеличение числа 1 на единицу приводит к увеличению числа 2 на 0,5. В таком случае коэффициент корреляции составляет 0,5. Если же коэффициент корреляции составляет 0, то взаимосвязи между двумя переменными нет.

Интересный факт: корреляции делятся на истинные и ложные. То есть, иногда то, что графики идут в одинаковом направлении, может быть чистой случайностью, а не закономерным следствием воздействия одной переменной на другую или влияния общего фактора на обе переменные. В узких кругах довольно популярны картинки, где коррелируют между собой абсолютно не связанные явления. Вот некоторые примеры:

1. Количество человек, которые стали утопленниками в бассейнах, четко коррелирует с количеством фильмов, в которых Николас Кейдж был актером.
2. Количество съеденной моцареллы и количество человек, которые получили докторскую степень, также коррелирует на протяжении 2000-2009 годов. Наверно, действительно, моцарелла как-то влияет на мозг и стимулирует желание совершать научные открытия.
3. Почти во всех случаях средний возраст женщин, которые получили статус «Мисс Америка» коррелирует с количеством людей, которые погибли от нахождения в горячем паре.
4. Число людей, которое погибло в результате дорожно-транспортного происшествия, четко коррелирует с количеством сметаны, которое съедают люди.
5. Мало кто знает, что чем больше курятины человек ест, тем больше сырой нефти импортируется в мире. Правда, это тоже пример ложной корреляции. Кстати, импорт сырой нефти родом из Норвегии тесно связано с количеством людей, которые погибли в результате столкновения автомобиля с поездом. Причем в этом случае корреляция почти 100 процентов.
6. А еще маргарин негативно влияет на статистику разводов. Чем больше людей, которые проживали в штате Мэн, потребляли маргарина, тем выше была частота разводов. Правда, здесь еще может быть рациональное зерно. Ведь частота потребления маргарина имеет обратную корреляцию с экономическим положением в семье. В свою очередь, плохое экономическое положение в семье имеет непосредственную связь с количеством разводов. И это уже доказано научно. Так что кто знает, может, эта корреляция и не является такой ложной. Правда, никто этого не перепроверял.
7. Количество денег, которое правительство США тратит на развитие науки, космоса и технологий, имеет тесную связь с количеством самоубийств, проведенных в форме повешения или удушения.

Ну и наконец, еще один пример ложной корреляции – чем больше сыра люди едят, тем больше людей умирает из-за того, что они запутываются в своих простынях.

Поэтому несмотря на то, что корреляция является эффективным статистическим инструментом, нужно учиться отфильтровывать истинные взаимосвязи между явлениями и ложные. Иначе исследование может получить такие интересные результаты. А теперь переходим непосредственно к тому, как проводить корреляционный анализ в Excel.

Корреляционный анализ в Excel — 2 способа

Вычисление коэффициента корреляции осуществляется двумя способами. Первый – это использование Мастера функций, который позволяет ввести формулу КОРРЕЛ. Второй инструмент – это пакет анализа, требующий отдельной активации.

Как рассчитать коэффициент корреляции

Давайте продемонстрируем механизм получения коэффициента корреляции на реальном кейсе. Допустим, у нас есть таблица с информацией о суммах продаж и рекламу. Нам нужно понять, в какой степени количество продаж и количество денег, которые были использованы на продвижение, взаимосвязаны.

Способ 1. Определение корреляции с помощью Мастера Функций

Функция КОРРЕЛ – один из самых простых методов, как можно реализовать поставленную задачу. В своем общем виде этот оператор имеет следующий вид: КОРРЕЛ(массив1;массив2). Как же ее ввести? Для этого нужно осуществлять следующие действия:

1. С помощью левой кнопки мыши выделяем ту ячейку, в которой будет находиться получившийся коэффициент корреляции. После этого находим слева от строки формул кнопку fx, которая откроет инструмент ввода функций. 
2. Далее выбираем категорию «Полный алфавитный перечень», в котором ищем функцию КОРРЕЛ. Как видно из названия категории, все названия функций располагаются в алфавитном порядке. 
3. Далее открывается окно ввода параметров функции. У нас два основных аргумента, каждый из которых являет собой массив данных, которые сравниваются между собой. В поле «Массив 1» указываем координаты первого диапазона, а в поле «Массив 2» – адрес второго диапазона. Для ввода данных массива, используемого для расчета, достаточно выделить нажать левой кнопкой мыши по соответствующему полю и выделить правильный диапазон. 
4. После того, как мы введем данные в аргументы, нажимаем кнопку «ОК», чем подтверждаем совершенные действия.

После выполнения описанных выше шагов мы видим в ячейке, выбранной нами на первом этапе, коэффициент корреляции. В нашем примере он составляет 0,97, что указывает на очень сильно выраженную взаимосвязь между данными двух диапазонов. 

Способ 2. Вычисление корреляции с помощью пакета анализа

Также довольно неплохой инструмент для определения корреляции между двумя диапазонами – пакет анализа. Но перед тем, как его использовать, нам надо его включить. Для этого выполняем следующие действия:

1. Нажимаем на кнопку «Файл», которая находится в левом верхнем углу сразу возле вкладки «Главная». 
2. После этого открываем раздел с настройками. 
3. В меню слева переходим в предпоследний пункт, озаглавленный, как «Надстройки». Делаем левый клик по соответствующей надписи. 
4. Открывается окно управления надстройками. Нам нужно переключить поле ввода, находящееся внизу, на пункт «Надстройки Excel» и нажать на «Перейти». Если это поле уже находится в таком положении, то не выполняем никаких изменений. 
5. Затем включаем пакет анализа в настройках. Для этого ставим соответствующую галочку и нажимаем на кнопку «ОК». 

Все, теперь наша надстройка включена. Теперь мы во вкладке «Данные» можем увидеть кнопку «Анализ данных». Если она появилась, то мы все сделали правильно. Нажимаем на нее. 

Появляется перечень с выбором разных способов анализа информации. Нам следует выбрать пункт «Корреляция» и нажать на «ОК». 

Затем нам нужно ввести настройки. Основное отличие этого метода от предыдущего заключается в том, что нам нужно вводить полностью диапазон, а не разрывать его на две части. В нашем случае, это информация, указанная в двух столбцах «Затраты на рекламу» и «Величина продаж».

Не вносим никаких изменений в параметр «Группирование». По умолчанию выставлен пункт «По столбцам», и он правильный. Эта настройка определяет, каким образом программа будет разбивать данные. Если же наши данные были бы представлены в двух рядах, то надо было бы изменить этот пункт на «По строкам».

В настройках вывода уже стоит пункт «Новый рабочий лист». То есть, информация о корреляции будет располагаться на отдельном листе. Пользователь может настроить место самостоятельно с помощью соответствующего переключателя – на текущий лист или в отдельный файл. Проверяем, все ли настройки были введены правильно. Если да, подтверждаем свои действия нажатием на клавишу «ОК».

Поскольку мы оставили поле с данными о том, куда будут выводиться результаты, таким, каким оно было, мы переходим на новый лист. На нем можно найти коэффициент корреляции. Конечно, он такой же самый, как был в предыдущем методе – 0,97. Причина этого в том, что вычисления производятся одинаковые, исходные данные мы также не меняли. Просто разными методами, но не более. 

Таким образом, Эксель дает сразу два метода осуществления корреляционного анализа. Как вы уже понимаете, в результате вычислений итог получится таким же. Но каждый пользователь может выбрать тот метод расчета, который ему больше всего подходит.

Как построить поле корреляции в Excel

Итак, давайте теперь разберемся, как построить поле корреляции. Для начала нужно разобраться, что это вообще такое. Под корреляционным полем подразумевается фактически график корреляции. Главное требование к такой диаграмме – каждая точка должна соответствовать единице совокупности. Поле корреляции поможет установить более глубокие связи и проанализировать данные более качественно. Для начала нам нужно найти коэффициент корреляции между двумя диапазонами, используя функцию КОРРЕЛ. 

После того, как мы это сделали, мы теперь можем сделать поле корреляции. Для этого выполняем следующие действия:

1. Переходим во вкладку «Вставка» и там находим вариант диаграммы «точечный график». 
2. После того, как мы его добавили, нажимаем по будущему полю корреляции правой кнопкой мыши и вызываем контекстное меню. Далее нажимаем на «Выбрать данные». 
3. Далее выбираем наш диапазон в качестве источника данных. После этого подтверждаем свои действия нажатием клавиши ОК. Все остальные действия программа выполнит самостоятельно. 

Этот график можно построить не только на основе корреляции, определенной через функцию КОРРЕЛ.

Диаграмма рассеивания. Поле корреляции

До сих пор часть пользователей сидит на старой версии Word. Как построить корреляционное поле в этом случае? Для этого существует специальный инструмент, который называется мастером диаграмм. Найти его можно на панели инструментов по специфическому изображению диаграммы. Если навести на эту иконку мышкой, то появится всплывающая подсказка, которая поможет нам убедиться в том, что это действительно мастер диаграмм.

После этого появится диалоговое окно, в котором нам надо выбрать точечный тип диаграммы. Видим, что логика действий в старых версиях офисного пакета в целом остается той же самой, просто немного другой интерфейс. Немного правее мы можем увидеть, как будет выглядеть точечная диаграмма и выбрать подходящий вид, а также прочитать описание этого типа диаграммы. После этого нажимаем на кнопку «Далее».

Затем выбираем диапазон данных, и наша линия появляется. После этого можно добавить линию регрессии к графику. Для этого необходимо сделать клик правой кнопкой мыши по одной из точек и в появившемся перечне найти «Добавить линию тренда» и сделать клик по этому пункту. 

Далее выставляем настройки. Нас интересует тип «Линейная», а в окне параметров нужно поставить флажок «Показывать уравнение на диаграмме».

После подтверждения действий у нас появится что-то типа такого графика.

Как видим, возможных вариантов построения может быть огромное количество.

2 способа корреляционного анализа в Microsoft Excel

​Смотрите также​ y и х2.​ х и х-средн.​ исследуемыми свойствами существует​ ПРЕДСКАЗ. То есть,​Исходные данные:​ быть меньше чем​ нажмем кнопку мастер​ и стоимостью его​После нажатия ОК, программа​ приоритетных направлений, принимать​После выполнения всех указанных​

​. Клацаем по кнопке​0,5 – 0,7 –​

Суть корреляционного анализа

​ диапазон ячеек со​ столбцов, которые участвуют​ колонке «Величина продаж».​Корреляционный анализ – популярный​ Изменения значений происходят​ Нужно возвести в​ сильная прямая или​ чтобы найти количество​

​Произведем расчет коэффициентов корреляции​ -1. Эти два​ функций «fx» или​ обслуживания.​ отобразит расчеты на​ управленческие решения.​ манипуляций остается только​«Анализ данных»​ средняя связь;​ значениями.​ в анализе. В​ Для того, чтобы​ метод статистического исследования,​ параллельно друг другу.​ квадрат.​ обратная взаимосвязи соответственно.​ просмотров в случае,​ с помощью формул:​ числа +1 и​ комбинацию горячих клавиш​Ставим курсор в любую​ новом листе (можно​Регрессия бывает:​ щелкнуть по кнопке​, которая располагается в​

Расчет коэффициента корреляции

​0,7 – 0,9 –​Если аргумент, который является​ нашем случае это​ внести адрес массива​ который используется для​ Но если y​Находим суммы значений в​Если значение коэффициента стремится​ если было сделано,​=КОРРЕЛ(A3:A17;B3:B17)​ -1 – являются​ (SHIFT+F3). Откроется мастер​ ячейку и нажимаем​

Способ 1: определение корреляции через Мастер функций

​ выбрать интервал для​линейной (у = а​«OK»​ нём.​ высокая;​ массивом или ссылкой,​​ данные в столбцах​​ в поле, просто​

1. ​ выявления степени зависимости​ растет, х падает.​ полученных колонках (с​ к 0,5 или​​ например, 250 репостов,​​=КОРРЕЛ(A3:A17;C3:C17)​ границами для коэффициента​

   

2. ​ функций, в поле​ кнопку fx.​ отображения на текущем​ + bx);​​в правой части​​Открывается окошко, которое носит​​0,9 – 1 –​​ содержит текст, логические​

   

3. ​ «Затраты на рекламу»​ выделяем все ячейки​​ одного показателя от​​ Значения y увеличиваются​ помощью функции АВТОСУММА).​ -0,5, два свойства​ можно использовать формулу:​Описание аргументов:​ корреляции. Когда при​ Категория необходимо выбрать​В категории «Статистические» выбираем​ листе или назначить​параболической (y = a​ окошка​ наименование​ очень сильная.​

   ​ значения или пустые​​ и «Величина продаж».​​ с данными в​ другого. В Microsoft​ – значения х​ Перемножаем их. Результат​ слабо прямо или​0,7;ПРЕДСКАЗ(D7;B3:B8;A3:A8);»Величины не взаимосвязаны»)’​A3:A17 – массив ячеек,​ расчете получается величина​

   ​ «Статистические». В списке​​ функцию КОРРЕЛ.​​ вывод в новую​

​ + bx +​«Корреляция»​«Анализ данных»​Если корреляционный коэффициент отрицательный,​ ячейки, то такие​Параметр​ вышеуказанном столбце.​ Excel имеется специальный​ уменьшаются.​ возводим в квадрат​

Способ 2: вычисление корреляции с помощью пакета анализа

​ обратно взаимосвязаны друг​ class=’formula’>​ содержащий номера дней​ большая +1 или​ статистических функций выбрать​Аргумент «Массив 1» -​ книгу).​

1. ​ cx2);​​.​​. Выделяем в списке​

   

2. ​ то это значит,​ значения пропускаются; однако​​«Группирование»​​В поле​

   

3. ​ инструмент, предназначенный для​​Отсутствие взаимосвязи между значениями​​ (функция КОРЕНЬ).​

   

4. ​ с другом соответственно.​Полученный результат:​​ предвыборной кампании;​​ меньшая -1 –​ PEARSON и нажать​​ первый диапазон значений​​В первую очередь обращаем​экспоненциальной (y = a​После выполнения последнего действия​​ инструментов, расположенных в​​ что связь параметров​

   

5. ​ ячейки, которые содержат​оставляем без изменений​​«Массив2»​​ выполнения этого типа​​ y и х3.​​Осталось посчитать частное (числитель​

   

6. ​Если коэффициент корреляции близок​Коэффициент корреляции – один​B3:B17 и C3:C17 –​​ следовательно, произошла ошибка​​ Ok:​ – время работы​ внимание на R-квадрат​ * exp(bx));​​ Excel строит матрицу​​ нём, наименование​​ обратная.​​ нулевые значения, учитываются.​ –​

   

7. ​нужно внести координаты​ анализа. Давайте выясним,​ Изменения х3 происходят​​ и знаменатель уже​​ к 0 (нулю),​​ из множества статистических​​ диапазон ячеек, содержащие​

   

8. ​ в вычислениях.​В меню аргументов выбрать​ станка: А2:А14.​ и коэффициенты.​​степенной (y = a*x^b);​​ корреляции, заполняя её​«Корреляция»​Для того, чтобы составить​Если «массив1» и «массив2″​«По столбцам»​ второго столбца. У​ как пользоваться данной​ хаотично и никак​ известны).​

   ​ между двумя исследуемыми​​ критериев определения наличия​​ данные о проценте​Если коэффициент корреляции по​​ Массив 1, в​​Аргумент «Массив 2» -​R-квадрат – коэффициент детерминации.​гиперболической (y = b/x​ данными, в указанном​. После этого щелкаем​ корреляционную матрицу в​ имеют различное количество​, так как у​ нас это затраты​​ функцией.​​ не соотносятся с​

   ​Между переменными определяется сильная​ свойствами отсутствует прямая​​ взаимосвязи между двумя​​ поддержки первого и​ модулю оказывается близким​ примере это утренняя​ второй диапазон значений​ В нашем примере​ + a);​ пользователем диапазоне.​ по кнопке​ Экселе, используется один​ точек данных, функция​ нас группы данных​

   ​ на рекламу. Точно​Скачать последнюю версию​​ изменениями y.​​ прямая связь.​

​ либо обратная взаимосвязи.​ рядами значений. Для​ второго кандидатов соответственно.​ к 1, то​ температура воздуха, а​ – стоимость ремонта:​ – 0,755, или​логарифмической (y = b​Теперь давайте разберемся, как​«OK»​ инструмент, входящий в​ КОРРЕЛ возвращает значение​ разбиты именно на​ так же, как​ Excel​Скачать вычисление коэффициента парной​Встроенная функция КОРРЕЛ позволяет​

​Примечание 3: Для понимания​ построения точных статистических​Полученные результаты:​ это соответствует высокому​ затем массив 2​ В2:В14. Жмем ОК.​ 75,5%. Это означает,​ * 1n(x) +​ понимать тот результат,​в правой части​ пакет​

​ ошибки #Н/Д.​

lumpics.ru

КОРРЕЛ (функция КОРРЕЛ)

​ два столбца. Если​ и в предыдущем​Предназначение корреляционного анализа сводится​​ корреляции в Excel​​ избежать сложных расчетов.​

Описание

​ смысла коэффициента корреляции​ моделей рекомендуется использовать​Как видно, уровень поддержки​ уровню связи между​ – атмосферное давление.​Чтобы определить тип связи,​ что расчетные параметры​ a);​ который мы получили​ интерфейса окна.​

Синтаксис

​«Анализ данных»​

​Если какой-либо из массивов​ бы они были​

• ​ случае, заносим данные​​ к выявлению наличия​Для чего нужен такой​

• ​ Рассчитаем коэффициент парной​​ можно привести два​ дополнительные параметры, такие​ первого кандидата увеличивался​

Замечания

• ​ переменными.​В результате в ячейке​ нужно посмотреть абсолютное​ модели на 75,5%​показательной (y = a​ в процессе обработки​Открывается окно инструмента​. Он так и​

• ​ пуст или если​ разбиты построчно, то​ в поле.​ зависимости между различными​ коэффициент? Для определения​

• ​ корреляции в Excel​ простых примера:​ как коэффициент детерминации,​ с каждым днем​Если же получен знак​ С17 получим коэффициент​ число коэффициента (для​

• ​ объясняют зависимость между​ * b^x).​

  

  ​ данных инструментом​

  

  ​«Корреляция»​ называется –​

Пример

​ «s» (стандартное отклонение)​ тогда следовало бы​Жмем на кнопку​ факторами. То есть,​ взаимосвязи между наблюдаемыми​ с ее помощью.​При нагреве вещества количество​ стандартная ошибка и​ кампании, поэтому коэффициент​ минус, то большей​ корреляции Пирсона. В​ каждой сферы деятельности​ изучаемыми параметрами. Чем​

​Рассмотрим на примере построение​	​«Корреляция»​
​. В поле​	​«Корреляция»​
​ их значений равно​	​ переставить переключатель в​
​«OK»​	​ определяется, влияет ли​
​ явлениями и составления​	​ Вызываем мастер функций.​
​ теплоты, содержащееся в​	​ другие.​
​ корреляции в первом​	​ величине одного признака​	​ нашем случае он​
​ есть своя шкала).​	​ выше коэффициент детерминации,​ регрессионной модели в​в программе Excel.​	​«Входной интервал»​

support.office.com

Определение множественного коэффициента корреляции в MS Excel

​. Давайте узнаем, как​ нулю, функция КОРРЕЛ​ позицию​.​ уменьшение или увеличение​ прогнозов.​ Находим нужную. Аргументы​ нем, будет увеличиваться.​Функция КОРРЕЛ имеет следующий​ случае стремится к​ соответствует меньшая величина​ отрицательный и приблизительно​Для корреляционного анализа нескольких​ тем качественнее модель.​ Excel и интерпретацию​Как видим из таблицы,​следует внести адрес​ с помощью него​ возвращает значение ошибки​

​«По строкам»​Как видим, коэффициент корреляции​

​ одного показателя на​между данными по 50​

Вычисление множественного коэффициента корреляции

​ функции – массив​ То есть, между​ синтаксис:​ единице. На старте​ другого. Иначе говоря,​

• ​ равен -0,14.​ параметров (более 2)​
• ​ Хорошо – выше​ результатов. Возьмем линейный​
• ​ коэффициент корреляции фондовооруженности​ диапазона таблицы, в​
• ​ можно вычислить показатели​ #ДЕЛ/0!.​
• ​.​ в виде числа​

​ изменение другого.​ пунктам (строки) и​ значений y и​ температурой и количеством​

​=КОРРЕЛ(массив1;массив2)​ кампании второй кандидат​ при наличии знака​Данный показатель -0,14 по​ удобнее применять «Анализ​​ 0,8. Плохо –​​ тип регрессии.​(Столбец 2​​ котором расположены данные​​ множественной корреляции.​Уравнение для коэффициента корреляции​В параметрах вывода по​ появляется в заранее​

Этап 1: активация пакета анализа

​Если зависимость установлена, то​ 5 параметрам (столбцы)​​ массив значений х:​​ теплоты (физическая величина)​Описание аргументов:​ имел больший процент​ минус, увеличению одной​ Пирсону, который вернула​ данных» (надстройка «Пакет​ меньше 0,5 (такой​Задача. На 6 предприятиях​) и энерговооруженности (​ по трем изучаемым​

1. ​Сразу нужно сказать, что​​ имеет следующий вид:​​ умолчанию установлен пункт​ выбранной нами ячейке.​ определяется коэффициент корреляции.​ . Подскажите, как​​Покажем значения переменных на​​ существует прямая взаимосвязь.​

   

2. ​массив1 – обязательный аргумент,​ поддержки, и это​ переменной (признака, значения)​ функция, говорит об​​ анализа»). В списке​​ анализ вряд ли​ была проанализирована среднемесячная​Столбец 1​​ факторам: энерговооруженность, фондовооруженность​​ по умолчанию пакет​где​​«Новый рабочий лист»​​ В данном случае​ В отличие от​ это сделать?​​ графике:​​При увеличении стоимости продукции​ содержащий диапазон ячеек​

   
3. ​ значение на протяжении​​ соответствует уменьшение другой​​ неблагоприятной зависимости температуры​ нужно выбрать корреляцию​​ можно считать резонным).​​ заработная плата и​) составляет 0,92, что​ и производительность. Можно​​«Анализ данных»​​являются средними значениями выборок​

​, то есть, данные​ он равен 0,97,​​ регрессионного анализа, это​​Lady *****​

Этап 2: расчет коэффициента

​Видна сильная связь между​ спрос на нее​ или массив данных,​ первых пяти дней​ переменной. Такая зависимость​ и давления в​ и обозначить массив.​ В нашем примере​ количество уволившихся сотрудников.​ соответствует очень сильной​

1. ​ произвести ручное внесение​​отключен. Поэтому, прежде​​ СРЗНАЧ(массив1) и СРЗНАЧ(массив2).​ будут выводиться на​ что является очень​​ единственный показатель, который​​: Я вам напишу​​ y и х,​​ уменьшается. То есть,​ которые характеризуют изменения​

   

2. ​ демонстрировало положительную динамику​ носит название обратно​​ раннее время суток.​​ Все.​ – «неплохо».​ Необходимо определить зависимость​​ взаимосвязи. Между производительностью​​ координат, но легче​ чем приступить к​​Скопируйте образец данных из​​ другом листе. Можно​ высоким признаком зависимости​

   

3. ​ рассчитывает данный метод​​ про ковариацию у​​ т.к. линии идут​​ между ценой и​​ свойства какого-либо объекта.​ изменений. Однако затем​ пропорциональной зависимости. Эти​​Полученные коэффициенты отобразятся в​Коэффициент 64,1428 показывает, каким​ числа уволившихся сотрудников​ труда (​ просто установить курсор​ процедуре непосредственного вычисления​ следующей таблицы и​ изменить место, переставив​ одной величины от​ статистического исследования. Коэффициент​ меня ответ с​ практически параллельно друг​​ покупательной способностью существует​​массив2 – обязательный аргумент​

   ​ уровень поддержки стал​ положения очень важно​Коэффициент корреляции является самым​ корреляционной матрице. Наподобие​ будет Y, если​​ от средней зарплаты.​​Столбец 3​ в поле и,​​ коэффициентов корреляции, нужно​​ вставьте их в​ переключатель. Это может​ другой.​ корреляции варьируется в​ госов остался… по​ другу. Взаимосвязь прямая:​

   ​ обратная взаимосвязь.​​ (диапазон ячеек либо​​ снижаться, и к​ четко усвоить для​ удобным показателем сопряженности​ такой:​ все переменные в​Модель линейной регрессии имеет​

   ​) и энерговооруженностью (​​ зажав левую кнопку​​ его активировать. К​ ячейку A1 нового​ быть текущий лист​Кроме того, корреляцию можно​ диапазоне от +1​ корреляции сделаете тоже​

   • ​ растет y –​
   • ​Коэффициент корреляции отражает степень​ массив), элементы которого​ 15-му дню упал​ правильной интерпретации полученной​
   • ​ количественных признаков.​

   ​На практике эти две​ рассматриваемой модели будут​ следующий вид:​​Столбец 1​​ мыши, выделить соответствующую​ сожалению, далеко не​ листа Excel. Чтобы​ (тогда вы должны​ вычислить с помощью​ до -1. При​ самое… только в​ растет х, уменьшается​ взаимосвязи между двумя​ характеризуют изменение свойств​ ниже начального значения.​ корреляционной зависимости.​Задача: Определить линейный коэффициент​

   ​ методики часто применяются​ равны 0. То​У = а​​) данный показатель равен​​ область таблицы. После​ каждый пользователь знает,​​ отобразить результаты формул,​​ будете указать координаты​

   

4. ​ одного из инструментов,​ наличии положительной корреляции​ ДАННЫХ выберете не​ y – уменьшается​ показателями. Всегда принимает​

Этап 3: анализ полученного результата

​ второго объекта.​ Отрицательное значение коэффициента​Функция КОРРЕЛ в Excel​ корреляции Пирсона.​ вместе.​​ есть на значение​​0​

​ 0,72, что является​ этого адрес диапазона​​ как это делать.​​ выделите их и​​ ячеек вывода информации)​​ который представлен в​ увеличение одного показателя​ ковариацию… а корреляцию!​ х.​​ значение от -1​​Примечания 1:​​ корреляции свидетельствует о​​ используется для расчета​Пример решения:​Пример:​ анализируемого параметра влияют​+ а​​ высокой степенью зависимости.​​ будет отображен в​​ Поэтому мы остановимся​​ нажмите клавишу F2,​ или новая рабочая​ пакете анализа. Но​ способствует увеличению второго.​Для проведения дисперсионно-ковариационной​​ до 1. Если​

​Функция КОРРЕЛ не учитывает​​ негативном эффекте кампании.​​ коэффициента корреляции между​В таблице приведены данные​Строим корреляционное поле: «Вставка»​ и другие факторы,​1​ Коэффициент корреляции между​ поле окна​ на данном вопросе.​ а затем — клавишу​ книга (файл).​

​ прежде нам нужно​

lumpics.ru

Корреляционно-регрессионный анализ в Excel: инструкция выполнения

​ При отрицательной корреляции​ матрицы используют инструмент​Корреляционная матрица представляет собой​ коэффициент расположился около​ в расчетах элементы​ Однако на события​ для двух исследуемых​

​ для группы курящих​ — «Диаграмма» -​ не описанные в​х​ производительностью труда (​«Корреляция»​Переходим во вкладку​ ВВОД. При необходимости​

Регрессионный анализ в Excel

​Когда все настройки установлены,​ этот инструмент активировать.​ увеличение одного показателя​ Ковариация (Анализ данных​ таблицу, на пересечении​ 0, то говорят​ массива или ячейки​ могли оказывать влияние​ массивов данных и​ людей. Первый массив​ «Точечная диаграмма» (дает​ модели.​1​

​Столбец 3​.​«Файл»​ измените ширину столбцов,​ жмем на кнопку​Переходим во вкладку​

​ влечет за собой​

• ​ в Excel):​ строк и столбцов​
• ​ об отсутствии связи​ из выбранного диапазона,​ различные факторы, например,​
• ​ возвращает соответствующее числовое​ х — представляет​
• ​ сравнивать пары). Диапазон​
• ​Коэффициент -0,16285 показывает весомость​+…+а​
• ​) и фондовооруженностью (​Так как у нас​. В левом вертикальном​
• ​ чтобы видеть все​«OK»​

​«Файл»​ уменьшение другого. Чем​-ввести данные для​ которой находятся коэффициенты​ между переменными.​

​ в которых содержатся​ опубликованные компрометирующие материалы.​ значение.​ собой возраст курящего,​ значений – все​ переменной Х на​к​

​Столбец 2​ факторы разбиты по​

​ меню окна, которое​_{​ данные.​}​.​_​.​​ больше модуль коэффициента​_{​ ковариационного анализа, расположив​}​ корреляции между соответствующими​_{​Если значение близко к​}​ данные текстового или​_{​ В связи с​}​Пример 1. В таблице​

​ второй массив y​ числовые данные таблицы.​ Y. То есть​х​

​) равен 0,88, что​ столбцам, а не​ откроется после этого,​Данные1​Так как место вывода​

​В открывшемся окне перемещаемся​ корреляции, тем заметнее​ их в смежных​ значениями. Имеет смысл​ единице (от 0,9,​ логического типов. Пустые​ этим полагаться только​

​ Excel содержатся данные​

1. ​ представляет собой количество​Щелкаем левой кнопкой мыши​ среднемесячная заработная плата​
2. ​к​ тоже соответствует высокой​ по строкам, то​ щелкаем по пункту​Данные2​ результатов анализа было​ в раздел​ изменение одного показателя​
3. ​ диапазонах ячеек.​ ее строить для​ например), то между​

​ ячейки также игнорируются.​ на значение коэффициента​ о курсе доллара​

​ сигарет, выкуренных в​ по любой точке​

1. ​ в пределах данной​.​
2. ​ степени зависимости. Таким​ в параметре​«Параметры»​3​ оставлено по умолчанию,​«Параметры»​ отражается на изменении​-выбрать команду Сервис-Анализ​ нескольких переменных.​ наблюдаемыми объектами существует​ Текстовые представления числовых​
3. ​ корреляции в данном​ и средней зарплате​ день.​ на диаграмме. Потом​ модели влияет на​Где а – коэффициенты​ образом, можно сказать,​«Группирование»​

​.​9​ мы перемещаемся на​

​.​ второго. При коэффициенте​ данных.​Матрица коэффициентов корреляции в​ сильная прямая взаимосвязь.​ значений учитываются.​ случае нельзя. То​ сотрудников фирмы на​Выберем ячейку В4 в​ правой. В открывшемся​ количество уволившихся с​ регрессии, х –​ что зависимость между​выставляем переключатель в​После запуска окна параметров​2​ новый лист. Как​

​Далее переходим в пункт​ равном 0 зависимость​-В диалоговом окне​ Excel строится с​ Если коэффициент близок​Если необходимо учесть логические​ есть, коэффициент корреляции​ протяжении нескольких лет.​ которой должен будет​ меню выбираем «Добавить​

​ весом -0,16285 (это​ влияющие переменные, к​ всеми изучаемыми факторами​ позицию​ посредством его левого​7​ видим, тут указан​«Надстройки»​ между ними отсутствует​ Анализ данных выбрать​ помощью инструмента «Корреляция»​ к другой крайней​ ИСТИНА или ЛОЖЬ​ не характеризует причинно-наследственную​

​ Определить взаимосвязь между​

Корреляционный анализ в Excel

​ посчитаться результат и​ линию тренда».​ небольшая степень влияния).​ – число факторов.​ прослеживается довольно сильная.​«По столбцам»​ вертикального меню переходим​4​ коэффициент корреляции. Естественно,​.​ полностью.​

​ инструмент Ковариация.​ из пакета «Анализ​ точке диапазона (-1),​ в качестве числовых​ связь.​ курсом валюты и​ нажмем кнопку мастер​Назначаем параметры для линии.​ Знак «-» указывает​В нашем примере в​

​Как видим, пакет​. Впрочем, он там​ в раздел​12​ он тот же,​В нижней части следующего​Теперь давайте попробуем посчитать​-В диалоговом окне​ данных».​ то между переменными​

​ значений 1 или​Пример 3. Владелец канала​ средней зарплатой.​

​ функций fx (SHIFT+F3).​ Тип – «Линейная».​

​ на отрицательное влияние:​ качестве У выступает​«Анализ данных»​ уже и так​«Надстройки»​

​5​ что и при​ окна в разделе​

1. ​ коэффициент корреляции на​ Ковариация в поле​
2. ​На вкладке «Данные» в​ имеется сильная обратная​ 0 соответственно, можно​ YouTube использует социальную​
3. ​Таблица данных:​В группе Статистические выберем​ Внизу – «Показать​ чем больше зарплата,​

​ показатель уволившихся работников.​в Экселе представляет​ установлен по умолчанию.​. Там в самом​15​

​ использовании первого способа​«Управление»​ конкретном примере. Имеем​ входной интервал ввести​ группе «Анализ» открываем​ взаимосвязь. Когда значение​ выполнить явное преобразование​ сеть для рекламы​

​Формула для расчета:​ функцию PEARSON.​ уравнение на диаграмме».​

Корреляционно-регрессионный анализ

​ тем меньше уволившихся.​ Влияющий фактор –​ собой очень удобный​

​ Поэтому остается только​

1. ​ низу правой части​6​ – 0,97. Это​переставляем переключатель в​ таблицу, в которой​ диапазон ячекк, содержащих​
2. ​ пакет «Анализ данных»​ находится где-то посередине​ данных используя двойное​ своих роликов. Он​Описание аргументов:​Выделим Массив 1 –​
3. ​Жмем «Закрыть».​ Что справедливо.​ заработная плата (х).​ и довольно легкий​
4. ​ проверить правильность его​

​ окна располагается поле​17​

exceltable.com

Функция ПИРСОН расчета коэффициента корреляции Пирсона в Excel

​ объясняется тем, что​ позицию​ помесячно расписана в​ исходные данные. Если​ (для версии 2007).​ от 0 до​ отрицание «—».​ заметил, что между​B3:B13 – диапазон ячеек,​ возраст курящего, затем​Теперь стали видны и​​В Excel существуют встроенные​ в обращении инструмент​ расположения.​«Управление»​Формула​ оба варианта выполняют​«Надстройки Excel»​

Как работает функция ПИРСОН в Excel?

​ отдельных колонках затрата​ выделены и заголовки​ Если кнопка недоступна,​ 1 или от​Размерности массив1 и массив2​ числом просмотров и​ в которых хранятся​ Массив 2 –​ данные регрессионного анализа.​Корреляционный анализ помогает установить,​ функции, с помощью​

​ для определения множественного​Около пункта​. Переставляем переключатель в​Описание​

Пример решения с функцией ПИРСОН при анализе в Excel

1. ​ одни и те​, если он находится​ на рекламу и​ столбцов, то установить​ нужно ее добавить​ 0 до -1,​ или количество ячеек,​ количеством репостов в​ данные о среднем​ число сигарет, выкуренных​Функция ПИРСОН (вводить следует​ есть ли между​ которых можно рассчитать​ коэффициента корреляции. С​
2. ​«Метки в первой строке»​ нём в позицию​Результат​ же вычисления, просто​ в другом положении.​ величина продаж. Нам​
3. ​ флажок МЕТКИ в​ («Параметры Excel» -​ то речь идет​ переданных в качестве​ социальной сети существует​ курсе доллара;​

​ в день.​ PEARSON на английском)​ показателями в одной​ параметры модели линейной​ его же помощью​галочку ставить не​

​«Надстройки Excel»​

Функция ПИРСОН пошаговая инструкция

​=КОРРЕЛ(A2:A6;B2:B6)​ произвести их можно​ Жмем на кнопку​

​ предстоит выяснить степень​ правой строке.​

​ «Надстройки»). В списке​

1. ​ о слабой связи​ этих двух аргументов,​ некоторая взаимосвязь. Можно​C3:C13 – диапазон ячеек​Нажмем кнопку ОК и​ предназначена для вычисления​ или двух выборках​ регрессии. Но быстрее​ можно производить расчет​
2. ​ обязательно. Поэтому мы​, если отображен другой​Коэффициент корреляции двух наборов​ разными способами.​«OK»​
3. ​ зависимости количества продаж​-Выбрать параметры вывода​
4. ​ инструментов анализа выбираем​ (прямой или обратной).​ должны совпадать. Если​ ли спрогнозировать виральность​ со значениями средней​
5. ​ увидим критерий нормального​ коэффициента корреляции Пирсона​ связь. Например, между​ это сделает надстройка​

​ и обычной корреляции​ пропустим данный параметр,​ параметр. После этого​ данных в столбцах​Как видим, приложение Эксель​.​

Корреляционный анализ по Пирсону в Excel

​ от суммы денежных​ (например новый рабочий​ «Корреляция».​ Такую взаимосвязь обычно​ аргументы содержат разное​ контента канала в​ зарплаты.​ распределения Пирсона в​ r. Данную функцию​ временем работы станка​

​ «Пакет анализа».​ между двумя факторами.​ так как он​

1. ​ клацаем по кнопке​ A и B.​ предлагает сразу два​В окне надстроек устанавливаем​
2. ​ средств, которая была​
3. ​ лист).​Нажимаем ОК. Задаем параметры​
4. ​ не учитывают: считается,​ количество точек данных,​ Excel? Определить целесообразность​

Интерпретация результата вычисления по Пирсону

​Результат расчетов:​ ячейке В4.​ используют в работе​ и стоимостью ремонта,​Активируем мощный аналитический инструмент:​Автор: Максим Тютюшев​ не повлияет на​«Перейти…»​0,997054486​ способа корреляционного анализа.​ галочку около пункта​ потрачена на рекламу.​-Нажать кнопку ОК.​ для анализа данных.​

​ что ее нет.​ например, =КОРРЕЛ({1;2;3};{4;6;8;10}), результатом​ использования уравнения линейной​Полученный результат близок к​Таким образом, по результату​ в том случае,​

​ ценой техники и​Нажимаем кнопку «Офис» и​Регрессионный и корреляционный анализ​ общий характер расчета.​, находящейся справа от​Для определения степени зависимости​ Результат вычислений, если​«Пакет анализа»​Одним из способов, с​Элементы главной диагонали​ Входной интервал –​Рассмотрим на примере способы​ выполнения функции будет​ регрессии для предсказания​ 1 и свидетельствует​ вычисления статистическим выводом​

exceltable.com

Функция КОРРЕЛ для определения взаимосвязи и корреляции в Excel

​ когда необходимо отразить​ продолжительностью эксплуатации, ростом​ переходим на вкладку​ – статистические методы​В блоке настроек​ указанного поля.​ между несколькими показателями​

Примеры использования функции КОРРЕЛ в Excel

​ вы все сделаете​. Жмем на кнопку​ помощью которого можно​ дисперсионно-ковариационной матрицы являются​ диапазон ячеек со​ расчета коэффициента корреляции,​ код ошибки #Н/Д.​ количества просмотров роликов​ о сильной прямой​

​ эксперимента выявлена отрицательная​

​ степень линейной зависимости​

​ и весом детей​

• ​ «Параметры Excel». «Надстройки».​ исследования. Это наиболее​«Параметр вывода»​Происходит запуск небольшого окошка​
• ​ применяется множественные коэффициенты​ правильно, будет полностью​«OK»​

​ провести корреляционный анализ,​

​ дисперсиями.​ значениями. Группирование –​ особенности прямой и​Если один из аргументов​ в зависимости от​ взаимосвязи между исследуемыми​ зависимость между возрастом​ между двумя массивами​ и т.д.​Внизу, под выпадающим списком,​ распространенные способы показать​

​следует указать, где​

Определение коэффициента корреляции влияния действий на результат

​«Надстройки»​ корреляции. Их затем​ идентичным. Но, каждый​.​ является использование функции​Бывает, что в​ по столбцам (анализируемые​ обратной взаимосвязи между​ представляет собой пустой​ числа репостов.​ величинами. Однако прямо​ и количеством выкуренных​ данных. В Excel​Если связь имеется, то​ в поле «Управление»​ зависимость какого-либо параметра​ именно будет располагаться​. Устанавливаем флажок около​ сводят в отдельную​ пользователь может выбрать​

​После этого пакет анализа​

​ КОРРЕЛ. Сама функция​ икселе нет анализа​

​ данные сгруппированы в​

​ переменными.​

​ массив или массив​

• ​Исходные данные:​ пропорциональной зависимости между​ сигарет в день.​
• ​ имеется несколько функций​ влечет ли увеличение​ будет надпись «Надстройки​ от одной или​ наша корреляционная матрица,​

​ параметра​

​ таблицу, которая имеет​ более удобный для​ активирован. Переходим во​ имеет общий вид​ данных и его​ столбцы). Выходной интервал​Значения показателей x и​ нулевых значений, функция​Определим наличие взаимосвязи между​ ними нет, то​Задача: школьникам были даны​ с помощью которых​ одного параметра повышение​ Excel» (если ее​ нескольких независимых переменных.​ в которую выводится​«Пакет анализа»​ название корреляционной матрицы.​ него вариант осуществления​ вкладку​КОРРЕЛ(массив1;массив2)​ нужно вытащить нужно​ – ссылка на​ y:​ КОРРЕЛ вернет код​ двумя параметрами по​ есть на увеличение​ тесты на наглядное​ можно получить такой​ (положительная корреляция) либо​ нет, нажмите на​Ниже на конкретных практических​ результат расчета. Доступны​

Анализ популярности контента по корреляции просмотров и репостов видео

​. Затем в правой​ Наименованиями строк и​ расчета.​«Данные»​.​ полазить в надстройка​ ячейку, с которой​Y – независимая переменная,​ ошибки #ДЕЛ/0!. Аналогичный​ формуле:​ средней зарплаты оказывали​ и вербальное мышление.​ же результат, однако​ уменьшение (отрицательная) другого.​ флажок справа и​ примерах рассмотрим эти​ три варианта:​

​ части окна кликаем​

​ столбцов такой матрицы​Автор: Максим Тютюшев​. Как видим, тут​

​Выделяем ячейку, в которой​ икселя именно надстройках​ начнется построение матрицы.​ x – зависимая.​

​ результат выполнения данной​0,7;ЕСЛИ(КОРРЕЛ(A3:A8;B3:B8)>0,7;»Сильная прямая зависимость»;»Сильная​ влияние и прочие​ Измерялось среднее время​ универсальность и простота​ Корреляционный анализ помогает​ выберите). И кнопка​

​ два очень популярные​Новая книга (другой файл);​ по кнопке​ являются названия параметров,​В этой статье описаны​

​ на ленте появляется​ должен выводиться результат​ и найти анализ​ Размер диапазона определится​

​ Необходимо найти силу​

​ функции будет достигнут​

​ обратная зависимость»);»Слабая зависимость​ факторы.​ решения заданий теста​ функции Пирсон делают​ аналитику определиться, можно​ «Перейти». Жмем.​ в среде экономистов​

​Новый лист (при желании​«OK»​

​ зависимость которых друг​

​ синтаксис формулы и​ новый блок инструментов​ расчета. Кликаем по​ данных там же​ автоматически.​ (сильная / слабая)​ в случае, если​ или ее отсутствие»)’​​ в секундах. Психолога​ выбор в ее​

Особенности использования функции КОРРЕЛ в Excel

​ ли по величине​Открывается список доступных надстроек.​

​ анализа. А также​

​ в специальном поле​

• ​.​ от друга устанавливается.​ использование функции​ –​ кнопке​
• ​ ковариация эты есть!​После нажатия ОК в​ и направление (прямая​ стандартное отклонение распределения​ class=’formula’>​

​Пример 2. Два сильных​

1. ​ интересует вопрос: существует​ пользу.​ одного показателя предсказать​ Выбираем «Пакет анализа»​ приведем пример получения​ можно дать ему​После указанного действия пакет​ На пересечении строк​КОРРЕЛ​«Анализ»​
2. ​«Вставить функцию»​ а некоторых икселях​ выходном диапазоне появляется​ / обратная) связи​ величин в одном​Если модуль коэффициента корреляции​ кандидата на руководящий​ ли взаимосвязь между​
3. ​Рассмотрим пример расчета корреляции​ возможное значение другого.​ и нажимаем ОК.​ результатов при их​ наименование);​ инструментов​ и столбцов располагаются​в Microsoft Excel.​. Жмем на кнопку​, которая размещается слева​
4. ​ вообще не установлена​ корреляционная матрица. На​ между ними. Формула​ из массивов (массив1,​ больше 0,7, считается​ пост воспользовались услугами​ временем решения этих​ Пирсона между двумя​Коэффициент корреляции обозначается r.​После активации надстройка будет​ объединении.​Диапазон на текущем листе.​«Анализ данных»​ соответствующие коэффициенты корреляции.​
5. ​Возвращает коэффициент корреляции между​«Анализ данных»​ от строки формул.​

​ какая-то там платформа…​ пересечении строк и​ коэффициента корреляции выглядит​ массив2) равно 0​ рациональным использование функции​ двух различных пиар-агентств​ задач?​ массивами данных при​ Варьируется в пределах​

1. ​ доступна на вкладке​Показывает влияние одних значений​Давайте выберем последний вариант.​будет активирован.​ Давайте выясним, как​ диапазонами ячеек «массив1″​
2. ​, которая расположена в​В списке, который представлен​ нам преподователь по​ столбцов – коэффициенты​ так:​ (нулю).​
3. ​ линейной регрессии (y=ax+b)​ для запуска предвыборной​Пример решения: представим исходные​ помощи функции PEARSON​ от +1 до​

​ «Данные».​ (самостоятельных, независимых) на​ Переставляем переключатель в​Теперь можно переходить непосредственно​

1. ​ можно провести подобный​ и «массив2». Коэффициент​ нем.​ в окне Мастера​ инвестициям объяснял! я​ корреляции. Если координаты​Чтобы упростить ее понимание,​
2. ​Функция КОРРЕЛ производит расчет​ для описания связи​ компании, которая длилась​ данные в виде​ в MS EXCEL.​ -1. Классификация корреляционных​

exceltable.com

Коэффициент парной корреляции в Excel

​Теперь займемся непосредственно регрессионным​ зависимую переменную. К​ положение​ к расчету множественного​ расчет с помощью​ корреляции используется для​Открывается список с различными​ функций, ищем и​ в своем 2010​

​ совпадают, то выводится​ разобьем на несколько​ коэффициента корреляции по​ между двумя величинами.​ 15 дней. Ежедневно​ таблицы:​ Первый массив представляет​ связей для разных​ анализом.​ примеру, как зависит​«Выходной интервал»​ коэффициента корреляции. Давайте​ инструментов Excel.​ определения взаимосвязи между​ вариантами анализа данных.​ выделяем функцию​ икселе коррел не​ значение 1.​ несложных элементов.​ следующей формуле:​ В данном случае:​

Расчет коэффициента корреляции в Excel

​ проводился соцопрос независимыми​Переходим курсором в ячейку​ собой значения температур,​ сфер будет отличаться.​Открываем меню инструмента «Анализ​

​ количество экономически активного​. В этом случае​

​ на примере представленной​Скачать последнюю версию​ двумя свойствами. Например,​ Выбираем пункт​КОРРЕЛ​ нашла… хотя должна​Между значениями y и​Найдем средние значения переменных,​Примечание 2: Коэффициент корреляции​

​Построим график зависимости числа​ исследователями, которые определяли​ F2. Откроем мастер​

1. ​ второй давление в​ При значении коэффициента​
2. ​ данных». Выбираем «Регрессия».​ населения от числа​ в соответствующем поле​ ниже таблицы показателей​ Excel​
3. ​ можно установить зависимость​
4. ​«Корреляция»​. Жмем на кнопку​ быть!. но нашла​
5. ​ х1 обнаружена сильная​ используя функцию СРЗНАЧ:​ представляет собой количественную​ просмотров от количества​ процент поддержки одного​
6. ​ функций fx (SHIFT+F3)​ определенный летний период.​ 0 линейной зависимости​Откроется меню для выбора​ предприятий, величины заработной​ нужно указать адрес​
7. ​ производительности труда, фондовооруженности​Читайте также: Корреляционный анализ​ между средней температурой​

​. Кликаем по кнопке​«OK»​

​ в 2007​ прямая взаимосвязь. Между​Посчитаем разницу каждого y​ характеристику степени взаимосвязи​ репостов, отобразим линию​ и второго кандидата.​ или вводим вручную.​ Пример заполненной таблицы​ между выборками не​ входных значений и​

​ платы и др.​ диапазона матрицы или​

​ и энерговооруженности на​ в Экселе​ в помещении и​«OK»​.​Timofey peretykin​ х1 и х2​ и yсредн., каждого​ между двумя свойствами​

​ тренда и ее​

Матрица парных коэффициентов корреляции в Excel

​ Респонденты могли отдавать​Выберем функцию PEARSON.​ изображен на рисунке:​ существует.​ параметров вывода (где​ параметров. Или: как​ хотя бы её​ различных предприятиях рассчитаем​

​Принято следующим образом определять​ использованием кондиционера.​.​Открывается окно аргументов функции.​: корреляция обычно парная,​

1. ​ имеется сильная обратная​ х и хсредн.​ объектов. Этот коэффициент​ уравнение:​ предпочтение первому, второму​Выделим мышкой Массив1, затем​Задача следующая: необходимо определить​Рассмотрим, как с помощью​ отобразить результат). В​ влияют иностранные инвестиции,​
2. ​ верхнюю левую ячейку.​ множественный коэффициент корреляции​ уровень взаимосвязи между​КОРРЕЛ(массив1;массив2)​Открывается окно с параметрами​ В поле​ соответственно у тебя​ связь. Связь со​ Используем математический оператор​ может принимать значения​Используем данное уравнение для​ кандидату или выступать​ Массив 2.​
3. ​ взаимосвязь между температурой​ средств Excel найти​ полях для исходных​ цены на энергоресурсы​ Устанавливаем курсор в​ указанных факторов.​ различными показателями, в​Аргументы функции КОРРЕЛ описаны​

​ корреляционного анализа. В​«Массив1»​ либо два столбца​ значениями в столбце​ «-».​ из диапазона от​ определения количества просмотров​ против обоих. Определить,​

​Нажмем ОК и в​ и давлением за​

1. ​ коэффициент корреляции.​ данных указываем диапазон​
2. ​ и др. на​ поле и клацаем​Перемещаемся во вкладку​ зависимости от коэффициента​ ниже.​ отличие от предыдущего​вводим координаты диапазона​ надо сравнивать (и​ х3 практически отсутствует.​
3. ​Теперь перемножим найденные разности:​ -1 до 1,​ при 200, 500​ насколько влияла каждая​ ячейке F2 получим​ июнь месяц.​

​Для нахождения парных коэффициентов​ описываемого параметра (У)​

​ уровень ВВП.​ по ячейке на​«Данные»​ корреляции:​Массив1​

exceltable.com

Привет! Нужно в Excel рассчитать корреляцию

​ способа, в поле​ ячеек одного из​ это ты наверное​Изобразим наглядно корреляционные отношения​Найдем сумму значений в​

​ при этом:​​ и 1000 репостов:​ предвыборная кампания на​ критерий согласия Пирсона.​Выберем ячейку С17 в​ применяется функция КОРРЕЛ.​ и влияющего на​Результат анализа позволяет выделять​ листе, которую планируем​
​. Как видим, на​0 – 0,3 –​    — обязательный аргумент. Диапазон​«Входной интервал»​
​ значений, зависимость которого​ знаешь как делать)​ с помощью графиков.​ данной колонке. Это​
​Если значение коэффициента приближается​=9,2937*D4-206,12​
​ степень поддержки кандидатов,​Величина коэффициента линейной корреляции​ которой должен будет​
​Задача: Определить, есть ли​ него фактора (Х).​ приоритеты. И основываясь​ сделать верхним левым​ ленте появился новый​ связь отсутствует;​ ячеек со значениями.​мы вводим интервал​ следует определить. В​
​ , либо две​Сильная прямая связь между​ и будет числитель.​
​ к 1 или​
​Полученные результаты:​ какая из них​ Пирсона не может​
​ посчитаться критерий Пирсона​ взаимосвязь между временем​ Остальное можно и​ на главных факторах,​ элементом диапазона вывода​ блок инструментов​0,3 – 0,5 –​Массив2​ не каждого столбца​ нашем случае это​ строки (что было​ y и х1.​Для расчета знаменателя разницы​ -1, между двумя​Аналогичное уравнение использует функция​ оказалась более эффективной?​ превышать +1 и​ как результат и​ работы токарного станка​

​ не заполнять.​​ прогнозировать, планировать развитие​ данных.​«Анализ»​ связь слабая;​    — обязательный аргумент. Второй​ отдельно, а всех​ будут значения в​ бы странно)​Сильная обратная связь между​

​ y и y-средн.,​

Одним из самых распространенных методов, применяемых в статистике для изучения данных, является корреляционный анализ, с помощью которого можно определить влияние одной величины на другую. Давайте разберемся, каким образом данный анализ можно выполнить в Экселе.

Назначение корреляционного анализа

Корреляционный анализ позволяет найти зависимость одного показателя от другого, и в случае ее обнаружения – вычислить коэффициент корреляции (степень взаимосвязи), который может принимать значения от -1 до +1:

• если коэффициент отрицательный – зависимость обратная, т.е. увеличение одной величины приводит к уменьшению второй и наоборот.
• если коэффициент положительный – зависимость прямая, т.е. увеличение одного показателя приводит к увеличению второго и наоборот.

Сила зависимости определяется по модулю коэффициента корреляции. Чем больше значение, тем сильнее изменение одной величины влияет на другую. Исходя из этого, при нулевом коэффициенте можно утверждать, что взаимосвязь отсутствует.

Выполняем корреляционный анализ

Для изучения и лучшего понимания корреляционного анализа, давайте попробуем его выполнить для таблицы ниже.

Здесь указаны данные по среднесуточной температуре и средней влажности по месяцам года. Наша задача – выяснить, существует ли связь между этими параметрами и, если да, то насколько сильная.

Метод 1: применяем функцию КОРРЕЛ

В Excel предусмотрена специальная функция, позволяющая сделать корреляционный анализ – КОРРЕЛ. Ее синтаксис выглядит следующим образом:

КОРРЕЛ(массив1;массив2).

Порядок действий при работе с данным инструментом следующий:

1. Встаем в свободную ячейку таблицы, в которой планируем рассчитать коэффициент корреляции. Затем щелкаем по значку “fx (Вставить функцию)” слева от строки формул.
2. В открывшемся окне вставки функции выбираем категорию “Статистические” (или “Полный алфавитный перечень”), среди предложенных вариантов отмечаем “КОРРЕЛ” и щелкаем OK.
3. На экране отобразится окно аргументов функции с установленным курсором в первом поле напротив “Массив 1”. Здесь мы указываем координаты ячеек первого столбца (без шапки таблицы), данные которого требуется проанализировать (в нашем случае – B2:B13). Сделать это можно вручную, напечатав нужные символы с помощью клавиатуры. Также выделить требуемый диапазон можно непосредственно в самой таблице с помощью зажатой левой кнопки мыши. Затем переходим ко второму аргументу “Массив 2”, просто щелкнув внутри соответствующего поля либо нажав клавишу Tab. Здесь указываем координаты диапазона ячеек второго анализируемого столбца (в нашей таблице – это C2:C13). По готовности щелкаем OK.
4. Получаем коэффициент корреляции в ячейке с функцией. Значение “-0,63” свидетельствует об умеренно-сильной обратной зависимости между анализируемыми данными.

Метод 2: используем “Пакет анализа”

Альтернативным способом выполнения корреляционного анализа является использование “Пакета анализа”, который предварительно нужно включить. Для этого:

1. Заходим в меню “Файл”.
2. В перечне слева выбираем пункт “Параметры”.
3. В появившемся окне кликаем по подразделу “Надстройки”. Затем в правой части окна в самом низу для параметра “Управление” выбираем “Надстройки Excel” и щелкаем “Перейти”.
4. В открывшемся окошке отмечаем “Пакет анализа” и подтверждаем действие нажатием кнопки OK.

Все готово, “Пакет анализа” активирован. Теперь можно перейти к выполнению нашей основной задачи:

1. Нажимаем кнопку “Анализ данных”, которая находится во вкладке “Данные”.
2. Появится окно, в котором представлен перечень доступных вариантов анализа. Отмечаем “Корреляцию” и щелкаем OK.
3. На экране отобразится окно, в котором необходимо указать следующие параметры:
   • “Входной интервал”. Выделяем весь диапазон анализируемых ячеек (т.е. сразу оба столбца, а не по одному, как это было в описанном выше методе).
   • “Группирование”. На выбор предложено два варианта: по столбцам и строкам. В нашем случае подходит первый вариант, т.к. именно подобным образом расположены анализируемые данные в таблице. Если в выделенный диапазон включены заголовки, следует поставить галочку напротив пункта “Метки в первой строке”.
   • “Параметры вывода”. Можно выбрать вариант “Выходной интервал”, в этом случае результаты анализа будут вставлены на текущем листе (потребуется указать адрес ячейки, начиная с которой будут выведены итоги). Также предлагается вывод результатов на новом листе или в новой книге (данные будут вставлены в самом начале, т.е. начиная с ячейки A1). В качестве примера оставляем “Новый рабочий лист” (выбран по умолчанию).
   • Когда все готово, щелкаем OK.
4. Получаем тот же самый коэффициент корреляции, что и в первом методе. Это говорит о том, что в обоих случаях мы все сделали верно.

Заключение

Таким образом, выполнение корреляционного анализа в Excel – достаточно автоматизированная и простая в освоении процедура. Все что нужно знать – где найти и как настроить необходимый инструмент, а в случае с “Пакетом решения”, как его активировать, если до этого он уже не был включен в параметрах программы.

history 28 августа 2022 г.

Группы статей
• Приложения
• Управление проектами

Создадим редактор блок-схем произвольной формы в MS EXCEL. Помимо построения блок-схем редактор должен автоматически (по нажатию кнопки) проводить анализ связей элементов в схеме:

• подсчитывать количество элементов,
• присваивать им уникальные номера,
• определять последователей и предшественников элемента,
• проводить проверки (наличие связей, отсутствие дублирующих связей, контроль циклов внутри схемы и др.). 

Справедливости ради, нужно отметить, что предложенный в данной статье построитель блок-схем во многом дублирует стандартный инструмент SmartArt (тип Иерархия), который можно создать через меню EXCEL Вставка-Иллюстрации-SmartArt.

Однако, с помощью данного подхода можно принципиально создать схемы элементов с любыми взаимоотношениями (не только иерархического типа или процесс), например, сетевую диаграмму для управления проектами или сетевой график сложного производственного процесса.

Примечание:

В статье Автоматический анализ схем SmartArt MS EXCEL показано как считать всю информацию об элементах и их связях с помощью VBA (фактически реализован парсинг — сбор и систематизация информации, parsing).

Построитель произвольных блок-схем

Для редактора блок-схем будем использовать стандартные элементы типа Надпись и Стрелка (меню EXCEL Вставка-Иллюстрации-Фигуры). Каждому элементу блок-схемы (Надпись) программа VBA будет присваивать уникальный номер, что в дальнейшем нам позволит определить связи между элементами (заполнив отдельную таблицу последователей и предшественников каждого элемента). Поскольку мы будем строить блок-схему иерархического типа, то последователь (тот элемент к которому идет стрелка) будет единственным, но если требуется создать схему с произвольными связями, то программу VBA можно легко настроить. Иерархический тип блок-схем подходит для описания организационных систем (начальник должен быть единственным, в идеале), производственных цепочек (механическая обработка и сборка изделий) и др.

Перечислим некоторые правила построения данного типа блок-схемы и работы с ней:

1. У элемента допускается не более одной исходящей стрелки. Если у элемента отсутствует исходящая стрелка, то он называется Конечным элементом (это — Босс;)
2. У элемента допускается несколько входящих стрелок. Если у элемента отсутствует входящая стрелка, то он называется Начальным элементом. Если их 2 и больше, то это — элемент типа Сборка
3. Каждый элемент должен иметь соединение хотя бы с одним другим элементом
4. Два элемента могут быть соединены только одной стрелкой
5. В схеме можно сделать несколько последовательностей не связанных между собой стрелками. 
6. Количество несвязанных между собой последовательностей элементов равно количеству Конечных элементов (следствие Правила №1)
7. Для анализа схемы все элементы и стрелки именуются по определенному формату (01, 02, … 09, 10, 11), это нужно для работоспособности схемы
8. Вставляйте элементы и стрелки только с использованием кнопок на листе «Вставить элемент» и Связать 2 элемента»
9. Не удаляйте элементы по отдельности — это может нарушить работоспособность схемы. Удаляйте схему целиком. Стрелки удалять можно
10. Стрелки не соединяющие 2 элемента не допускаются (могут возникнуть при удалении 1 элемента)
11. Элементы на схеме двигать можно, стрелки будут следовать за своим элементом. Если нужно подвинуть стрелку, то двигайте элемент

Для построения схемы на листе создано меню с кнопками управления (см. файл примера).

Пример построения схемы с нуля

1. Выделите ячейку на листе куда нужно поставить элемент
2. Нажмите кнопку Вставить элемент схемы. Элемент (прямоугольник с номером 01) появится на листе
3. Вставьте еще 1 элемент повторив шаг 1 и 2. На листе появится элемент с номером 02
4. Выделите сначала элемент 01, затем, удерживая CTRL или SHIFT, выделите элемент 02 (последовательность выделения элементов важна для направления стрелки)
5. Нажмите кнопку Связать 2 элемента, появится стрелка соединяющая элемент 01 с 02. Элементы можно перемещать, стрелка будет перемещаться вместе с элементами

Так выглядит схема с 2-мя независимыми последовательностями

Анализ данных блок-схемы

Построим следующую схему:

После построения блок-схемы нажмите кнопку Анализ схемы — заполнится таблица. Результаты анализа схемы приведены ниже.

Так как предшественников у каждого элемента может быть несколько, то их номера выведены в одной ячейке — в тектовой строке. Чтобы расшифровать ее используйте функцию ПСТР(). Например, формула =ПСТР(N33;3;2) выведет второго предшественника элемента 03 (или 3), т.е. элемент 02 (дополнительный ноль перед номером у элементов от 1 до 9 упрощает анализ этой строки).

Информацию из этой таблицы можно передавать в качестве исходных данных в программу, которая моделирует, например, производственный процесс (элементы представляют собой разное оборудование). К примеру, исходный материал в данной схеме должен подаваться на оборудование 01 и 04, а конечный продукт изготавливается оборудованием под номером 06. Программе также будет понятно на какое оборудование передавать материал на следующем шаге. Элементам можно присвоить характеристики (производительность, уровень брака, вероятность простоя). 

С помощью данных, указанных в таблице, и простейших формул можно много узнать о схеме.

Также можно определить количество уровней иерархии в схеме или максимальную длину последовательности элементов, что фактически то же самое.

Как это реализовано?

Построение схемы (вставка элементов, их нумерация, связь элементов стрелками) реализовано с помощью процедур VBA.

Анализ схемы и заполнение таблицы — также нескоолько строк программного кода.

Однако, для создания схем и работы с ними знания программирования не требуется.

С помощью кубов OLAP и других сложных источников данных, которые уже имеют богатые связи между таблицами, с помощью стеблиных таблиц традиционно были сложены. Однако в Excel вы можете импортировать несколько таблиц и создать собственные подключения между таблицами. Хотя эта гибкость является очень гибкой, она также упрощает сбор не связанных данных, что приводит к странным результатам.

Вы когда-нибудь создавали такие стебли? Вы создали разбивку по покупкам по регионам, поэтому вы сбросили поле «Сумма покупки» в область «Значения» и сбросили поле «Регион продаж» в область «Подписи столбцов». Однако результаты неправильные.

Как это исправить?

Проблема в том, что поля, добавленные в таблицу, могут быть в одной книге, но таблицы, содержащие каждый столбец, не связаны. Например, у вас может быть таблица со списком каждого региона продаж, а в другой — список покупок для всех регионов. Чтобы создать таблицу и получить правильные результаты, необходимо создать связь между двумя таблицами.

После создания связи данные из таблицы покупок будут правильно сочетаться со списком регионов, и результаты будут выглядеть так:

Excel 2013 содержит технологию, разработанную корпорацией Microsoft Research (MSR), для автоматического обнаружения и устранения таких проблем связей.

К началу страницы

Использование автоматического обнаружения

Автоматическое обнаружение проверяет новые поля, добавленные в книгу, которая содержит совописную. Если новое поле не связано с столбцами и строками в pivotTable, в области уведомлений в верхней части pivotable появится сообщение о необходимости связи. Excel также проанализируют новые данные для поиска потенциальных связей.

Вы можете продолжать игнорировать сообщение и работать со pivottable; однако если нажать кнопку Создать,алгоритм будет работать и анализировать данные. В зависимости от значений в новых данных, размера и сложности данных и уже созданных связей этот процесс может занять несколько минут.

Процесс состоит из двух этапов:

• Обнаружение связей. По завершению анализа можно просмотреть список предлагаемых связей. Если вы не отмените ее, Excel будет автоматически перенаться к следующему шагу создания связей.

• Создание связей. После того как связи будут применены, появится диалоговое окно подтверждения, и вы можете щелкнуть ссылку Сведения, чтобы увидеть список созданных связей.

Вы можете отменить процесс обнаружения, но не процесс создания.

Алгоритм MSR ищет «наилучший из возможных» набор связей для подключения таблиц в модели. Алгоритм определяет все возможные связи для новых данных с учетом имен столбцов, типов данных столбцов, значений в столбцах и столбцов, которые находятся в стеблях.

Excel затем выбирает отношение с самым высоким «качеством» оценки, определяемой внутренней ауристией. Дополнительные сведения см. в обзоре связейи устранении неполадок в связях.

Если автоматическое обнаружение не дает правильных результатов, вы можете изменить связи, удалить их или создать новые вручную. Дополнительные сведения см. в таблицах Создание связи между двумя таблицами и Создание связей в представлении диаграммы.

К началу страницы

Пустые строки в сводных таблицах (неизвестный участник)

Так как в таблице собраны связанные таблицы данных, если какая-либо из них содержит данные, которые не могут быть связаны ключом или совпадаемым значением, эти данные необходимо каким-то образом обрабатывать. В многомерных базах данных для обработки несоответствия данных необходимо назначить всем строкам, которые не имеют совпадающих значений, неизвестному участнику. В ней неизвестный участник отображается в пустом заголовке.

Например, если вы создаете таблицу, которая должна группировать продажи по магазину, но в некоторых записях в таблице продаж нет названия магазина, все записи без допустимых названий магазинов будут сгруппироваться.

Если в итоге у вас пустые строки, у вас есть два варианта. Можно либо определить отношение между таблицами, которое работает, например путем создания цепочки связей между несколькими таблицами, либо удалить поля из таблицы, из-за которых появляются пустые строки.

К началу страницы

4

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ В EXCEL

1.1 Корреляционный анализ в MS Excel

Корреляционный анализ состоит в
определении степени связи между двумя
слу­чайными величинами X и Y. В качестве
меры такой связи используется коэффи­циент
корреляции. Коэффициент корреляции
оценивается по выборке объема п связанных
пар наблюдений (x_i, y_i) из
совместной генеральной совокупности
X и Y. Для оценки степени взаимосвязи
величин X и Y, измеренных в количественных
шкалах, используется коэффи­циент
линейной корреляции (коэффициент
Пирсона), предполагающий, что выборки
X и Y распределены по нормальному закону.

Коэффициент корреляции изменяется от
-1 (строгая обратная линейная зависимость)
до 1 (строгая прямая пропорцио­нальная
зависимость). При значении 0 линейной
зависимости между двумя вы­борками
нет.

Общая классификация корреляционных
связей (по Ивантер Э.В., Коросову А.В.,
1992):

• сильная,
  или тесная
  при коэффициенте корреляции r0,70;

• средняя при
  0,50r0,69;

• умеренная при
  0,30r0,49;

• слабая при
  0,20r0,29;

• очень слабая при r0,19.

Существует несколько типов
коэффициентов корреляции, что зависит
от переменных Х и Y,
которые могут быть измерены в разных
шкалах. Именно этот факт и определяет
выбор соответствующего коэффициента
корреляции (см. табл. 13):

В MS Excel для вычисления парных коэффициентов
линейной корреляции используется
специальная функция КОРРЕЛ (массив1;
массив2),

№ испытуемых	X	Y
1	19	17
2	32	7
3	33	17
4	44	28
5	28	27
6	35	31
7	39	20
8	39	17
9	44	35
10	44	43

где массив1 – ссылка на диапазон
ячеек первой выборки (X);

массив2 – ссылка на диапазон ячеек
второй выборки (Y).

Пример 1: 10 школьникам были даны
тесты на наглядно-образное и вербальное
мышление. Измерялось среднее время
решения заданий теста в секундах.
Исследователя интересует вопрос:
существует ли вза­имосвязь между
временем решения этих задач? Переменная
X — обозначает среднее время реше­ния
наглядно-образных, а переменная Y—
сред­нее время решения вербальных
заданий тестов.

Решение:
Для выявления степени взаимосвязи,
прежде всего, необходимо ввести данные
в таблицу MS Excel (см. табл., рис. 1). Затем
вычисляется значение коэффициента
корреляции. Для этого курсор установите
в ячейку C1. На панели инструментов
нажмите кнопку Вставка функции (fx).

В появившемся диалоговом окне Мастер
функций выберите ка­тегорию
Статистические и функцию КОРРЕЛ,
после чего нажмите кнопку ОК. Указателем
мыши введите диапазон дан­ных выборки
Х в поле массив1 (А1:А10). В поле массив2
введите диапазон данных выборки У
(В1:В10). Нажмите кнопку ОК. В ячейке С1
появится значение коэффициента
кор­реляции — 0,54119. Далее необходимо
посмотреть на абсолютное число
коэффициента корреляции и определить
тип связи (тесная, слабая, средняя и
т.д.)

Рис. 1. Результаты вычисления коэффициента
корреляции

Таким образом, связь между
временем решения наглядно-образных и
вербальных заданий теста не доказана.

Задание 1. Имеются данные по 20
сельскохозяйственным хозяйствам. Найти
коэффициент корреляции между
величинами урожайности зерновых культур
и качеством земли и оценить его значимость.
Данные приведены в таблице.

Таблица 2. Зависимость урожайности
зерновых культур от качества земли

Номер хозяйства	Качество земли, балл	Урожайность, ц/га
1	32	19,5
2	33	19
3	35	20,5
4	37	21
5	38	20,8
6	39	21,4
7	40	23
8	41	23,3
9	42	24
10	44	24,5
11	45	24,2
12	46	25
13	47	27
14	49	26,8
15	50	27,2
16	52	28
17	54	30
18	55	30,2
19	58	32
20	60	33

Задание 2. Определите,
имеется ли связь между временем работы
спортивного тренажера для фитнеса (тыс.
часов) и стоимость его ремонта (тыс.
руб.):

Время работа тренажера (тыс. часов)	Стоимость ремонта (тыс. руб.)
0,50	7,50
0,60	7,75
0,70	7,25
0,80	7,40
0,90	7,90
1,00	8,00
1,10	8,50
1,20	8,40
1,30	8,35
1,40	8,55
1,50	8,70
1,60	9,05
1,70	8,80
1,80	9,10
1,90	9,30
2,00	9,25
2,10	9,45

1.2
Множественная корреляция в MS Excel

При большом числе наблюдений,
когда коэффициенты корреляции необходимо
последовательно вычислять для нескольких
выборок, для удобства полу­чаемые
коэффициенты сводят в таблицы, называемые
корреляционными
матрицами.

Корреляционная матрица — это
квадратная таблица, в кото­рой на
пересечении соответствующих строк и
столбцов находятся коэффициент корреляции
между соответствующими параметрами.

В MS Excel для вычисления
корреляционных матриц используется
процедура Кор­реляция
из пакета Анализ
данных. Процедура
позволяет получить корреляционную
матрицу, содержащую коэффициенты
корреляции между различными параметрами.

Для реализации процедуры необходимо:

1. выполнить команду Сервис
— Анализ
данных;

2. в появившемся списке
Инструменты анализа
выбрать строку Корреляция
и нажать кнопку ОК;

3. в появившемся диалоговом
окне указать Входной
интервал, то есть
ввести ссыл­ку на ячейки, содержащие
анализируемые данные. Входной интервал
должен содержать не менее двух столбцов.

4. в разделе Группировка
переключатель установить в соответствии
с введенными данными (по столбцам или
по строкам);

5. указать выходной
интервал,
то есть ввести ссылку на ячейку, начиная
с которой будут показаны результаты
анализа. Размер выходного диапазона
будет определен автоматически, и на
экран будет выведено сообщение в случае
возможного наложения выходного диапазона
на исходные данные. Нажать кнопку ОК.

В
выходной диапазон будет выведена
корреляционная мат­рица, в которой
на пересечении каждых строки и столбца
находится коэффи­циент корреляции
между соответствующими параметрами.
Ячейки выходного диапазона, имеющие
совпадающие координаты строк и столбцов,
содержат зна­чение 1, так как каждый
столбец во входном диапазоне полностью
коррелирует сам с собой

Пример 2.
Имеются ежемесячные данные наблюдений
за состоянием погоды и посещаемостью
музеев и парков (см. табл. 3). Необходимо
определить, существует ли взаимосвязь
между состоянием погоды и посещаемостью
музеев и парков.

Таблица 3. Результаты наблюдений

Число ясных дней	Количество посетителей музея	Количество посетителей парка
8	495	132
14	503	348
20	380	643
25	305	865
20	348	743
15	465	541

Решение.
Для выполнения корреляционного анализа
введите в диапазон A1:G3 исходные данные
(рис. 2). Затем в меню Сервис
выберите пункт Анализ
данных
и далее укажите строку Корреляция.
В появившемся диалоговом окне укажите
Входной интервал
(А2:С7). Укажите, что данные рассматриваются
по столбцам. Укажите выходной диапазон
(Е1) и нажмите кнопку ОК.

На рис. 33 видно, что корреляция
между со­стоянием погоды и посещаемостью
музея равна -0,92, а между состоянием
по­годы и посещаемостью парка — 0,97,
между посещаемостью парка и музея —
0,92.

Таким образом, в результате
анализа выявлены зависимости: сильная
степень об­ратной линейной взаимосвязи
между посещаемостью музея и количеством
сол­нечных дней и практически линейная
(очень сильная прямая) связь между
посещаемостью парка и состоянием погоды.
Между посещаемостью музея и парка
имеется сильная обратная взаимосвязь.

Рис. 2. Результаты вычисления
корреляционной матрицы из примера 2

Задание 3. 10 менеджеров
оценивались по методике экспертных
оценок психологических характеристик
личности руководителя. 15 экспертов
производили оценку каждой психологической
характеристики по пятибальной системе
(см. табл. 4). Психолога интересует вопрос,
в какой взаимосвязи находятся эти
характеристики руководителя между
собой.

Таблица 4. Результаты исследования

Испытуемые п/п	тактичность	требовательность	критичность
1	70	18	36
2	60	17	29
3	70	22	40
4	46	10	12
5	58	16	31
6	69	18	32
7	32	9	13
8	62	18	35
9	46	15	30
10	62	22	36

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #