Excel пакет анализа статистика - Word и Excel - помощь в работе с программами

Excel для Microsoft 365 Excel для Microsoft 365 для Mac Excel 2021 Excel 2021 для Mac Excel 2019 Excel 2019 для Mac Excel 2016 Excel 2016 для Mac Excel 2013 Excel 2010 Excel 2007 Еще…Меньше

Если вам нужно разработать сложный статистический или инженерный анализ, вы можете сэкономить время и этапы с помощью этого средства. Вы предоставляете данные и параметры для каждого анализа, а средство использует соответствующие статистические или инженерные функции для вычисления и отображения результатов в выходной таблице. Некоторые средства создают диаграммы в дополнение к выходным таблицам.

Функции анализа данных можно применять только на одном листе. Если анализ данных проводится в группе, состоящей из нескольких листов, то результаты будут выведены на первом листе, на остальных листах будут выведены пустые диапазоны, содержащие только форматы. Чтобы провести анализ данных на всех листах, повторите процедуру для каждого листа в отдельности.

Ниже описаны инструменты, включенные в пакет анализа. Для доступа к ним нажмите кнопкуАнализ данных в группе Анализ на вкладке Данные. Если команда Анализ данных недоступна, необходимо загрузить надстройку «Пакет анализа».

Откройте вкладку Файл, нажмите кнопку Параметры и выберите категорию Надстройки.
В раскрывающемся списке Управление выберите пункт Надстройки Excel и нажмите кнопку Перейти.

Если вы используете Excel для Mac, в строке меню откройте вкладку Средства и в раскрывающемся списке выберите пункт Надстройки для Excel.
В диалоговом окне Надстройки установите флажок Пакет анализа, а затем нажмите кнопку ОК.
- Если Пакет анализа отсутствует в списке поля Доступные надстройки, нажмите кнопку Обзор, чтобы выполнить поиск.
- Если выводится сообщение о том, что пакет анализа не установлен на компьютере, нажмите кнопку Да, чтобы установить его.

Примечание: Чтобы включить Visual Basic для приложений (VBA) для надстройки «Надстройка анализа», вы можете загрузить надстройку VBA так же, как и надстройку «Надстройка анализа». В поле Доступные надстройки выберите «Надстройка анализа — VBA».

Существует несколько видов дисперсионного анализа. Нужный вариант выбирается с учетом числа факторов и имеющихся выборок из генеральной совокупности.

Однофакторный дисперсионный анализ

Этот инструмент выполняет простой анализ дисперсии данных для двух или более выборок. Анализ дает проверку гипотезы о том, что каждая выборка взята из одного и того же распределения вероятности на основе альтернативной гипотезы о том, что для всех выборок распределение вероятности не одно и то же. Если есть только два примера, можно использовать функцию T.ТЕСТ. В более чем двух примерах нет удобного обобщения T.ВМЕСТОэтого можно использовать модель Anova для одного фактора.

Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями

Этот инструмент анализа применяется, если данные можно систематизировать по двум параметрам. Например, в эксперименте по измерению высоты растений последние обрабатывали удобрениями от различных изготовителей (например, A, B, C) и содержали при различной температуре (например, низкой и высокой). Таким образом, для каждой из 6 возможных пар условий {удобрение, температура}, имеется одинаковый набор наблюдений за ростом растений. С помощью этого дисперсионного анализа можно проверить следующие гипотезы:

Извлечены ли данные о росте растений для различных марок удобрений из одной генеральной совокупности. Температура в этом анализе не учитывается.
Извлечены ли данные о росте растений для различных уровней температуры из одной генеральной совокупности. Марка удобрения в этом анализе не учитывается.

Извлечены ли шесть выборок, представляющих все пары значений {удобрение, температура}, используемые для оценки влияния различных марок удобрений (для первого пункта в списке) и уровней температуры (для второго пункта в списке), из одной генеральной совокупности. Альтернативная гипотеза предполагает, что влияние конкретных пар {удобрение, температура} превышает влияние отдельно удобрения и отдельно температуры.

Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений

Этот инструмент анализа применяется, если данные можно систематизировать по двум параметрам, как в случае двухфакторного дисперсионного анализа с повторениями. Однако в таком анализе предполагается, что для каждой пары параметров есть только одно измерение (например, для каждой пары параметров {удобрение, температура} из предыдущего примера).

Функции CORREL и PEARSON вычисляют коэффициент корреляции между двумя переменными измерения, если для каждой переменной наблюдаемы измерения по каждому из N-объектов. (Любые отсутствующие наблюдения по любой теме вызывают игнорирование в анализе.) Средство анализа корреляции особенно удобно использовать, если для каждого субъекта N имеется более двух переменных измерения. Она содержит выходную таблицу — матрицу корреляции, которая показывает значение CORREL (или PEARSON),примененного к каждой из возможных пар переменных измерения.

Коэффициент корреляции, как и ковариана, — это мера степени, в которой две единицы измерения «различаются». В отличие от ковариации коэффициент корреляции масштабирован таким образом, что его значение не зависит от единиц измерения, выраженных в двух переменных измерения. (Например, если двумя переменными измерения являются вес и высота, то значение коэффициента корреляции не изменяется, если вес преобразуется из фунта в фунты.) Значение любого коэффициента корреляции должно быть включительно от -1 до +1 включительно.

Корреляционный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине, т. е. большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная корреляция) или наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная корреляция), или данные двух диапазонов никак не связаны (нулевая корреляция).

Средства корреляции и коварианс могут использоваться в одном и том же параметре, если у вас есть N различных переменных измерения, наблюдаемые для набора людей. Каждый из инструментов корреляции и ковариции дает выходную таблицу — матрицу, которая показывает коэффициент корреляции или коварианс между каждой парой переменных измерения соответственно. Разница заключается в том, что коэффициенты корреляции масштабироваться в зависимости от -1 и +1 включительно. Соответствующие ковариансы не масштабироваться. Коэффициент корреляции и коварианс — это показатели степени, в которой две переменные «различаются».

Инструмент Ковариана вычисляет значение функции КОВАРИАНА. P для каждой пары переменных измерения. (Прямое использование КОВАРИАНА. P вместо ковариана является разумной альтернативой, если есть только две переменные измерения, то есть N=2.) Запись в диагонали выходной таблицы средства Коварица в строке i, столбце i — коварианс i-й переменной измерения. Это только дисперсия по численности населения для этой переменной, вычисляемая функцией ДИСПЕРС.P.

Ковариационный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине, то есть большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная ковариация) или наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная ковариация), или данные двух диапазонов никак не связаны (ковариация близка к нулю).

Инструмент анализа «Описательная статистика» применяется для создания одномерного статистического отчета, содержащего информацию о центральной тенденции и изменчивости входных данных.

Инструмент анализа «Экспоненциальное сглаживание» применяется для предсказания значения на основе прогноза для предыдущего периода, скорректированного с учетом погрешностей в этом прогнозе. При анализе используется константа сглаживания a, величина которой определяет степень влияния на прогнозы погрешностей в предыдущем прогнозе.

Примечание: Для константы сглаживания наиболее подходящими являются значения от 0,2 до 0,3. Эти значения показывают, что ошибка текущего прогноза установлена на уровне от 20 до 30 процентов ошибки предыдущего прогноза. Более высокие значения константы ускоряют отклик, но могут привести к непредсказуемым выбросам. Низкие значения константы могут привести к большим промежуткам между предсказанными значениями.

Двухвыборочный F-тест применяется для сравнения дисперсий двух генеральных совокупностей.

Например, можно использовать F-тест по выборкам результатов заплыва для каждой из двух команд. Это средство предоставляет результаты сравнения нулевой гипотезы о том, что эти две выборки взяты из распределения с равными дисперсиями, с гипотезой, предполагающей, что дисперсии различны в базовом распределении.

С помощью этого инструмента вычисляется значение f F-статистики (или F-коэффициент). Значение f, близкое к 1, показывает, что дисперсии генеральной совокупности равны. В таблице результатов, если f < 1, «P(F <= f) одностороннее» дает возможность наблюдения значения F-статистики меньшего f при равных дисперсиях генеральной совокупности и F критическом одностороннем выдает критическое значение меньше 1 для выбранного уровня значимости «Альфа». Если f > 1, «P(F <= f) одностороннее» дает возможность наблюдения значения F-статистики большего f при равных дисперсиях генеральной совокупности и F критическом одностороннем дает критическое значение больше 1 для «Альфа».

Инструмент «Анализ Фурье» применяется для решения задач в линейных системах и анализа периодических данных на основе метода быстрого преобразования Фурье (БПФ). Этот инструмент поддерживает также обратные преобразования, при этом инвертирование преобразованных данных возвращает исходные данные.

Инструмент «Гистограмма» применяется для вычисления выборочных и интегральных частот попадания данных в указанные интервалы значений. При этом рассчитываются числа попаданий для заданного диапазона ячеек.

Например, можно получить распределение успеваемости по шкале оценок в группе из 20 студентов. Таблица гистограммы состоит из границ шкалы оценок и групп студентов, уровень успеваемости которых находится между самой нижней границей и текущей границей. Наиболее часто встречающийся уровень является модой диапазона данных.

Совет: В Excel 2016 теперь можно создавать гистограммы и диаграммы Парето.

Инструмент анализа «Скользящее среднее» применяется для расчета значений в прогнозируемом периоде на основе среднего значения переменной для указанного числа предшествующих периодов. Скользящее среднее, в отличие от простого среднего для всей выборки, содержит сведения о тенденциях изменения данных. Этот метод может использоваться для прогноза сбыта, запасов и других тенденций. Расчет прогнозируемых значений выполняется по следующей формуле:

где

N — число предшествующих периодов, входящих в скользящее среднее;
A
j — фактическое значение в момент времени j;
F
j — прогнозируемое значение в момент времени j.

Инструмент «Генерация случайных чисел» применяется для заполнения диапазона случайными числами, извлеченными из одного или нескольких распределений. С помощью этой процедуры можно моделировать объекты, имеющие случайную природу, по известному распределению вероятностей. Например, можно использовать нормальное распределение для моделирования совокупности данных по росту людей или использовать распределение Бернулли для двух вероятных исходов, чтобы описать совокупность результатов бросания монеты.

Средство анализа Ранг и процентиль создает таблицу, которая содержит порядковую и процентную ранг каждого значения в наборе данных. Можно проанализировать относительное положение значений в наборе данных. В этом средстве используются функции РАНГ. EQ и PERCENTRANK. INC. Если вы хотите учитывать связанные значения, используйте РАНГ. Функция EQ, которая обрабатывает связанные значения как имеющие одинаковый ранг или использует РАНГ.Функция AVG, которая возвращает средний ранг связанных значений.

Инструмент анализа «Регрессия» применяется для подбора графика для набора наблюдений с помощью метода наименьших квадратов. Регрессия используется для анализа воздействия на отдельную зависимую переменную значений одной или нескольких независимых переменных. Например, на спортивные качества атлета влияют несколько факторов, включая возраст, рост и вес. Можно вычислить степень влияния каждого из этих трех факторов по результатам выступления спортсмена, а затем использовать полученные данные для предсказания выступления другого спортсмена.

В средстве регрессии используется функция LINEST.

Инструмент анализа «Выборка» создает выборку из генеральной совокупности, рассматривая входной диапазон как генеральную совокупность. Если совокупность слишком велика для обработки или построения диаграммы, можно использовать представительную выборку. Кроме того, если предполагается периодичность входных данных, то можно создать выборку, содержащую значения только из отдельной части цикла. Например, если входной диапазон содержит данные для квартальных продаж, создание выборки с периодом 4 разместит в выходном диапазоне значения продаж из одного и того же квартала.

Двухвыборочный t-тест проверяет равенство средних значений генеральной совокупности по каждой выборке. Три вида этого теста допускают следующие условия: равные дисперсии генерального распределения, дисперсии генеральной совокупности не равны, а также представление двух выборок до и после наблюдения по одному и тому же субъекту.

Для всех трех средств, перечисленных ниже, значение t вычисляется и отображается как «t-статистика» в выводимой таблице. В зависимости от данных это значение t может быть отрицательным или неотрицательным. Если предположить, что средние генеральной совокупности равны, при t < 0 «P(T <= t) одностороннее» дает вероятность того, что наблюдаемое значение t-статистики будет более отрицательным, чем t. При t >=0 «P(T <= t) одностороннее» делает возможным наблюдение значения t-статистики, которое будет более положительным, чем t. «t критическое одностороннее» дает пороговое значение, так что вероятность наблюдения значения t-статистики большего или равного «t критическое одностороннее» равно «Альфа».

«P(T <= t) двустороннее» дает вероятность наблюдения значения t-статистики, по абсолютному значению большего, чем t. «P критическое двустороннее» выдает пороговое значение, так что значение вероятности наблюдения значения t- статистики, по абсолютному значению большего, чем «P критическое двустороннее», равно «Альфа».

Парный двухвыборочный t-тест для средних

Парный тест используется, когда имеется естественная парность наблюдений в выборках, например, когда генеральная совокупность тестируется дважды — до и после эксперимента. Этот инструмент анализа применяется для проверки гипотезы о различии средних для двух выборок данных. В нем не предполагается равенство дисперсий генеральных совокупностей, из которых выбраны данные.

Примечание: Одним из результатов теста является совокупная дисперсия (совокупная мера распределения данных вокруг среднего значения), вычисляемая по следующей формуле:

Двухвыборочный t-тест с одинаковыми дисперсиями

Этот инструмент анализа выполняет t-тест для двух образцов учащихся. В этой форме t-test предполагается, что два набора данных поступили из распределения с одинаковыми дисперсиями. Его называют гомике t-тестом. Этот t-тест можно использовать для определения вероятности того, что эти две выборки взяты из распределения с равными средствами распределения.

Двухвыборочный t-тест с различными дисперсиями

Этот инструмент анализа выполняет t-тест для двух образцов учащихся. В этой форме t-test предполагается, что два набора данных были полученными из распределения с неравными дисперсиями. Его называют гетероскестическими t-тестами. Как и в предыдущем примере с равными дисперсиями, этот t-тест можно использовать для определения вероятности того, что эти две выборки взяты из распределения с равными средствами распределения. Этот тест можно использовать, если в двух примерах есть отдельные объекты. Используйте тест Парный, описанный в примере, если существует один набор тем и две выборки представляют измерения по каждой теме до и после обработки.

Для определения тестовой величины t используется следующая формула.

Следующая формула используется для вычисления степеней свободы (df). Так как результат вычисления обычно не является integer, значение df округлится до ближайшего другого, чтобы получить критическое значение из таблицы t. Функция Excel T .Test использует вычисляемую величину df без округлений, так как можно вычислить значение для T.ТЕСТ с неинтегрированной df. Из-за этих разных подходов к определению степеней свободы результаты T.Тест и этот t-тест будут отличаться в случае неравных дисперсий.

Z-тест. Средство анализа «Две выборки для середины» выполняет два примера z-теста для средств со известными дисперсиями. Этот инструмент используется для проверки гипотезы NULL о том, что между двумя значениями численности населения нет различий между односторонними или двухбокльными альтернативными гипотезами. Если дисперсии не известны, функция Z .Вместо этого следует использовать тест.

При использовании этого инструмента следует внимательно просматривать результат. «P(Z <= z) одностороннее» на самом деле есть P(Z >= ABS(z)), вероятность z-значения, удаленного от 0 в том же направлении, что и наблюдаемое z-значение при одинаковых средних значениях генеральной совокупности. «P(Z <= z) двустороннее» на самом деле есть P(Z >= ABS(z) или Z <= -ABS(z)), вероятность z-значения, удаленного от 0 в том же направлении, что и наблюдаемое z-значение при одинаковых средних значениях генеральной совокупности. Двусторонний результат является односторонним результатом, умноженным на 2. Инструмент «z-тест» можно также применять для гипотезы об определенном ненулевом значении разницы между двумя средними генеральных совокупностей. Например, этот тест можно использовать для определения разницы выступлений на соревнованиях двух автомобилей разных марок.

Дополнительные сведения

Вы всегда можете задать вопрос специалисту Excel Tech Community или попросить помощи в сообществе Answers community.

См. также

Создание гистограммы в Excel 2016

Создание диаграммы Парето в Excel 2016

Загрузка средства анализа в Excel

Инженерные функции (справка)

Общие сведения о формулах в Excel

Рекомендации, позволяющие избежать появления неработающих формул

Поиск ошибок в формулах

Сочетания клавиш и горячие клавиши в Excel

Функции Excel (по алфавиту)

Функции Excel (по категориям)

Нужна дополнительная помощь?

Источник

Содержание

Использование описательной статистики
- Подключение «Пакета анализа»
- Применение инструмента «Описательная статистика»
Вопросы и ответы

Пользователи Эксель знают, что данная программа имеет очень широкий набор статистических функций, по уровню которых она вполне может потягаться со специализированными приложениями. Но кроме того, у Excel имеется инструмент, с помощью которого производится обработка данных по целому ряду основных статистических показателей буквально в один клик.

Этот инструмент называется «Описательная статистика». С его помощью можно в очень короткие сроки, использовав ресурсы программы, обработать массив данных и получить о нем информацию по целому ряду статистических критериев. Давайте взглянем, как работает данный инструмент, и остановимся на некоторых нюансах работы с ним.

Использование описательной статистики

Под описательной статистикой понимают систематизацию эмпирических данных по целому ряду основных статистических критериев. Причем на основе полученного результата из этих итоговых показателей можно сформировать общие выводы об изучаемом массиве данных.

В Экселе существует отдельный инструмент, входящий в «Пакет анализа», с помощью которого можно провести данный вид обработки данных. Он так и называется «Описательная статистика». Среди критериев, которые высчитывает данный инструмент следующие показатели:

Медиана;
Мода;
Дисперсия;
Среднее;
Стандартное отклонение;
Стандартная ошибка;
Асимметричность и др.

Рассмотрим, как работает данный инструмент на примере Excel 2010, хотя данный алгоритм применим также в Excel 2007 и в более поздних версиях данной программы.

Подключение «Пакета анализа»

Как уже было сказано выше, инструмент «Описательная статистика» входит в более широкий набор функций, который принято называть Пакет анализа. Но дело в том, что по умолчанию данная надстройка в Экселе отключена. Поэтому, если вы до сих пор её не включили, то для использования возможностей описательной статистики, придется это сделать.

Переходим во вкладку «Файл». Далее производим перемещение в пункт «Параметры».

В активировавшемся окне параметров перемещаемся в подраздел «Надстройки». В самой нижней части окна находится поле «Управление». Нужно в нем переставить переключатель в позицию «Надстройки Excel», если он находится в другом положении. Вслед за этим жмем на кнопку «Перейти…».

Запускается окно стандартных надстроек Excel. Около наименования «Пакет анализа» ставим флажок. Затем жмем на кнопку «OK».

После вышеуказанных действий надстройка Пакет анализа будет активирована и станет доступной во вкладке «Данные» Эксель. Теперь мы сможем использовать на практике инструменты описательной статистики.

Применение инструмента «Описательная статистика»

Теперь посмотрим, как инструмент описательная статистика можно применить на практике. Для этих целей используем готовую таблицу.

Переходим во вкладку «Данные» и выполняем щелчок по кнопке «Анализ данных», которая размещена на ленте в блоке инструментов «Анализ».

Открывается список инструментов, представленных в Пакете анализа. Ищем наименование «Описательная статистика», выделяем его и щелкаем по кнопке «OK».

После выполнения данных действий непосредственно запускается окно «Описательная статистика».
В поле «Входной интервал» указываем адрес диапазона, который будет подвергаться обработке этим инструментом. Причем указываем его вместе с шапкой таблицы. Для того, чтобы внести нужные нам координаты, устанавливаем курсор в указанное поле. Затем, зажав левую кнопку мыши, выделяем на листе соответствующую табличную область. Как видим, её координаты тут же отобразятся в поле. Так как мы захватили данные вместе с шапкой, то около параметра «Метки в первой строке» следует установить флажок. Тут же выбираем тип группирования, переставив переключатель в позицию «По столбцам» или «По строкам». В нашем случае подходит вариант «По столбцам», но в других случаях, возможно, придется выставить переключатель иначе.

Выше мы говорили исключительно о входных данных. Теперь переходим к разбору настроек параметров вывода, которые расположены в этом же окне формирования описательной статистики. Прежде всего, нам нужно определиться, куда именно будут выводиться обработанные данные:
- Выходной интервал;
- Новый рабочий лист;
- Новая рабочая книга.
В первом случае нужно указать конкретный диапазон на текущем листе или его верхнюю левую ячейку, куда будет выводиться обработанная информация. Во втором случае следует указать название конкретного листа данной книги, где будет отображаться результат обработки. Если листа с таким наименованием в данный момент нет, то он будет создан автоматически после того, как вы нажмете на кнопку «OK». В третьем случае никаких дополнительных параметров указывать не нужно, так как данные будут выводиться в отдельном файле Excel (книге). Мы выбираем вывод результатов на новом рабочем листе под названием «Итоги».

Далее, если вы хотите чтобы выводилась также итоговая статистика, то нужно установить флажок около соответствующего пункта. Также можно установить уровень надежности, поставив галочку около соответствующего значения. По умолчанию он будет равен 95%, но его можно изменить, внеся другие числа в поле справа.

Кроме этого, можно установить галочки в пунктах «K-ый наименьший» и «K-ый наибольший», установив значения в соответствующих полях. Но в нашем случае этот параметр так же, как и предыдущий, не является обязательным, поэтому флажки мы не ставим.

После того, как все указанные данные внесены, жмем на кнопку «OK».

После выполнения этих действий таблица с описательной статистикой выводится на отдельном листе, который был нами назван «Итоги». Как видим, данные представлены сумбурно, поэтому их следует отредактировать, расширив соответствующие колонки для более удобного просмотра.

После того, как данные «причесаны» можно приступать к их непосредственному анализу. Как видим, при помощи инструмента описательной статистики были рассчитаны следующие показатели:
- Асимметричность;
- Интервал;
- Минимум;
- Стандартное отклонение;
- Дисперсия выборки;
- Максимум;
- Сумма;
- Эксцесс;
- Среднее;
- Стандартная ошибка;
- Медиана;
- Мода;
- Счет.

Если какие-то из вышеуказанных данных для конкретного вида анализа не нужны, то их можно удалить, чтобы они не мешали. Далее производится анализ с учетом статистических закономерностей.

Урок: Статистические функции в Excel

Как видим, с помощью инструмента «Описательная статистика» можно сразу получить результат по целому ряду критериев, которые в ином случае рассчитывались с применением отдельно предназначенной для каждого расчета функцией, что заняло бы значительное время у пользователя. А так, все эти расчеты можно получить практически в один клик, использовав соответствующий инструмент — Пакета анализа.

Еще статьи по данной теме:

Помогла ли Вам статья?

Источник

Рассмотрим инструмент Описательная статистика, входящий в надстройку Пакет Анализа. Рассчитаем показатели выборки: среднее, медиана, мода, дисперсия, стандартное отклонение и др.

Задача

описательной статистики

(descriptive statistics) заключается в том, чтобы с использованием математических инструментов свести сотни значений

выборки

к нескольким итоговым показателям, которые дают представление о

выборке

.В качестве таких статистических показателей используются:

среднее

медиана

мода

дисперсия, стандартное отклонение

и др.

Опишем набор числовых данных с помощью определенных показателей. Для чего нужны эти показатели? Эти показатели позволят сделать определенные

статистические выводы о распределении

, из которого была взята

выборка

. Например, если у нас есть

выборка

значений толщины трубы, которая изготавливается на определенном оборудовании, то на основании анализа этой

выборки

мы сможем сделать, с некой определенной вероятностью, заключение о состоянии процесса изготовления.

Содержание статьи:

Надстройка Пакет анализа;
Среднее выборки

;
Медиана выборки

;
Мода выборки

;
Мода и среднее значение

;
Дисперсия выборки

;
Стандартное отклонение выборки

;
Стандартная ошибка

;
Ассиметричность

;
Эксцесс выборки

;
Уровень надежности

.

Надстройка Пакет анализа

Для вычисления статистических показателей одномерных

выборок

, используем

надстройку Пакет анализа

. Затем, все показатели рассчитанные надстройкой, вычислим с помощью встроенных функций MS EXCEL.

СОВЕТ

: Подробнее о других инструментах надстройки

Пакет анализа

и ее подключении – читайте в статье

Надстройка Пакет анализа MS EXCEL

Выборку

разместим на

листе

Пример

в файле примера

в диапазоне

А6:А55

(50 значений).

Примечание

: Для удобства написания формул для диапазона

А6:А55

создан

Именованный диапазон

Выборка.

В диалоговом окне

Анализ данных

выберите инструмент

Описательная статистика

.

После нажатия кнопки

ОК

будет выведено другое диалоговое окно,

в котором нужно указать:

входной интервал

(Input Range) – это диапазон ячеек, в котором содержится массив данных. Если в указанный диапазон входит текстовый заголовок набора данных, то нужно поставить галочку в поле

Метки в первой строке (

Labels

in

first

row

).

В этом случае заголовок будет выведен в

Выходном интервале.

Пустые ячейки будут проигнорированы, поэтому нулевые значения необходимо обязательно указывать в ячейках, а не оставлять их пустыми;
выходной интервал

(Output Range). Здесь укажите адрес верхней левой ячейки диапазона, в который будут выведены статистические показатели;
Итоговая статистика (

Summary

Statistics

)

. Поставьте галочку напротив этого поля – будут выведены основные показатели выборки:

среднее, медиана, мода, стандартное отклонение

и др.;
Также можно поставить галочки напротив полей

Уровень надежности (

Confidence

Level

for

Mean

)

,

К-й наименьший

(Kth Largest) и

К-й наибольший

(Kth Smallest).

В результате будут выведены следующие статистические показатели:

Все показатели выведены в виде значений, а не формул. Если массив данных изменился, то необходимо перезапустить расчет.

Если во

входном интервале

указать ссылку на несколько столбцов данных, то будет рассчитано соответствующее количество наборов показателей. Такой подход позволяет сравнить несколько наборов данных. При сравнении нескольких наборов данных используйте заголовки (включите их во

Входной интервал

и установите галочку в поле

Метки в первой строке

). Если наборы данных разной длины, то это не проблема — пустые ячейки будут проигнорированы.

Зеленым цветом на картинке выше и в

файле примера

выделены показатели, которые не требуют особого пояснения. Для большинства из них имеется специализированная функция:

Интервал

(Range) — разница между максимальным и минимальным значениями;
Минимум

(Minimum) – минимальное значение в диапазоне ячеек, указанном во

Входном интервале

(см.

статью про функцию

МИН()

);
Максимум

(Maximum)– максимальное значение (см.

статью про функцию

МАКС()

);
Сумма

(Sum) – сумма всех значений (см.

статью про функцию

СУММ()

);
Счет

(Count) – количество значений во

Входном интервале

(пустые ячейки игнорируются, см.

статью про функцию

СЧЁТ()

);
Наибольший

(Kth Largest) – выводится К-й наибольший. Например, 1-й наибольший – это максимальное значение (см.

статью про функцию

НАИБОЛЬШИЙ()

);
Наименьший

(Kth Smallest) – выводится К-й наименьший. Например, 1-й наименьший – это минимальное значение (см.

статью про функцию

НАИМЕНЬШИЙ()

).

Ниже даны подробные описания остальных показателей.

Среднее выборки

Среднее

(mean, average) или

выборочное среднее

или

среднее выборки

(sample average) представляет собой

арифметическое среднее

всех значений массива. В MS EXCEL для вычисления среднего выборки используется функция

СРЗНАЧ()

.

Выборочное среднее

является «хорошей» (несмещенной и эффективной) оценкой

математического ожидания

случайной величины (подробнее см. статью

Среднее и Математическое ожидание в MS EXCEL

Медиана выборки

Медиана

(Median) – это число, которое является серединой множества чисел (в данном случае выборки): половина чисел множества больше, чем

медиана

, а половина чисел меньше, чем

медиана

. Для определения

медианы

необходимо сначала

отсортировать множество чисел

. Например,

медианой

для чисел 2, 3, 3,

4

, 5, 7, 10 будет 4.

Если множество содержит четное количество чисел, то вычисляется

среднее

для двух чисел, находящихся в середине множества. Например,

медианой

для чисел 2, 3,

3

,

5

, 7, 10 будет 4, т.к. (3+5)/2.

Если имеется длинный хвост распределения, то

Медиана

лучше, чем

среднее значение

, отражает «типичное» или «центральное» значение. Например, рассмотрим несправедливое распределение зарплат в компании, в которой руководство получает существенно больше, чем основная масса сотрудников.

Очевидно, что средняя зарплата (71 тыс. руб.) не отражает тот факт, что 86% сотрудников получает не более 30 тыс. руб. (т.е. 86% сотрудников получает зарплату в более, чем в 2 раза меньше средней!). В то же время медиана (15 тыс. руб.) показывает, что

как минимум

у 50% сотрудников зарплата меньше или равна 15 тыс. руб.

Для определения

медианы

в MS EXCEL существует одноименная функция

МЕДИАНА()

, английский вариант — MEDIAN().

Медиану

также можно вычислить с помощью формул

=КВАРТИЛЬ.ВКЛ(Выборка;2) =ПРОЦЕНТИЛЬ.ВКЛ(Выборка;0,5).

Подробнее о

медиане

см. специальную статью

Медиана в MS EXCEL

СОВЕТ

: Подробнее про

квартили

см. статью, про

перцентили (процентили)

см. статью.

Мода выборки

Мода

(Mode) – это наиболее часто встречающееся (повторяющееся) значение в

выборке

. Например, в массиве (1; 1;

2

;

2

;

2

; 3; 4; 5) число 2 встречается чаще всего – 3 раза. Значит, число 2 – это

мода

. Для вычисления

моды

используется функция

МОДА()

, английский вариант MODE().

Примечание

: Если в массиве нет повторяющихся значений, то функция вернет значение ошибки #Н/Д. Это свойство использовано в статье

Есть ли повторы в списке?

Начиная с

MS EXCEL 2010

вместо функции

МОДА()

рекомендуется использовать функцию

МОДА.ОДН()

, которая является ее полным аналогом. Кроме того, в MS EXCEL 2010 появилась новая функция

МОДА.НСК()

, которая возвращает несколько наиболее часто повторяющихся значений (если количество их повторов совпадает). НСК – это сокращение от слова НеСКолько.

Например, в массиве (1; 1;

2

;

2

;

2

; 3;

4

;

4

;

4

; 5) числа 2 и 4 встречаются наиболее часто – по 3 раза. Значит, оба числа являются

модами

. Функции

МОДА.ОДН()

и

МОДА()

вернут значение 2, т.к. 2 встречается первым, среди наиболее повторяющихся значений (см.

файл примера

, лист

Мода

).

Чтобы исправить эту несправедливость и была введена функция

МОДА.НСК()

, которая выводит все

моды

. Для этого ее нужно ввести как

формулу массива

Как видно из картинки выше, функция

МОДА.НСК()

вернула все три

моды

из массива чисел в диапазоне

A2:A11

: 1; 3 и 7. Для этого, выделите диапазон

C6:C9

, в

Строку формул

введите формулу

=МОДА.НСК(A2:A11)

и нажмите

CTRL+SHIFT+ENTER

. Диапазон

C

6:

C

9

охватывает 4 ячейки, т.е. количество выделяемых ячеек должно быть больше или равно количеству

мод

. Если ячеек больше чем м

о

д, то избыточные ячейки будут заполнены значениями ошибки #Н/Д. Если

мода

только одна, то все выделенные ячейки будут заполнены значением этой

моды

.

Теперь вспомним, что мы определили

моду

для выборки, т.е. для конечного множества значений, взятых из

генеральной совокупности

. Для

непрерывных случайных величин

вполне может оказаться, что выборка состоит из массива на подобие этого (0,935; 1,211; 2,430; 3,668; 3,874; …), в котором может не оказаться повторов и функция

МОДА()

вернет ошибку.

Даже в нашем массиве с

модой

, которая была определена с помощью

надстройки Пакет анализа

, творится, что-то не то. Действительно,

модой

нашего массива значений является число 477, т.к. оно встречается 2 раза, остальные значения не повторяются. Но, если мы посмотрим на

гистограмму распределения

, построенную для нашего массива, то увидим, что 477 не принадлежит интервалу наиболее часто встречающихся значений (от 150 до 250).

Проблема в том, что мы определили

моду

как наиболее часто встречающееся значение, а не как наиболее вероятное. Поэтому,

моду

в учебниках статистики часто определяют не для выборки (массива), а для функции распределения. Например, для

логнормального распределения

мода

(наиболее вероятное значение непрерывной случайной величины х), вычисляется как

exp

(

m

—

s
²
)

, где m и s параметры этого распределения.

Понятно, что для нашего массива число 477, хотя и является наиболее часто повторяющимся значением, но все же является плохой оценкой для

моды

распределения, из которого взята

выборка

(наиболее вероятного значения или для которого плотность вероятности распределения максимальна).

Для того, чтобы получить оценку

моды

распределения, из

генеральной совокупности

которого взята

выборка

, можно, например, построить

гистограмму

. Оценкой для

моды

может служить интервал наиболее часто встречающихся значений (самого высокого столбца). Как было сказано выше, в нашем случае это интервал от 150 до 250.

Вывод

: Значение

моды

для

выборки

, рассчитанное с помощью функции

МОДА()

, может ввести в заблуждение, особенно для небольших выборок. Эта функция эффективна, когда случайная величина может принимать лишь несколько дискретных значений, а размер

выборки

существенно превышает количество этих значений.

Например, в рассмотренном примере о распределении заработных плат (см. раздел статьи выше, о Медиане),

модой

является число 15 (17 значений из 51, т.е. 33%). В этом случае функция

МОДА()

дает хорошую оценку «наиболее вероятного» значения зарплаты.

Примечание

: Строго говоря, в примере с зарплатой мы имеем дело скорее с

генеральной совокупностью

, чем с

выборкой

. Т.к. других зарплат в компании просто нет.

О вычислении

моды

для распределения

непрерывной случайной величины

читайте статью

Мода в MS EXCEL

Мода и среднее значение

Не смотря на то, что

мода

– это наиболее вероятное значение случайной величины (вероятность выбрать это значение из

Генеральной совокупности

максимальна), не следует ожидать, что

среднее значение

обязательно будет близко к

моде

.

Примечание

:

Мода

и

среднее

симметричных распределений совпадает (имеется ввиду симметричность

плотности распределения

Представим, что мы бросаем некий «неправильный» кубик, у которого на гранях имеются значения (1; 2; 3; 4; 6; 6), т.е. значения 5 нет, а есть вторая 6.

Модой

является 6, а среднее значение – 3,6666.

Другой пример. Для

Логнормального распределения

LnN(0;1)

мода

равна =EXP(m-s2)= EXP(0-1*1)=0,368, а

среднее значение

1,649.

Дисперсия выборки

Дисперсия выборки

или

выборочная дисперсия (

sample

variance

) характеризует разброс значений в массиве, отклонение от

среднего

.

Из формулы №1 видно, что

дисперсия выборки

это сумма квадратов отклонений каждого значения в массиве

от среднего

, деленная на размер выборки минус 1.

В MS EXCEL 2007 и более ранних версиях для вычисления

дисперсии выборки

используется функция

ДИСП()

. С версии MS EXCEL 2010 рекомендуется использовать ее аналог — функцию

ДИСП.В()

.

Дисперсию

можно также вычислить непосредственно по нижеуказанным формулам (см.

файл примера

):

=КВАДРОТКЛ(Выборка)/(СЧЁТ(Выборка)-1) =(СУММКВ(Выборка)-СЧЁТ(Выборка)*СРЗНАЧ(Выборка)^2)/ (СЧЁТ(Выборка)-1)

– обычная формула

=СУММ((Выборка -СРЗНАЧ(Выборка))^2)/ (СЧЁТ(Выборка)-1)

–

формула массива

Дисперсия выборки

равна 0, только в том случае, если все значения равны между собой и, соответственно, равны

среднему значению

.

Чем больше величина

дисперсии

, тем больше разброс значений в массиве относительно

среднего

.

Размерность

дисперсии

соответствует квадрату единицы измерения исходных значений. Например, если значения в выборке представляют собой измерения веса детали (в кг), то размерность

дисперсии

будет кг
²
. Это бывает сложно интерпретировать, поэтому для характеристики разброса значений чаще используют величину равную квадратному корню из

дисперсии – стандартное отклонение

.

Подробнее о

дисперсии

см. статью

Дисперсия и стандартное отклонение в MS EXCEL

Стандартное отклонение выборки

Стандартное отклонение выборки

(Standard Deviation), как и

дисперсия

, — это мера того, насколько широко разбросаны значения в выборке

относительно их среднего

.

По определению,

стандартное отклонение

равно квадратному корню из

дисперсии

:

Стандартное отклонение

не учитывает величину значений в

выборке

, а только степень рассеивания значений вокруг их

среднего

. Чтобы проиллюстрировать это приведем пример.

Вычислим стандартное отклонение для 2-х

выборок

: (1; 5; 9) и (1001; 1005; 1009). В обоих случаях, s=4. Очевидно, что отношение величины стандартного отклонения к значениям массива у

выборок

существенно отличается.

В MS EXCEL 2007 и более ранних версиях для вычисления

Стандартного отклонения выборки

используется функция

СТАНДОТКЛОН()

. С версии MS EXCEL 2010 рекомендуется использовать ее аналог

СТАНДОТКЛОН.В()

.

Стандартное отклонение

можно также вычислить непосредственно по нижеуказанным формулам (см.

файл примера

):

=КОРЕНЬ(КВАДРОТКЛ(Выборка)/(СЧЁТ(Выборка)-1)) =КОРЕНЬ((СУММКВ(Выборка)-СЧЁТ(Выборка)*СРЗНАЧ(Выборка)^2)/(СЧЁТ(Выборка)-1))

Подробнее о

стандартном отклонении

см. статью

Дисперсия и стандартное отклонение в MS EXCEL

Стандартная ошибка

В

Пакете анализа

под термином

стандартная ошибка

имеется ввиду

Стандартная ошибка среднего

(Standard Error of the Mean, SEM).

Стандартная ошибка среднего

— это оценка

стандартного отклонения

распределения

выборочного среднего

Примечание

: Чтобы разобраться с понятием

Стандартная ошибка среднего

необходимо прочитать о

выборочном распределении

(см. статью

Статистики, их выборочные распределения и точечные оценки параметров распределений в MS EXCEL

) и статью про

Центральную предельную теорему

.

Стандартное отклонение распределения выборочного среднего

вычисляется по формуле σ/√n, где n — объём

выборки, σ — стандартное отклонение исходного

распределения, из которого взята

выборка

. Т.к. обычно

стандартное отклонение

исходного распределения неизвестно, то в расчетах вместо

σ

используют ее оценку

s

—

стандартное отклонение выборки

. А соответствующая величина s/√n имеет специальное название —

Стандартная ошибка среднего.

Именно эта величина вычисляется в

Пакете анализа.

В MS EXCEL

стандартную ошибку среднего

можно также вычислить по формуле

=СТАНДОТКЛОН.В(Выборка)/ КОРЕНЬ(СЧЁТ(Выборка))

Асимметричность

Асимметричность

или

коэффициент асимметрии

(skewness) характеризует степень несимметричности распределения (

плотности распределения

) относительно его

среднего

.

Положительное значение

коэффициента асимметрии

указывает, что размер правого «хвоста» распределения больше, чем левого (относительно среднего). Отрицательная асимметрия, наоборот, указывает на то, что левый хвост распределения больше правого.

Коэффициент асимметрии

идеально симметричного распределения или выборки равно 0.

Примечание

:

Асимметрия выборки

может отличаться расчетного значения асимметрии теоретического распределения. Например,

Нормальное распределение

является симметричным распределением (

плотность его распределения

симметрична относительно

среднего

) и, поэтому имеет асимметрию равную 0. Понятно, что при этом значения в

выборке

из соответствующей

генеральной совокупности

не обязательно должны располагаться совершенно симметрично относительно

среднего

. Поэтому,

асимметрия выборки

, являющейся оценкой

асимметрии распределения

, может отличаться от 0.

Функция

СКОС()

, английский вариант SKEW(), возвращает коэффициент

асимметрии выборки

, являющейся оценкой

асимметрии

соответствующего распределения, и определяется следующим образом:

где n – размер

выборки

, s –

стандартное отклонение выборки

.

В

файле примера на листе СКОС

приведен расчет коэффициента

асимметрии

на примере случайной выборки из

распределения Вейбулла

, которое имеет значительную положительную

асимметрию

при параметрах распределения W(1,5; 1).

Эксцесс выборки

Эксцесс

показывает относительный вес «хвостов» распределения относительно его центральной части.

Для того чтобы определить, что относится к хвостам распределения, а что к его центральной части, можно использовать границы μ +/-

σ

.

Примечание

: Не смотря на старания профессиональных статистиков, в литературе еще попадается определение

Эксцесса

как меры «остроконечности» (peakedness) или сглаженности распределения. Но, на самом деле, значение

Эксцесса

ничего не говорит о форме пика распределения.

Согласно определения,

Эксцесс

равен четвертому

стандартизированному моменту:

Для

нормального распределения

четвертый момент равен 3*σ
⁴
, следовательно,

Эксцесс

равен 3. Многие компьютерные программы используют для расчетов не сам

Эксцесс

, а так называемый Kurtosis excess, который меньше на 3. Т.е. для

нормального распределения

Kurtosis excess равен 0. Необходимо быть внимательным, т.к. часто не очевидно, какая формула лежит в основе расчетов.

Примечание

: Еще большую путаницу вносит перевод этих терминов на русский язык. Термин Kurtosis происходит от греческого слова «изогнутый», «имеющий арку». Так сложилось, что на русский язык оба термина Kurtosis и Kurtosis excess переводятся как

Эксцесс

(от англ. excess — «излишек»). Например, функция MS EXCEL

ЭКСЦЕСС()

на самом деле вычисляет Kurtosis excess.

Функция

ЭКСЦЕСС()

, английский вариант KURT(), вычисляет на основе значений выборки несмещенную оценку

эксцесса распределения

случайной величины и определяется следующим образом:

Как видно из формулы MS EXCEL использует именно Kurtosis excess, т.е. для выборки из

нормального распределения

формула вернет близкое к 0 значение.

Если задано менее четырех точек данных, то функция

ЭКСЦЕСС()

возвращает значение ошибки #ДЕЛ/0!

Вернемся к

распределениям случайной величины

.

Эксцесс

(Kurtosis excess) для

нормального распределения

всегда равен 0, т.е. не зависит от параметров распределения μ и σ. Для большинства других распределений

Эксцесс

зависит от параметров распределения: см., например,

распределение Вейбулла

или

распределение Пуассона

, для котрого

Эксцесс

= 1/λ.

Уровень надежности

Уровень

надежности

— означает вероятность того, что

доверительный интервал

содержит истинное значение оцениваемого параметра распределения.

Вместо термина

Уровень

надежности

часто используется термин

Уровень доверия

. Про

Уровень надежности

(Confidence Level for Mean) читайте статью

Уровень значимости и уровень надежности в MS EXCEL

Задав значение

Уровня

надежности

в окне

надстройки Пакет анализа

, MS EXCEL вычислит половину ширины

доверительного интервала для оценки среднего (дисперсия неизвестна)

Тот же результат можно получить по формуле (см.

файл примера

):

=ДОВЕРИТ.СТЬЮДЕНТ(1-0,95;s;n)

s —

стандартное отклонение выборки

, n – объем

выборки

.

Подробнее см. статью про

построение доверительного интервала для оценки среднего (дисперсия неизвестна)

Источник

Использование пакета анализа

Пакет
анализа представляет собой надстройку
Excel–
набор средств
и инструментов, расширяющих стандартные
возможности Excel,
связанные с анализом данных.

Возможности
надстройки Пакет
анализа данных:

1. Однофакторный
дисперсионный анализ.

2. Двухфакторный
дисперсионный анализ с повторениями.

3. Двухфакторный
дисперсионный анализ без повторений.

4. Корреляция.

5. Ковариация.

6. Описательная
статистика.

7. Экспоненциальное
сглаживание.

8.Двухвыборочный
F-тест для дисперсий.

9. Анализ Фурье.

10. Гистограмма.

11. Скользящее
среднее.

12. Генерация
случайных чисел.

13. Ранг и перцентиль.

14. Регрессия.

15. Выборка.

16. Парный
двухвыборочный t-тест для средних.

17.Двухвыборочный
t-тест с одинаковыми дисперсиями.

18.Двухвыборочный
t-тест с разными дисперсиями.

19.Двухвыборочный
z-тест для средних.

Для
того, чтобы воспользоваться одним из
инструментов Пакета
анализа
исследуемые данные следует представить
в виде таблицы, где столбцами являются
соответствующие показатели. При создании
таблицы Excel информация вводится в
отдельные ячейки. Совокупность ячеек,
содержащих анализируемые данные,
называется входным интервалом.

Для
того, чтобы воспользоваться набором
средств и инструментов Пакет
анализа
необходимо произвести его установку.
Необходимо выполнить следующие действия:

Открыть
панель быстрого доступа. И из меню
выбрать Другие
команды.

Рис.Вызов окна ПараметрыExcel

Появится диалоговое
окно Параметры
Excel,
в правом окне выбрать функцию Пакет
анализа VBA.

Рис.Настройка Пакета анализа.

Щелкнуть
по кнопке Перейти
и нажать на ОК.
Появиться диалоговое окно Надстройки.

Рис.Диалоговое окно Настройки.

Ставим
флажок в поле Пакет
анализа и
подтверждаем свой выбор нажатием на
клавишу ОК.
Т.о. установили пакет анализа.

Для
дальнейшей работы на ленте выбираем
вкладку Данные.
И выбираем функцию Анализ
данных.

Рис.Вызов функции Анализ данных.

Далее
выбираем команду Данные
→ Анализ
→ Анализ
данных. В
списке Инструменты
анализа
открывшегося окна выберите пункт
Описательная
статистика

Рис.Работа с функцией Анализ данных

Появляется
диалоговое окно Описательная
статистика.

Рис.Диалоговое окно Описательная
статистика

Заполните
окно параметров статистики следующим
образом:

В
поле Входной
интервал –
диапазон ячеек с данными для статанализа,
в поле Выходной
интервал –
адрес ячейки, куда запишется результат
анализа.В параметрах вывода, устанавливаем
флажок в поле Итоговая
статистика
и нажимаем на ОК.

Рис.Ввод данных с диалоге Описательная
статистика

В результате
произведенных операций получим
рассчитанные показатели описательной
статистики.

Рис. Результаты Описательной
статистики.

Диаграммы.

Диаграмма
– это способ наглядного представления
информации, заданной в виде таблицы
чисел. Демонстрация данных с помощью
диаграмм является более наглядной и
эффективной для восприятия.

Создание диаграммы

Диаграммы строятся
на основе данных, содержащихся на рабочем
листе, поэтому перед созданием диаграммы
они должны быть введены. Диаграммы в
Excel динамические, т. е. автоматически
обновляются после изменения данных, на
основе которых построены. Диаграмма
может быть размещена как на листе с
данными, так и на отдельном листе (занимая
весь лист).

По умолчанию
диаграмма состоит из следующих элементов:

• Ряды
данных –
представляют главную ценность, т.к.
визуализируют данные;

• Легенда
– содержит названия рядов и пример их
оформления;

• Оси
– шкала с определенной ценой промежуточных
делений;

• Область
построения
– является фоном для рядов данных;

• Линии
сетки.

Помимо упомянутых
выше объектов, могут быть добавлены
такие как:

• Названия
диаграммы;

• Линий
проекции –
нисходящие от рядов данных на горизонтальную
ось линии;

• Линия
тренда;

• Подписи
данных –
числовое значение для точки данных
ряда;

• И другие нечасто
используемые элементы.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Источник

Содержание

Использование описательной статистики
Подключение «Пакета анализа»
Размах вариации
Вычисление коэффициента вариации
Шаг 1: расчет стандартного отклонения
Шаг 2: расчет среднего арифметического
Шаг 3: нахождение коэффициента вариации
Простая формула для расчета объема выборки
Пример расчета объема выборки
Задачи о генеральной доле
По части судить о целом
Как рассчитать объем выборки
Как определить статистические выбросы и сделать выборку для их удаления в Excel
Способ 1: применение расширенного автофильтра
Способ 2: применение формулы массива
СРЗНАЧ()
СРЗНАЧЕСЛИ()
МАКС()
МИН()

Использование описательной статистики

Медиана;
Мода;
Дисперсия;
Среднее;
Стандартное отклонение;
Стандартная ошибка;
Асимметричность и др.

Подключение «Пакета анализа»

Переходим во вкладку «Файл». Далее производим перемещение в пункт «Параметры».

В активировавшемся окне параметров перемещаемся в подраздел «Надстройки». В самой нижней части окна находится поле «Управление». Нужно в нем переставить переключатель в позицию «Надстройки Excel», если он находится в другом положении. Вслед за этим жмем на кнопку «Перейти…».

Запускается окно стандартных надстроек Excel. Около наименования «Пакет анализа» ставим флажок. Затем жмем на кнопку «OK».

Размах вариации

Размах вариации – разница между максимальным и минимальным значением:

Ниже приведена графическая интерпретация размаха вариации.

Видно максимальное и минимальное значение, а также расстояние между ними, которое и соответствует размаху вариации.

С одной стороны, показатель размаха может быть вполне информативным и полезным. К примеру, максимальная и минимальная стоимость квартиры в городе N, максимальная и минимальная зарплата по профессии в регионе и проч. С другой стороны, размах может быть очень широким и не иметь практического смысла, т.к. зависит лишь от двух наблюдений. Таким образом, размах вариации очень неустойчивая величина.

Вычисление коэффициента вариации

Этот показатель представляет собой отношение стандартного отклонения к среднему арифметическому. Полученный результат выражается в процентах.

В Экселе не существует отдельно функции для вычисления этого показателя, но имеются формулы для расчета стандартного отклонения и среднего арифметического ряда чисел, а именно они используются для нахождения коэффициента вариации.

Шаг 1: расчет стандартного отклонения

Стандартное отклонение, или, как его называют по-другому, среднеквадратичное отклонение, представляет собой квадратный корень из дисперсии. Для расчета стандартного отклонения используется функция СТАНДОТКЛОН. Начиная с версии Excel 2010 она разделена, в зависимости от того, по генеральной совокупности происходит вычисление или по выборке, на два отдельных варианта: СТАНДОТКЛОН.Г и СТАНДОТКЛОН.В.

Синтаксис данных функций выглядит соответствующим образом:

= СТАНДОТКЛОН(Число1;Число2;…)
= СТАНДОТКЛОН.Г(Число1;Число2;…)
= СТАНДОТКЛОН.В(Число1;Число2;…)

Для того, чтобы рассчитать стандартное отклонение, выделяем любую свободную ячейку на листе, которая удобна вам для того, чтобы выводить в неё результаты расчетов. Щелкаем по кнопке «Вставить функцию». Она имеет внешний вид пиктограммы и расположена слева от строки формул.

Выполняется активация Мастера функций, который запускается в виде отдельного окна с перечнем аргументов. Переходим в категорию «Статистические» или «Полный алфавитный перечень». Выбираем наименование «СТАНДОТКЛОН.Г» или «СТАНДОТКЛОН.В», в зависимости от того, по генеральной совокупности или по выборке следует произвести расчет. Жмем на кнопку «OK».

Открывается окно аргументов данной функции. Оно может иметь от 1 до 255 полей, в которых могут содержаться, как конкретные числа, так и ссылки на ячейки или диапазоны. Ставим курсор в поле «Число1». Мышью выделяем на листе тот диапазон значений, который нужно обработать. Если таких областей несколько и они не смежные между собой, то координаты следующей указываем в поле «Число2» и т.д. Когда все нужные данные введены, жмем на кнопку «OK»

В предварительно выделенной ячейке отображается итог расчета выбранного вида стандартного отклонения.

Шаг 2: расчет среднего арифметического

Среднее арифметическое является отношением общей суммы всех значений числового ряда к их количеству. Для расчета этого показателя тоже существует отдельная функция – СРЗНАЧ. Вычислим её значение на конкретном примере.

«Вставить функцию»

В статистической категории Мастера функций ищем наименование «СРЗНАЧ». После его выделения жмем на кнопку «OK».

Запускается окно аргументов СРЗНАЧ. Аргументы полностью идентичны тем, что и у операторов группы СТАНДОТКЛОН. То есть, в их качестве могут выступать как отдельные числовые величины, так и ссылки. Устанавливаем курсор в поле «Число1». Так же, как и в предыдущем случае, выделяем на листе нужную нам совокупность ячеек. После того, как их координаты были занесены в поле окна аргументов, жмем на кнопку «OK».

Результат вычисления среднего арифметического выводится в ту ячейку, которая была выделена перед открытием Мастера функций.

Шаг 3: нахождение коэффициента вариации

Теперь у нас имеются все необходимые данные для того, чтобы непосредственно рассчитать сам коэффициент вариации.

«Главная»

«Число»

«Процентный»

Снова возвращаемся к ячейке для вывода результата. Активируем её двойным щелчком левой кнопки мыши. Ставим в ней знак «=». Выделяем элемент, в котором расположен итог вычисления стандартного отклонения. Кликаем по кнопке «разделить» (/) на клавиатуре. Далее выделяем ячейку, в которой располагается среднее арифметическое заданного числового ряда. Для того, чтобы произвести расчет и вывести значение, щёлкаем по кнопке Enter на клавиатуре.

Как видим, результат расчета выведен на экран.

Таким образом мы произвели вычисление коэффициента вариации, ссылаясь на ячейки, в которых уже были рассчитаны стандартное отклонение и среднее арифметическое. Но можно поступить и несколько по-иному, не рассчитывая отдельно данные значения.

Выделяем предварительно отформатированную под процентный формат ячейку, в которой будет выведен результат. Прописываем в ней формулу по типу:

Вместо наименования «Диапазон значений» вставляем реальные координаты области, в которой размещен исследуемый числовой ряд. Это можно сделать простым выделением данного диапазона. Вместо оператора СТАНДОТКЛОН.В, если пользователь считает нужным, можно применять функцию СТАНДОТКЛОН.Г.

После этого, чтобы рассчитать значение и показать результат на экране монитора, щелкаем по кнопке Enter.

Существует условное разграничение. Считается, что если показатель коэффициента вариации менее 33%, то совокупность чисел однородная. В обратном случае её принято характеризовать, как неоднородную.

Как видим, программа Эксель позволяет значительно упростить расчет такого сложного статистического вычисления, как поиск коэффициента вариации. К сожалению, в приложении пока не существует функции, которая высчитывала бы этот показатель в одно действие, но при помощи операторов СТАНДОТКЛОН и СРЗНАЧ эта задача очень упрощается. Таким образом, в Excel её может выполнить даже человек, который не имеет высокого уровня знаний связанных со статистическими закономерностями.

Разделы: Математика

Совершенствование умений и навыков нахождения статистических характеристик случайной величины, работа с расчетами в Excel;
применение информационно коммутативных технологий для анализа данных; работа с различными информационными носителями.

Сегодня мы научимся рассчитывать статистические характеристики для больших по объему выборок, используя возможности современных компьютерных технологий.
Для начала вспомним:

– что называется случайной величиной? (Случайной величиной называют переменную величину, которая в зависимости от исхода испытания принимает одно значение из множества возможных значений.)

– Какие виды случайных величин мы знаем? (Дискретные, непрерывные.)

– Приведите примеры непрерывных случайных величин (рост дерева), дискретных случайных величин (количество учеников в классе).

– Какие статистические характеристики случайных величин мы знаем (мода, медиана, среднее выборочное значение, размах ряда).

– Какие приемы используются для наглядного представления статистических характеристик случайной величины (полигон частот, круговые и столбчатые диаграммы, гистограммы).

Рассмотрим, применение инструментов Excel для решения статистических задач на конкретном примере.

Пример. Проведена проверка в 100 компаниях. Даны значения количества работающих в компании (чел.):

23 25 24 25 30 24 30 26 28 26
32 33 31 31 25 33 25 29 30 28
23 30 29 24 33 30 30 28 26 25
26 29 27 29 26 28 27 26 29 28
29 30 27 30 28 32 28 26 30 26
31 27 30 27 33 28 26 30 31 29
27 30 30 29 27 26 28 31 29 28
33 27 30 33 26 31 34 28 32 22
29 30 27 29 34 29 32 29 29 30
29 29 36 29 29 34 23 28 24 28

рассчитать числовые характеристики:

моду
медиану
размах ряда
построить полигон частот
построить столбчатую и круговую диаграммы
раскрыть смысловую сторону каждой характеристики

1. Занести данные в EXCEL, каждое число в отдельную ячейку.

23	25	24	25	30	24	30	26	28	26
32	33	31	31	25	33	25	29	30	28
23	30	29	24	33	30	30	28	26	25
26	29	27	29	26	28	27	26	29	28
29	30	27	30	28	32	28	26	30	26
31	27	30	27	33	28	26	30	31	29
27	30	30	29	27	26	28	31	29	28
33	27	30	33	26	31	34	28	32	22
29	30	27	29	34	29	32	29	29	30
29	29	36	29	29	34	23	28	24	28

2. Для расчета числовых характеристик используем опцию Вставка – Функция. И в появившемся окне в строке категория выберем – статистические, в списке: МОДА

В поле Число 1 ставим курсор и мышкой выделяем нашу таблицу:

Нажимаем клавишу ОК. Получили М_о = 29 (чел) – Фирм у которых в штате 29 человек больше всего.

Используя тот же путь вычисляем медиану.

Вставка – Функция – Статистические – Медиана.

В поле Число 1 ставим курсор и мышкой выделяем нашу таблицу:

Нажимаем клавишу ОК. Получили М_е = 29 (чел) – среднее значение сотрудников в фирме.

Размах ряда чисел – разница между наименьшим и наибольшим возможным значением случайной величины. Для вычисления размаха ряда нужно найти наибольшее и наименьшее значения нашей выборки и вычислить их разность.

Вставка – Функция – Статистические – МАКС.

В поле Число 1 ставим курсор и мышкой выделяем нашу таблицу:

Нажимаем клавишу ОК. Получили наибольшее значение = 36.

Вставка – Функция – Статистические – МИН.

В поле Число 1 ставим курсор и мышкой выделяем нашу таблицу:

Нажимаем клавишу ОК. Получили наименьшее значение = 22.

36 – 22 = 14 (чел) – разница между фирмой с наибольшим штатом сотрудников и фирмой с наименьшим штатом сотрудников.

Для построения диаграммы и полигона частот необходимо задать закон распределения, т.е. составить таблицу значений случайной величины и соответствующих им частот. Мы ухе знаем, что наименьшее число сотрудников в фирме = 22, а наибольшее = 36. Составим таблицу, в которой значения x_i случайной величины меняются от 22 до 36 включительно шагом 1.

x_i	22	23	24	25	26	27	28	29	30	31	32	33	34	35	36
n_i

Чтобы сосчитать частоту каждого значения воспользуемся

Вставка – Функция – Статистические – СЧЕТЕСЛИ.

В окне Диапазон ставим курсор и выделяем нашу выборку, а в окне Критерий ставим число 22

Нажимаем клавишу ОК, получаем значение 1, т.е. число 22 в нашей выборке встречается 1 раз и его частота =1. Аналогичным образом заполняем всю таблицу.

x_i	22	23	24	25	26	27	28	29	30	31	32	33	34	35	36
n_i	1	3	4	5	11	9	13	18	16	6	4	6	3	0	1

Для проверки вычисляем объем выборки, сумму частот (Вставка – Функция – Математические – СУММА). Должно получиться 100 (количество всех фирм).

Чтобы построить полигон частот выделяем таблицу – Вставка – Диаграмма – Стандартные – Точечная (точечная диаграмма на которой значения соединены отрезками)

Нажимаем клавишу Далее, в Мастере диаграмм указываем название диаграммы (Полигон частот), удаляем легенду, редактируем шкалу и характеристики диаграммы для наибольшей наглядности.

Для построения столбчатой и круговой диаграмм используем тот же путь (выбирая нужный нам тип диаграммы).

Диаграмма – Стандартные – Круговая.

Диаграмма – Стандартные – Гистограмма.

4. Сегодня на уроке мы научились применять компьютерные технологии для анализа и обработки статистической информации.

Простая формула для расчета объема выборки

где: n – объем выборки;

z – нормированное отклонение, определяемое исходя из выбранного уровня доверительности. Этот показатель характеризует возможность, вероятность попадания ответов в специальный – доверительный интервал. На практике уровень доверительности часто принимают за 95% или 99%. Тогда значения z будут соответственно 1,96 и 2,58;

p – вариация для выборки, в долях. По сути, p – это вероятность того, что респонденты выберут той или иной вариант ответа. Допустим, если мы считаем, что четверть опрашиваемых выберут ответ «Да», то p будет равно 25%, то есть p = 0,25;

q = (1 – p);

e – допустимая ошибка, в долях.

Пример расчета объема выборки

Компания планирует провести социологическое исследование с целью выявить долю курящих лиц в населении города. Для этого сотрудники компании будут задавать прохожим один вопрос: «Вы курите?». Возможных вариантов ответа, таким образом, только два: «Да» и «Нет».

Объем выборки в этом случае рассчитывается следующим образом. Уровень доверительности принимается за 95%, тогда нормированное отклонение z = 1,96. Вариацию принимаем за 50%, то есть условно считаем, что половина респондентов может ответить на вопрос о том, курят ли они – «Да». Тогда p = 0,5. Отсюда находим q = 1 – p = 1 – 0,5 = 0,5. Допустимую ошибку выборки принимаем за 10%, то есть e = 0,1.

Подставляем эти данные в формулу и считаем:

Получаем объем выборки n = 96 человек.

Задачи о генеральной доле

На вопрос «Накрывает ли доверительный интервал заданное значение p₀?» — можно ответить, проверив статистическую гипотезу H₀:p=p₀. При этом предполагается, что опыты проводятся по схеме испытаний Бернулли (независимы, вероятность p появления события А постоянна). По выборке объема n определяют относительную частоту p^* появления события A: где m — количество появлений события А в серии из n испытаний. Для проверки гипотезы H₀ используется статистика, имеющая при достаточно большом объеме выборки стандартное нормальное распределение (табл. 1).
Таблица 1 – Гипотезы о генеральной доле

Гипотеза	H₀:p=p₀	H₀:p₁=p₂
Предположения	Схема испытаний Бернулли	Схема испытаний Бернулли
Оценки по выборке
Статистика K
Распределение статистики K	Стандартное нормальное N(0,1)	Стандартное нормальное N(0,1)

Пример №1. С помощью случайного повторного отбора руководство фирмы провело выборочный опрос 900 своих служащих. Среди опрошенных оказалось 270 женщин. Постройте доверительный интервал, с вероятностью 0.95 накрывающий истинную долю женщин во всем коллективе фирмы.
Решение. По условию выборочная доля женщин составляет (относительная частота женщин среди всех опрошенных). Так как отбор является повторным, и объем выборки велик (n=900) предельная ошибка выборки определяется по формуле
(относительная частота женщин среди всех опрошенных). Так как отбор является повторным, и объем выборки велик (n=900) предельная ошибка выборки определяется по формуле

Значение u_кр находим по таблице функции Лапласа из соотношения 2Ф(u_кр)=γ, т.е. Функция Лапласа (приложение 1) принимает значение 0.475 при u_кр=1.96. Следовательно, предельная ошибка Функция Лапласа (приложение 1) принимает значение 0.475 при u_кр=1.96. Следовательно, предельная ошибка и искомый доверительный интервал
(p – ε, p + ε) = (0.3 – 0.18; 0.3 + 0.18) = (0.12; 0.48)
Итак, с вероятностью 0.95 можно гарантировать, что доля женщин во всем коллективе фирмы находится в интервале от 0.12 до 0.48.

Пример №2. Владелец автостоянки считает день «удачным», если автостоянка заполнена более, чем на 80 %. В течение года было проведено 40 проверок автостоянки, из которых 24 оказались «удачными». С вероятностью 0.98 найдите доверительный интервал для оценки истинной доли «удачных» дней в течение года.
Решение. Выборочная доля «удачных» дней составляет
По таблице функции Лапласа найдем значение u_кр при заданной
доверительной вероятности
По таблице функции Лапласа найдем значение u_кр при заданной
доверительной вероятности
Ф(2.23) = 0.49, u_кр = 2.33.
Считая отбор бесповторным (т.е. две проверки в один день не проводилось), найдем предельную ошибку:
где n=40, N = 365 (дней). Отсюда
где n=40, N = 365 (дней). Отсюда
и доверительный интервал для генеральной доли: (p – ε, p + ε) = (0.6 – 0.17; 0.6 + 0.17) = (0.43; 0.77)
С вероятностью 0.98 можно ожидать, что доля «удачных» дней в течение года находится в интервале от 0.43 до 0.77.

Пример №3. Проверив 2500 изделий в партии, обнаружили, что 400 изделий высшего сорта, а n–m – нет. Сколько надо проверить изделий, чтобы с уверенностью 95% определить долю высшего сорта с точностью до 0.01?
Решение ищем по формуле определения численности выборки для повторного отбора.

Ф(t) = γ/2 = 0.95/2 = 0.475 и этому значению по таблице Лапласа соответствует t=1.96
Выборочная доля w = 0.16; ошибка выборки ε = 0.01

Пример №4. Партия изделий принимается, если вероятность того, что изделие окажется соответствующим стандарту, составляет не менее 0.97. Среди случайно отобранных 200 изделий проверяемой партии оказалось 193 соответствующих стандарту. Можно ли на уровне значимости α=0,02 принять партию?
Решение. Сформулируем основную и альтернативную гипотезы.
H₀:p=p₀=0,97 — неизвестная генеральная доля p равна заданному значению p₀=0,97. Применительно к условию — вероятность того, что деталь из проверяемой партии окажется соответствующей стандарту, равна 0.97; т.е. партию изделий можно принять.
H₁:p<0,97 – вероятность того, что деталь из проверяемой партии окажется соответствующей стандарту, меньше 0.97; т.е. партию изделий нельзя принять. При такой альтернативной гипотезе критическая область будет левосторонней.
Наблюдаемое значение статистики K (таблица) вычислим при заданных значениях p₀=0,97, n=200, m=193

Критическое значение находим по таблице функции Лапласа из равенства

По условию α=0,02 отсюда Ф(Ккр)=0,48 и Ккр=2,05. Критическая область левосторонняя, т.е. является интервалом (-∞;-K_kp)= (-∞;-2,05). Наблюдаемое значение К_набл=-0,415 не принадлежит критической области, следовательно, на данном уровне значимости нет оснований отклонять основную гипотезу. Партию изделий принять можно.

Пример №5. Два завода изготавливают однотипные детали. Для оценки их качества сделаны выборки из продукции этих заводов и получены следующие результаты. Среди 200 отобранных изделий первого завода оказалось 20 бракованных, среди 300 изделий второго завода — 15 бракованных.
На уровне значимости 0.025 выяснить, имеется ли существенное различие в качестве изготавливаемых этими заводами деталей.
Решение. Это задача о сравнении генеральных долей двух совокупностей. Сформулируем основную и альтернативную гипотезы.
H₀:p₁=p₂ — генеральные доли равны. Применительно к условию — вероятность появления бракованного изделия в продукции первого завода равна вероятности появления бракованного изделия в продукции второго завода (качество продукции одинаково).
H₀:p₁≠p₂ — заводы изготавливают детали разного качества.
Для вычисления наблюдаемого значения статистики K (таблица) рассчитаем оценки по выборке.

Наблюдаемое значение равно

Так как альтернативная гипотеза двусторонняя, то критическое значение статистики K≈ N(0,1) находим по таблице функции Лапласа из равенства
Так как альтернативная гипотеза двусторонняя, то критическое значение статистики K≈ N(0,1) находим по таблице функции Лапласа из равенства
По условию α=0,025 отсюда Ф(Ккр)=0,4875 и Ккр=2,24. При двусторонней альтернативе область допустимых значений имеет вид (-2,24;2,24). Наблюдаемое значение K_набл=2,15 попадает в этот интервал, т.е. на данном уровне значимости нет оснований отвергать основную гипотезу. Заводы изготавливают изделия одинакового качества.

По части судить о целом

О возможности судить о целом по части миру рассказал российский математик П.Л. Чебышев. «Закон больших чисел» простым языком можно сформулировать так: количественные закономерности массовых явлений проявляются только при

достаточном числе наблюдений

. Чем больше выборка, тем лучше случайные отклонения компенсируют друг друга и проявляется общая тенденция.
А.М. Ляпунов чуть позже сформулировал центральную предельную теорему. Она стала фундаментом для создания формул, которые позволяют рассчитать вероятность ошибки (при оценке среднего по выборке) и размер выборки, необходимый для достижения заданной точности.
Строгие формулировки:

С увеличением числа случайных величин их среднее арифметическое стремится к среднему арифметическому математических ожиданий и перестает быть случайным. Общий смысл закона больших чисел — совместное действие большого числа случайных факторов приводит к результату, почти не зависящему от случая.
Таким образом з.б.ч. гарантирует устойчивость для средних значений некоторых случайных событий при достаточно длинной серии экспериментов.

Распределение случайной величины, которая получена в результате сложения большого числа независимых случайных величин (ни одно из которых не доминирует, не вносит в сумму определяющего вклада и имеет дисперсию значительно меньшею по сравнению с дисперсией суммы) имеет распределение, близкое к нормальному.
Из ц.п.т. следует, что ошибки выборки также подчиняется нормальному распределению.

Еще раз: чтобы корректно оценивать популяцию по выборке, нам нужна не обычная выборка, а репрезентативная выборка достаточного размера. Начнем с определения этого самого размера.

Как рассчитать объем выборки

Достаточный размер выборки зависит от следующих составляющих:

изменчивость признака (чем разнообразней показания, тем больше наблюдений нужно, чтобы это уловить);
размер эффекта (чем меньшие эффекты мы стремимся зафиксировать, тем больше наблюдений необходимо);
уровень доверия (уровень вероятности при который мы готовы отвергнуть нулевую гипотезу)

ЗАПОМНИТЕ
Объем выборки зависит от изменчивости признака и планируемой строгости эксперимента

Формулы для расчета объема выборки:

Формулы расчета объема выборки

Ошибка выборки значительно возрастает, когда наблюдений меньше ста. Для исследований в которых используется 30-100 объектов применяется особая статистическая методология: критерии, основанные на распределении Стьюдента или бутстрэп-анализ. И наконец, статистика совсем слаба, когда наблюдений меньше 30.

График зависимости ошибки выборки от ее объема при оценке доли признака в г.с.

Чем больше неопределенность, тем больше ошибка. Максимальная неопределенность при оценке доли — 50% (например, 50% респондентов считают концепцию хорошей, а другие 50% плохой). Если 90% опрошенных концепция понравится — это, наоборот, пример согласованности. В таких случаях оценить долю признака по выборке проще.

Для экспонирования и выделения цветом значений статистических выбросов от медианы можно использовать несколько простых формул и условное форматирование.

Первым шагом в поиске значений выбросов статистики является определение статистического центра диапазона данных. С этой целью необходимо сначала определить границы первого и третьего квартала. Определение границ квартала – значит разделение данных на 4 равные группы, которые содержат по 25% данных каждая. Группа, содержащая 25% наибольших значений, называется первым квартилем.

Границы квартилей в Excel можно легко определить с помощью простой функции КВАРТИЛЬ. Данная функция имеет 2 аргумента: диапазон данных и номер для получения желаемого квартиля.

В примере показанному на рисунке ниже значения в ячейках E1 и E2 содержат показатели первого и третьего квартиля данных в диапазоне ячеек B2:B19:

Вычитая от значения первого квартиля третьего, можно определить набор 50% статистических данных, который называется межквартильным диапазоном. В ячейке E3 определен размер межквартильного диапазона.

В этом месте возникает вопрос, как сильно данное значение может отличаться от среднего значения 50% данных и оставаться все еще в пределах нормы? Статистические аналитики соглашаются с тем, что для определения нижней и верхней границы диапазона данных можно смело использовать коэффициент расширения 1,5 умножив на значение межквартильного диапазона. То есть:

Нижняя граница диапазона данных равна: значение первого квартиля – межкваритльный диапазон * 1,5.
Верхняя граница диапазона данных равна: значение третьего квартиля + расширенных диапазон * 1,5.

Как показано на рисунке ячейки E5 и E6 содержат вычисленные значения верхней и нижней границы диапазона данных. Каждое значение, которое больше верхней границы нормы или меньше нижней границы нормы считается значением статистического выброса.

Чтобы выделить цветом для улучшения визуального анализа данных можно создать простое правило для условного форматирования.

Способ 1: применение расширенного автофильтра

Наиболее простым способом произвести отбор является применение расширенного автофильтра. Рассмотрим, как это сделать на конкретном примере.

Выделяем область на листе, среди данных которой нужно произвести выборку. Во вкладке «Главная» щелкаем по кнопке «Сортировка и фильтр». Она размещается в блоке настроек «Редактирование». В открывшемся после этого списка выполняем щелчок по кнопке «Фильтр».

Есть возможность поступить и по-другому. Для этого после выделения области на листе перемещаемся во вкладку «Данные». Щелкаем по кнопке «Фильтр», которая размещена на ленте в группе «Сортировка и фильтр».

После этого действия в шапке таблицы появляются пиктограммы для запуска фильтрования в виде перевернутых острием вниз небольших треугольников на правом краю ячеек. Кликаем по данному значку в заглавии того столбца, по которому желаем произвести выборку. В запустившемся меню переходим по пункту «Текстовые фильтры». Далее выбираем позицию «Настраиваемый фильтр…».

Активируется окно пользовательской фильтрации. В нем можно задать ограничение, по которому будет производиться отбор. В выпадающем списке для столбца содержащего ячейки числового формата, который мы используем для примера, можно выбрать одно из пяти видов условий:
- равно;
- не равно;
- больше;
- больше или равно;
- меньше.
Давайте в качестве примера зададим условие так, чтобы отобрать только значения, по которым сумма выручки превышает 10000 рублей. Устанавливаем переключатель в позицию «Больше». В правое поле вписываем значение «10000». Чтобы произвести выполнение действия, щелкаем по кнопке «OK».

Как видим, после фильтрации остались только строчки, в которых сумма выручки превышает 10000 рублей.

Но в этом же столбце мы можем добавить и второе условие. Для этого опять возвращаемся в окно пользовательской фильтрации. Как видим, в его нижней части есть ещё один переключатель условия и соответствующее ему поле для ввода. Давайте установим теперь верхнюю границу отбора в 15000 рублей. Для этого выставляем переключатель в позицию «Меньше», а в поле справа вписываем значение «15000».
Кроме того, существует ещё переключатель условий. У него два положения «И» и «ИЛИ». По умолчанию он установлен в первом положении. Это означает, что в выборке останутся только строчки, которые удовлетворяют обоим ограничениям. Если он будет выставлен в положение «ИЛИ», то тогда останутся значения, которые подходят под любое из двух условий. В нашем случае нужно выставить переключатель в положение «И», то есть, оставить данную настройку по умолчанию. После того, как все значения введены, щелкаем по кнопке «OK».

Теперь в таблице остались только строчки, в которых сумма выручки не меньше 10000 рублей, но не превышает 15000 рублей.

Аналогично можно настраивать фильтры и в других столбцах. При этом имеется возможность сохранять также фильтрацию и по предыдущим условиям, которые были заданы в колонках. Итак, посмотрим, как производится отбор с помощью фильтра для ячеек в формате даты. Кликаем по значку фильтрации в соответствующем столбце. Последовательно кликаем по пунктам списка «Фильтр по дате» и «Настраиваемый фильтр».

Снова запускается окно пользовательского автофильтра. Выполним отбор результатов в таблице с 4 по 6 мая 2016 года включительно. В переключателе выбора условий, как видим, ещё больше вариантов, чем для числового формата. Выбираем позицию «После или равно». В поле справа устанавливаем значение «04.05.2016». В нижнем блоке устанавливаем переключатель в позицию «До или равно». В правом поле вписываем значение «06.05.2016». Переключатель совместимости условий оставляем в положении по умолчанию – «И». Для того, чтобы применить фильтрацию в действии, жмем на кнопку «OK».

Как видим, наш список ещё больше сократился. Теперь в нем оставлены только строчки, в которых сумма выручки варьируется от 10000 до 15000 рублей за период с 04.05 по 06.05.2016 включительно.

Мы можем сбросить фильтрацию в одном из столбцов. Сделаем это для значений выручки. Кликаем по значку автофильтра в соответствующем столбце. В выпадающем списке щелкаем по пункту «Удалить фильтр».

Как видим, после этих действий, выборка по сумме выручки будет отключена, а останется только отбор по датам (с 04.05.2016 по 06.05.2016).

В данной таблице имеется ещё одна колонка – «Наименование». В ней содержатся данные в текстовом формате. Посмотрим, как сформировать выборку с помощью фильтрации по этим значениям.
Кликаем по значку фильтра в наименовании столбца. Последовательно переходим по наименованиям списка «Текстовые фильтры» и «Настраиваемый фильтр…».

Опять открывается окно пользовательского автофильтра. Давайте сделаем выборку по наименованиям «Картофель» и «Мясо». В первом блоке переключатель условий устанавливаем в позицию «Равно». В поле справа от него вписываем слово «Картофель». Переключатель нижнего блока так же ставим в позицию «Равно». В поле напротив него делаем запись – «Мясо». И вот далее мы выполняем то, чего ранее не делали: устанавливаем переключатель совместимости условий в позицию «ИЛИ». Теперь строчка, содержащая любое из указанных условий, будет выводиться на экран. Щелкаем по кнопке «OK».

Как видим, в новой выборке существуют ограничения по дате (с 04.05.2016 по 06.05.2016) и по наименованию (картофель и мясо). По сумме выручки ограничений нет.

Полностью удалить фильтр можно теми же способами, которые использовались для его установки. Причем неважно, какой именно способ применялся. Для сброса фильтрации, находясь во вкладке «Данные» щелкаем по кнопке «Фильтр», которая размещена в группе «Сортировка и фильтр».

Второй вариант предполагает переход во вкладку «Главная». Там выполняем щелчок на ленте по кнопке «Сортировка и фильтр» в блоке «Редактирование». В активировавшемся списке нажимаем на кнопку «Фильтр».

При использовании любого из двух вышеуказанных методов фильтрация будет удалена, а результаты выборки – очищены. То есть, в таблице будет показан весь массив данных, которыми она располагает.

Способ 2: применение формулы массива

Сделать отбор можно также применив сложную формулу массива. В отличие от предыдущего варианта, данный метод предусматривает вывод результата в отдельную таблицу.

На том же листе создаем пустую таблицу с такими же наименованиями столбцов в шапке, что и у исходника.

Выделяем все пустые ячейки первой колонки новой таблицы. Устанавливаем курсор в строку формул. Как раз сюда будет заноситься формула, производящая выборку по указанным критериям. Отберем строчки, сумма выручки в которых превышает 15000 рублей. В нашем конкретном примере, вводимая формула будет выглядеть следующим образом:
=ИНДЕКС(A2:A29;НАИМЕНЬШИЙ(ЕСЛИ(15000<=C2:C29;СТРОКА(C2:C29);"");СТРОКА()-СТРОКА($C$1))-СТРОКА($C$1))

Естественно, в каждом конкретном случае адрес ячеек и диапазонов будет свой. На данном примере можно сопоставить формулу с координатами на иллюстрации и приспособить её для своих нужд.

Так как это формула массива, то для того, чтобы применить её в действии, нужно нажимать не кнопку Enter, а сочетание клавиш Ctrl+Shift+Enter. Делаем это.

Выделив второй столбец с датами и установив курсор в строку формул, вводим следующее выражение:
=ИНДЕКС(B2:B29;НАИМЕНЬШИЙ(ЕСЛИ(15000<=C2:C29;СТРОКА(C2:C29);"");СТРОКА()-СТРОКА($C$1))-СТРОКА($C$1))

Жмем сочетание клавиш Ctrl+Shift+Enter.

Аналогичным образом в столбец с выручкой вписываем формулу следующего содержания:
=ИНДЕКС(C2:C29;НАИМЕНЬШИЙ(ЕСЛИ(15000<=C2:C29;СТРОКА(C2:C29);"");СТРОКА()-СТРОКА($C$1))-СТРОКА($C$1))

Опять набираем сочетание клавиш Ctrl+Shift+Enter.

Во всех трех случаях меняется только первое значение координат, а в остальном формулы полностью идентичны.

Как видим, таблица заполнена данными, но внешний вид её не совсем привлекателен, к тому же, значения даты заполнены в ней некорректно. Нужно исправить эти недостатки. Некорректность даты связана с тем, что формат ячеек соответствующего столбца общий, а нам нужно установить формат даты. Выделяем весь столбец, включая ячейки с ошибками, и кликаем по выделению правой кнопкой мыши. В появившемся списке переходим по пункту «Формат ячейки…».

В открывшемся окне форматирования открываем вкладку «Число». В блоке «Числовые форматы» выделяем значение «Дата». В правой части окна можно выбрать желаемый тип отображения даты. После того, как настройки выставлены, жмем на кнопку «OK».

Теперь дата отображается корректно. Но, как видим, вся нижняя часть таблицы заполнена ячейками, которые содержат ошибочное значение «#ЧИСЛО!». По сути, это те ячейки, данных из выборки для которых не хватило. Более привлекательно было бы, если бы они отображались вообще пустыми. Для этих целей воспользуемся условным форматированием. Выделяем все ячейки таблицы, кроме шапки. Находясь во вкладке «Главная» кликаем по кнопке «Условное форматирование», которая находится в блоке инструментов «Стили». В появившемся списке выбираем пункт «Создать правило…».

В открывшемся окне выбираем тип правила «Форматировать только ячейки, которые содержат». В первом поле под надписью «Форматировать только ячейки, для которых выполняется следующее условие» выбираем позицию «Ошибки». Далее жмем по кнопке «Формат…».

В запустившемся окне форматирования переходим во вкладку «Шрифт» и в соответствующем поле выбираем белый цвет. После этих действий щелкаем по кнопке «OK».

На кнопку с точно таким же названием жмем после возвращения в окно создания условий.

Теперь у нас имеется готовая выборка по указанному ограничению в отдельной надлежащим образом оформленной таблице.

СРЗНАЧ()

Статистическая функция СРЗНАЧ возвращает среднее арифметическое своих аргументов.

Данная функция может принимать до 255 аргументов и находить среднее сразу в нескольких несмежных диапазонах и ячейках:

Если в рассчитываемом диапазоне встречаются пустые или содержащие текст ячейки, то они игнорируются. В примере ниже среднее ищется по четырем ячейкам, т.е. (4+15+11+22)/4 = 13

Если необходимо вычислить среднее, учитывая все ячейки диапазона, то можно воспользоваться статистической функцией СРЗНАЧА. В следующем примере среднее ищется уже по 6 ячейкам, т.е. (4+15+11+22)/6 = 8,6(6).

Статистическая функция СРЗНАЧ может использовать в качестве своих аргументов математические операторы и различные функции Excel:

СРЗНАЧЕСЛИ()

Если необходимо вернуть среднее арифметическое значений, которые удовлетворяют определенному условию, то можно воспользоваться статистической функцией СРЗНАЧЕСЛИ. Следующая формула вычисляет среднее чисел, которые больше нуля:

В данном примере для подсчета среднего и проверки условия используется один и тот же диапазон, что не всегда удобно. На этот случай у функции СРЗНАЧЕСЛИ существует третий необязательный аргумент, по которому можно вычислять среднее. Т.е. по первому аргументу проверяем условие, по третьему – находим среднее.

Допустим, в таблице ниже собрана статистика по стоимости лекарств в городе. В одной аптеке лекарство стоит дороже, в другой дешевле. Чтобы посчитать стоимость анальгина в среднем по городу, воспользуемся следующей формулой:

Если требуется соблюсти несколько условий, то всегда можно применить статистическую функцию СРЗНАЧЕСЛИМН, которая позволяет считать среднее арифметическое ячеек, удовлетворяющих двум и более критериям.

МАКС()

Статистическая функция МАКС возвращает наибольшее значение в диапазоне ячеек:

МИН()

Статистическая функция МИН возвращает наименьшее значение в диапазоне ячеек:

Источники

https://lumpics.ru/descriptive-statistics-in-excel/
https://statanaliz.info/statistica/opisanie-dannyx/variatsiya-razmakh-srednee-linejnoe-otklonenie/
https://www.hd01.ru/info/kak-poschitat-razmah-v-excel/
http://galyautdinov.ru/post/formula-vyborki-prostaya
https://math.semestr.ru/group/interval-estimation-share.php
https://tidydata.ru/sample-size
https://exceltable.com/formuly/raschet-statisticheskih-vybrosov
https://lumpics.ru/how-to-make-a-sample-in-excel/
https://office-guru.ru/excel/statisticheskie-funkcii-excel-kotorye-neobhodimo-znat-96.html

Источник

Содержание

1 Использование описательной статистики
- 1.1 Подключение «Пакета анализа»
- 1.2 Применение инструмента «Описательная статистика»
- 1.3 Помогла ли вам эта статья?
- 1.4 Статистические процедуры Пакета анализа
- 1.5 Статистические функции библиотеки встроенных функций Excel

Этот инструмент называется «Описательная статистика». С его помощью можно в очень короткие сроки, использовав ресурсы программы, обработать массив данных и получить о нем информацию по целому ряду статистических критериев. Давайте взглянем, как работает данный инструмент, и остановимся на некоторых нюансах работы с ним.

Использование описательной статистики

В Экселе существует отдельный инструмент, входящий в «Пакет анализа», с помощью которого можно провести данный вид обработки данных. Он так и называется «Описательная статистика». Среди критериев, которые высчитывает данный инструмент следующие показатели:

Медиана;
Мода;
Дисперсия;
Среднее;
Стандартное отклонение;
Стандартная ошибка;
Асимметричность и др.

Подключение «Пакета анализа»

Как уже было сказано выше, инструмент «Описательная статистика» входит в более широкий набор функций, который принято называть Пакет анализа. Но дело в том, что по умолчанию данная надстройка в Экселе отключена. Поэтому, если вы до сих пор её не включили, то для использования возможностей описательной статистики, придется это сделать.

Переходим во вкладку «Файл». Далее производим перемещение в пункт «Параметры».
В активировавшемся окне параметров перемещаемся в подраздел «Надстройки». В самой нижней части окна находится поле «Управление». Нужно в нем переставить переключатель в позицию «Надстройки Excel», если он находится в другом положении. Вслед за этим жмем на кнопку «Перейти…».
Запускается окно стандартных надстроек Excel. Около наименования «Пакет анализа» ставим флажок. Затем жмем на кнопку «OK».

После вышеуказанных действий надстройка Пакет анализа будет активирована и станет доступной во вкладке «Данные» Эксель. Теперь мы сможем использовать на практике инструменты описательной статистики.

Применение инструмента «Описательная статистика»

Переходим во вкладку «Данные» и выполняем щелчок по кнопке «Анализ данных», которая размещена на ленте в блоке инструментов «Анализ».
Открывается список инструментов, представленных в Пакете анализа. Ищем наименование «Описательная статистика», выделяем его и щелкаем по кнопке «OK».
После выполнения данных действий непосредственно запускается окно «Описательная статистика».
В поле «Входной интервал» указываем адрес диапазона, который будет подвергаться обработке этим инструментом. Причем указываем его вместе с шапкой таблицы. Для того, чтобы внести нужные нам координаты, устанавливаем курсор в указанное поле. Затем, зажав левую кнопку мыши, выделяем на листе соответствующую табличную область. Как видим, её координаты тут же отобразятся в поле. Так как мы захватили данные вместе с шапкой, то около параметра «Метки в первой строке» следует установить флажок. Тут же выбираем тип группирования, переставив переключатель в позицию «По столбцам» или «По строкам». В нашем случае подходит вариант «По столбцам», но в других случаях, возможно, придется выставить переключатель иначе.

Выше мы говорили исключительно о входных данных. Теперь переходим к разбору настроек параметров вывода, которые расположены в этом же окне формирования описательной статистики. Прежде всего, нам нужно определиться, куда именно будут выводиться обработанные данные:
- Выходной интервал;
- Новый рабочий лист;
- Новая рабочая книга.
В первом случае нужно указать конкретный диапазон на текущем листе или его верхнюю левую ячейку, куда будет выводиться обработанная информация. Во втором случае следует указать название конкретного листа данной книги, где будет отображаться результат обработки. Если листа с таким наименованием в данный момент нет, то он будет создан автоматически после того, как вы нажмете на кнопку «OK». В третьем случае никаких дополнительных параметров указывать не нужно, так как данные будут выводиться в отдельном файле Excel (книге). Мы выбираем вывод результатов на новом рабочем листе под названием «Итоги».

Далее, если вы хотите чтобы выводилась также итоговая статистика, то нужно установить флажок около соответствующего пункта. Также можно установить уровень надежности, поставив галочку около соответствующего значения. По умолчанию он будет равен 95%, но его можно изменить, внеся другие числа в поле справа.

Кроме этого, можно установить галочки в пунктах «K-ый наименьший» и «K-ый наибольший», установив значения в соответствующих полях. Но в нашем случае этот параметр так же, как и предыдущий, не является обязательным, поэтому флажки мы не ставим.

После того, как все указанные данные внесены, жмем на кнопку «OK».
После выполнения этих действий таблица с описательной статистикой выводится на отдельном листе, который был нами назван «Итоги». Как видим, данные представлены сумбурно, поэтому их следует отредактировать, расширив соответствующие колонки для более удобного просмотра.
После того, как данные «причесаны» можно приступать к их непосредственному анализу. Как видим, при помощи инструмента описательной статистики были рассчитаны следующие показатели:
- Асимметричность;
- Интервал;
- Минимум;
- Стандартное отклонение;
- Дисперсия выборки;
- Максимум;
- Сумма;
- Эксцесс;
- Среднее;
- Стандартная ошибка;
- Медиана;
- Мода;
- Счет.

Урок: Статистические функции в Excel

Как видим, с помощью инструмента «Описательная статистика» можно сразу получить результат по целому ряду критериев, которые в ином случае рассчитывались с применением отдельно предназначенной для каждого расчета функцией, что заняло бы значительное время у пользователя. А так, все эти расчеты можно получить практически в один клик, использовав соответствующий инструмент — Пакета анализа.

Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.

Задайте свой вопрос в комментариях, подробно расписав суть проблемы. Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.

Помогла ли вам эта статья?

Да Нет

Описательная статистика в Эксель. Описательная статистика в MS Excel позволяет представить статистическую информацию как совокупность данных, для характеристики которых могут быть использованы различные показатели.

Использование инструмента «Описательная статистика» рассмотрим на примере MS Excel 2010, а в качестве данных для анализа возьмем статистическую информацию по изменению курса доллара за месяц:

Для начала на вкладке «Данные» в группе «Анализ» выбрать пункт «Анализ данных»:

В открывшемся окне «Анализ данных» выбрать инструмент для анализа «Описательная статистика»:

В новом окне «Описательная статистика»,

следует выбрать исходные данные для анализа:

• Входной интервал – это диапазон ячеек с исходными данными для анализа. В случае, если в исходный диапазон входит текстовый заголовок, тогда следует поставить галочку в поле «Метки в первой строке»

• Выходной интервал – это адрес верхней левой ячейки диапазона, в котором будут представлены результаты статистического анализа.

• Итоговая статистика – позволяет вывести дополнительные расширенные результаты анализа исходных данных.

• Уровень надежности – показывает вероятность того, что исследуемый исходный интервал содержит истинное значение оцениваемого параметра. В математической статистике обычно используют значения: 90%, 95%, 99%. В нашем случае, по умолчанию установлено значение 95%.

• К-ый наименьший – показывает наименьшее значение из исследуемого исходного интервала.

• К-ый наибольший – показывает наибольшее значение из исследуемого исходного интервала.

В результате использования инструмента «Описательная статистика», на основании наших исходных данных, получим:

Таким образом, для проведения сложного статистического или инженерного анализа, чтобы упростить процесс и сэкономить время, следует использовать инструмент «Описательная статистика» MS Exсel.

Основными средствами анализа статистических данных в Excel являются статистические процедуры надстройки Пакет анализа (Analysis ToolРак) и статистические функции библиотеки встроенных функций. Основные сведения обо всех этих средствах имеются в электронной справочной системе Excel.

Однако качество описаний статистических процедур и функций, приведенных в этой системе, заставляет желать лучшего. Некоторые из этих описаний не очень понятны, в них имеются неточности, а подчас и просто ошибки (это относится как к англоязычному оригиналу, так и к русскому переводу). Эти недостатки с завидным постоянством повторяются и во многих пособиях по Excel. Найти необходимые пособия в интернете можно быстро если скачать бесплатно Амиго браузер с усовершенствованным поисковым алгоритмом.

Статистические процедуры Пакета анализа

Наиболее развитыми средствами анализа данных являются статистические процедуры Пакета анализа. Они обладают большими возможностями, чем статистические функции. С их помощью можно решать более сложные задачи обработки статистических данных и выполнять более тонкий анализ этих данных.

В Пакет анализа входят следующие статистические процедуры:

генерация случайных чисел (Random number generation);
выборка (Sampling);
гистограмма (Histogram);
описательная статистика (Descriptive statistics);
ранги персентиль (Rank and percentile);
двухвыборочный z-тест для средних (z-Test: Two Sample for Means);
двухвыборочный t-тест для средних с одинаковыми дисперсиями (t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances);
двухвыборочный t-тест для средних с различными дисперсиями (t-Test: Two-Sample Assuming Unequal Variances);
парный двухвыборочный t-тест для средних (t-Test: Paired Two Sample for Means);
двухвыборочный F-тест да я дисперсий (F-Test: Two Sample for Variances);
коварнация (Covariance);
корреляция (Correlation);
рецессия (Regression);
однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA: Single Factor);
двухфакторный дисперсионный анализ без повторений (ANOVA: Two Factor Without Replication);
двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями (ANOVA: Two Factor With Replication);
скользящее среднее (Moving Average);
экспоненциальное сглаживание (Exponential Smoothing);
анализ Фурье (Fourier Analysis).

Для доступа к процедурам Пакета анализа необходимо в меню Сервис (Tools) щелкнуть указателем мыши на строке Анализ данных (Data Analysis). Откроется диалоговое окно с соответствующим названием, в котором перечислены процедуры статистического анализа данных (рис. 1).

Рис.1. Диалоговое окно Анализ данных

Для того чтобы запустить в работу нужную статистическую процедуру, нужно выделить ее указателем мыши и щелкнуть на кнопке ОК. На экране появится диалоговое окно вызванной процедуры. На рис. 2 для примера показано диалоговое окно процедуры Описательная статистика (Descriptive statistics).

Рис.2. Диалоговое окно процедуры Описательная статистика

Диалоговое окно каждой процедуры содержит элементы управления: поля ввода, раскрывающиеся списки, переключатели, флажки и т. п. Эти элементы позволяют задать нужные параметры используемой процедуры. Некоторые элементы управления имеют специфический характер, присущий одной процедуре или небольшой группе процедур. Назначение таких элементов управления будет рассмотрено при описании соответствующих процедур. Другие элементы управления присутствуют в диалоговых окнах почти всех статистических процедур.

К числу общих для большинства процедур элементов управления относятся:

поле ввода Входной интервал (Input Range). В это поле вводится ссылка на диапазон, содержащий статистические данные, подлежащие обработке. Входной диапазон может быть столбцом пли группой столбцов (строкой или группой строк);
переключатель Группирование (Grouped By). В том случае, когда входной диапазон представляет собой столбец или группу столбцов, переключатель устанавливается в положение по столбцам (Columns). Если же входной диапазон представляет собой строку или группу строк, то переключатель устанавливается в положение по строкам (Rows). Более точным названием этого переключателя было бы название Расположение;
флажок Метки (Labels in First Row). Флажок устанавливается в тех случаях, когда первая строка (первый столбец) входного диапазона содержит заголовки. Если такие заголовки отсутствуют, флажок Метки не устанавливают. При этом Excel автоматически создает и выводит на экран стандартные названия для данных выходного диапазона (Столбец1, Столбец2,… или Строка 1. Строка2,…);
переключатели Выходной интервал/Новый рабочий лист/Новая книга (Output Range/New Worksheet/New Workbook). Эти переключатели определяют место вывода таблицы, содержащей результаты реализации статистической процедуры. В группе может быть выбран только одни переключатель.

При выборе переключателя Выходной интервал таблица результатов решения выводится на тот же рабочий лист, на котором находятся исходные данные. Справа от переключателя открывается поле ввода, в которое надо ввести ссылку на левую верхнюю ячейку таблицы результатов. Если возникает опасность наложения таблицы результатов на уже заполненные ячейки, на экране появляется сообщение о такой опасности. В ответ на это сообщение пользователь должен разрешить удаление старых данных и вывод на их место новых.

В положении Новый рабочий лист открывается новый лист рабочей книги. На этот лист, начиная с ячейки А1, и выводится таблица результатов решения. Справа от переключателя имеется поле ввода, в которое в случае необходимости можно ввести имя нового рабочего листа. При выборе переключателя Новая рабочая книга открывается новая рабочая книга. На первый лист этой новой книги, начиная с ячейки А1, выводится таблица результатов решения.

Следует заметить, что результаты;, получаемые с помощью статистических процедур Пакета анализа, не имеют постоянной связи с исходными данными — в случае изменения исходных данных результаты решения автоматически не изменяются. В том случае, когда необходимо получить результаты, автоматически изменяющиеся вместе с исходными данными, нужно использовать подходящие статистические функции библиотеки встроенных функций.

Эффективным и очень удобным в использовании средством парного регрессионного анализа и анализа временных рядов является процедура Добавить линию тренда (Add Trendline), входящая в комплекс графических средств Excel.

Статистические функции библиотеки встроенных функций Excel

Табличный процессор Excel имеет библиотеку встроенных функции рабочего листа (Worksheet function). Одним из разделов этой библиотеки является раздел Статистические функции. В этот раздел входят 83 функции, предназначенные для решения некоторых наиболее востребованных задач теории вероятностей и математической статистики.

Аргументы статистических функций должны быть числами или ссылками на диапазоны, которые содержат числа Если аргумент, который является массивом или ссылкой, содержит тексты, логические значения или пустые ячейки, то такие значения игнорируются, однако ячейки с нулевыми значениями учитываются.

Когда в качестве какого-либо аргумента встроенной статистической функции введен текст, функция выдает сообщение об ошибке #ЗНАЧ! (#VALUE!). Если в качестве аргумента, который по определению должен быть целым числом, введено число не целое, Excel использует в качестве аргумента целую часть этот числа. Никакие сообщения об этом «несанкционированном округлении» на экран не выводятся.

Источник

Загрузка надстройки «Пакет анализа» в Excel

Смотрите также стиль форматирования. Станет написано, что и т.ч. ничего устанавливать меня было все в папке «AddIns»В открывшейся вкладке на Assuming Unequal Variances); направлении, что и»P(T для двух вероятных результаты сравнения нулевой значений, если вИзвлечены ли данные о вкладку можно будет найти.При проведении сложного статистического активным инструмент «Работа

как нужно сделать.» уже не надо это на русском.=) вроде нет такое самом правом краюДвухвыборочный z-тест для средних наблюдаемое z-значение приПарный двухвыборочный t-тест для исходов, чтобы описать гипотезы о том, выборке наблюдается N росте растений дляСредства в меню StatPlus:macПримечание: или инженерного анализа с таблицами» (вкладка

N :-)

ZVI параметра как Translate. ленты располагается блок (z-Test: Two Sample одинаковых средних значениях средних совокупность результатов бросания

что эти две различных переменных измерений. различных уровней температуры и в раскрывающемся LE. Надстройка «Пакет анализа» для можно упростить процесс
«Конструктор»).: В Сервисе войдитеkim: —ZVI инструментов for Means).

генеральной совокупности. «P(ZПарный тест используется, когда монеты. выборки взяты из Оба вида анализа из одной генеральной списке выберите пунктВажно: Excel для Mac 2011
и сэкономить время,Составить отчет можно с в Надстройки и: А у меняОлеся, значит, Вам: —«Анализ»Программа Excel – это
- = ABS(z) или имеется естественная парностьИнструмент анализа «Ранг и распределения с равными возвращают таблицу — матрицу, совокупности. Марка удобренияНадстройки для Excel
- недоступна. Дополнительные сведения используя надстройку «Пакет помощью «Сводной таблицы». активируйте Пакет Анализа даже в 2010 и мне повезлоОлеся, если у

. Кликаем по кнопке не просто табличный Z наблюдений в выборках, персентиль» применяется для дисперсиями, с гипотезой, показывающую коэффициент корреляции в этом анализе.В Excel 2011 отсутствует справка см. в разделе анализа». Для анализаАктивизируем любую из ячеек (описательная статистика) (поставьте эти надстройки почему-то — у Вас Вас русский Excel

«Анализ данных» редактор, но ещёСоздание гистограммы в Excel например, когда генеральная вывода таблицы, содержащей предполагающей, что дисперсии или ковариационный анализ не учитывается.В диалоговом окне

по XLStat и Я не могу данных с помощью диапазона данных. Щелкаем

галочку), и ОК. есть Только, редкая англо-русская порода (с русскими меню),, которая размещена в
и мощный инструмент 2016 совокупность тестируется дважды — порядковый и процентный различны в базовом соответственно для каждойИзвлечены ли шесть выборок,Надстройки
1. StatPlus:mac LE. Справка найти надстройку «Пакет этого пакета следует кнопку «Сводная таблица»Затем опять в что меняется при Excel :) то возможные причины
2. нём. для различных математическихСоздание диаграммы Парето в до и после ранги для каждого распределении. пары переменных измерений.
3. представляющих все парыустановите флажок
  
  по XLStat предоставляется анализа» в Excel указать входные данные («Вставка» — «Таблицы» Сервис — там

Я не могу найти надстройку «Пакет анализа» в Excel для Mac 2011

их отключении -Нужно: проблем: неполная инсталляцияПосле этого запускается окошко

 и статистических вычислений. Excel 2016 эксперимента. Этот инструмент значения в набореС помощью этого инструмента В отличие от значений {удобрение, температура},Пакет анализа компанией XLSTAT. Справка для Mac 2011.

и выбрать параметры; — «Сводная таблица»).
появится Пакет анализа, пока не проверил.1. В Excel Excel, или инсталляция
с большим перечнем В приложении имеется
Видео Установка и активация анализа применяется для данных. С его вычисляется значение f коэффициента корреляции, масштабируемого
используемые для оценки, а затем нажмите по StatPlus:mac LEЧтобы загрузить надстройку «Пакет расчет будет выполненВ диалоговом окне прописываем можно смотреть Описательнуюvika в меню Сервис с подгрузкой пакета

 различных инструментов, которые огромное число функций, пакета анализа и проверки гипотезы о помощью можно проанализировать F-статистики (или F-коэффициент).

в диапазоне от влияния различных марок кнопку предоставляется компанией AnalystSoft. анализа» в Excel 2016 с помощью подходящей диапазон и место,

статистику.: как установить компонент — Надстройки снять
анализа из локальной предлагает функция предназначенных для этих надстройки «Поиск решения»
различии средних для относительное положение значений Значение f, близкое -1 до +1

 удобрений (для первогоОК
- Корпорация Майкрософт не поддерживает для Mac, выполните статистической или инженерной куда поместить сводныйАнализ данных в Excel чтоб работал пакет все флажки, т.е.
- сети, которой или«Анализ данных»

support.office.com

Использование пакета анализа

 задач. Правда, неИНЖЕНЕРНЫЕ функции (Справка) двух выборок данных. в наборе данных. к 1, показывает, включительно, соответствующие значения пункта в списке). эти продукты. указанные ниже действия. макрофункции, а результат отчет (новый лист). предполагает сама конструкция анализа??помогите!!!у меня ex2003 отключить все надстройки. уже нет, или. Среди них можно все эти возможностиСТАТИСТИЧЕСКИЕ функции (Справка) В нем не Этот инструмент использует что дисперсии генеральной

ковариационного анализа не и уровней температурыЕслиПримечание:Откройте меню будет помещен вОткрывается «Мастер сводных таблиц». табличного процессора. ОченьЮрий М2. Выйти из что-то там поменялось. выделить следующие возможности: по умолчанию активированы.Общие сведения о формулах предполагается равенство дисперсий функции работы с совокупности равны. В масштабируются. Оба вида (для второго пункта

Пакет анализаМы стараемся какСервис выходной диапазон. Некоторые Левая часть листа многие средства программы: Сервис — надстройки ExcelВ приложении подробнаяКорреляция; Именно к таким в Excel генеральных совокупностей, из листами таблице результатов, если анализа характеризуют степень, в списке), из

отсутствует в списке можно оперативнее обеспечиватьи выберите инструменты позволяют представить – изображение отчета, подходят для реализации — см. скрин.3. Удалить все инструкция, как добавитьГистограмма; скрытым функциям относитсяРекомендации, позволяющие избежать появления которых выбраны данные.

Загрузка и активация пакета анализа

РАНГ.РВ f < 1, в которой две одной генеральной совокупности. поля вас актуальными справочнымиНадстройки Excel

результаты анализа в правая часть – этой задачи. Прикрепленные файлы post_232067.jpg файлы из папки:
на Ваш компьютерРегрессия; набор инструментов неработающих формулПримечание:и «P(F 1, «P(F

переменные «изменяются вместе». Альтернативная гипотеза предполагает,Доступные надстройки материалами на вашем. графическом виде. инструменты создания сводногоExcel позиционирует себя как (39.26 КБ)
C:Program FilesMicrosoft OfficeOFFICE11Library надстройку Пакет АнализаВыборка;«Анализ данных»Поиск ошибок в формулах Одним из результатов тестаПРОЦЕНТРАНГ.ВКЛИнструмент «Анализ Фурье» применяется
- Ковариационный анализ вычисляет значение что влияние конкретных, нажмите кнопку языке. Эта страницаВ окнеФункции анализа данных можно отчета. лучший универсальный программный
- ZVI4. Вместо удаленных с помощью инсталлятора.Экспоненциальное сглаживание;. Давайте выясним, какСочетания клавиш и горячие является совокупная дисперсия

. Если необходимо учитывать для решения задач функции пар {удобрение, температура}Обзор переведена автоматически, поэтомуДоступные надстройки применять только наВыбираем необходимые поля из продукт в мире: Подробная инструкция по файлов записать те, Передайте ее тому,Генератор случайных чисел; его можно включить. клавиши в Excel (совокупная мера распределения

Дисперсионный анализ

связанные значения, можно в линейных системахКОВАРИАЦИЯ.Г превышает влияние отдельно, чтобы выполнить поиск. ее текст может

установите флажок

одном листе. Если списка. Определяемся со по обработке аналитической установке с картинками что в прилагаемом кто устанавливал ВамОписательная статистика;Скачать последнюю версиюФункции Excel (по алфавиту) данных вокруг среднего воспользоваться функцией и анализа периодическихдля каждой пары удобрения и отдельноЕсли выводится сообщение о содержать неточности иПакет анализа анализ данных проводится значениями для названий информации. От маленького — внутри архива архиве. Excel. и попроситеАнализ Фурье;

 ExcelФункции Excel (по категориям)

значения), вычисляемая поРАНГ.РВ данных на основе переменных измерений (напрямую температуры. том, что пакет грамматические ошибки. Для, а затем нажмите в группе, состоящей строк и столбцов. предприятия до крупных post_15093.rar (8-е сообщение5. Зайти в помочь.Различные виды дисперсионного анализаЧтобы воспользоваться возможностями, которыеИспользование надстройки «Пакет анализа», следующей формуле:, которая считает ранги метода быстрого преобразования использовать функцию КОВАРИАЦИЯ.Г

Двухфакторный дисперсионный анализ без анализа не установлен нас важно, чтобы кнопку из нескольких листов, В левой части корпораций, руководители тратят
сверху), в документе Excel и включитьЕсли и это и др. предоставляет функция поможет упростить расчетыДвухвыборочный t-тест с одинаковыми

связанных значений одинаковыми, Фурье (БПФ). Этот вместо ковариационного анализа повторений на компьютере, нажмите эта статья былаОК то результаты будут листа будет «строиться» значительную часть своего «Установка_надстройки_ Пакет_Анализа.doc» флажки надстроек не поможет, тоВыбираем ту функцию, которой«Анализ данных» при проведении статистического дисперсиями

 или функцией инструмент поддерживает также

имеет смысл приЭтот инструмент анализа применяется, кнопку вам полезна. Просим. выведены на первом отчет. рабочего времени дляДарья6. При необходимости выложите сюда скриншот хотим воспользоваться и, нужно активировать группу или инженерного анализа.

Корреляция

Этот инструмент анализа основанРАНГ.СР обратные преобразования, при наличии только двух если данные можноДа вас уделить паруЕсли надстройка листе, на остальныхСоздание сводной таблицы – анализа жизнедеятельности их: у меня не повторить действия предыдущего окошка надстроек (в жмем на кнопку инструментовНадстройка Пакет анализа (Analysis ToolPak) на двухвыборочном t-тесте, которая возвращает средний этом инвертирование преобразованных переменных измерений, то систематизировать по двум, чтобы установить его. секунд и сообщить,Пакет анализа листах будут выведены

это уже способ бизнеса. Рассмотрим основные устанавливается пакет анализа письма. котором сейчас все«OK»«Пакет анализа» доступна из вкладки Стьюдента, который используется ранг связанных значений. данных возвращает исходные есть при N=2). параметрам, как вПримечание: помогла ли онаотсутствует в списке пустые диапазоны, содержащие анализа данных. Более аналитические инструменты в в excel 2003!7. Если не по-английски)..

, выполнив определенные действия Данные, группа Анализ. для проверки гипотезыИнструмент анализа «Регрессия» применяется данные. Элемент по диагонали случае двухфакторного дисперсионного Чтобы включить в «Пакет вам, с помощью поля только форматы. Чтобы того, пользователь выбирает Excel и примеры пробовала по примеру поможет — сдаюсь!Для этого вызовите

Ковариация

Работа в каждой функции в настройках Microsoft Кнопка для вызова о равенстве средних для подбора графикаИнструмент «Гистограмма» применяется для таблицы, возвращаемой после анализа с повторениями. анализа» функции Visual кнопок внизу страницы.Доступные надстройки провести анализ данных нужную ему в применения их в из вашего форума Тогда зовите того, это окошко из имеет свой собственный Excel. Алгоритм этих диалогового окна называется для двух выборок.

для набора наблюдений вычисления выборочных и проведения ковариационного анализа, Однако в таком Basic для приложений Для удобства также, нажмите кнопку на всех листах, конкретный момент информацию практике. установить его, но кто вам уcтановил меню Сервис - алгоритм действий. Использование действий практически одинаков Анализ данных. Эта форма t-теста с помощью метода интегральных частот попадания в строке i анализе предполагается, что (VBA), можно загрузить приводим ссылку наОбзор повторите процедуру для

для отображения. ОнОдним из самых привлекательных под конец установки такой Excel, пусть Надстройки и нажмите некоторых инструментов группы для версий программыЕсли кнопка не отображается предполагает совпадение значений наименьших квадратов. Регрессия данных в указанные столбец i является для каждой пары надстройку «Пакет анализа оригинал (на английском, чтобы найти ее. каждого листа в

Описательная статистика

может в дальнейшем анализов данных является выдал ошибку 1311!! удалит его, а Alt — Print«Анализ данных»

Экспоненциальное сглаживание

2010, 2013 и в указанной группе, дисперсии генеральных совокупностей используется для анализа интервалы значений. При ковариационным анализом i-ой параметров есть только VBA». Для этого языке) .Если появится сообщение о отдельности. применять другие инструменты. «Что-если». Он находится: как это исправить,

 затем поставит заново, Screen, после чегоописаны в отдельных 2016 года, и то необходимо сначала и называется гомоскедастическим воздействия на отдельную этом рассчитываются числа переменной измерения с одно измерение (например, необходимо выполнить теПри проведении сложного статистического том, что надстройкаWindows Mac OSМощное средство анализа данных. «Данные»-«Работа с данными»-«Что-если». помогите, пожалуйста!! надеюсь, это будет

Двухвыборочный t-тест для дисперсии

в Word-e нажмите уроках. имеет лишь незначительные

включить надстройку (ниже t-тестом. зависимую переменную значений попаданий для заданного самой собой; это для каждой пары же действия, что или инженерного анализа «Пакет анализа» не  Рассмотрим организацию информацииСредства анализа «Что-если»:ZVI уже русский и,

Ctrl-V.Урок: отличия у версии дано пояснение дляДвухвыборочный t-тест с различными одной или нескольких диапазона ячеек. всего лишь дисперсия параметров {удобрение, температура} и для загрузки

Анализ Фурье

можно упростить процесс установлена на компьютере,Откройте вкладку с помощью инструмента«Подбор параметра». Применяется, когда: Здравствуйте, Дарья. по-возможности, лицензионный.—Корреляционный анализ в Excel 2007 года. EXCEL 2010/2007): дисперсиями

Гистограмма

независимых переменных. Например,Например, можно получить распределение генеральной совокупности для из предыдущего примера). надстройки «Пакет анализа». и сэкономить время, нажмите кнопкуФайл

«Что-если» — «Таблица пользователю известен результатВыше мы рассматривали—ZVIУрок:Перейдите во вкладкуна вкладке Файл выберитеЭтот инструмент анализа выполняет на спортивные качества успеваемости по шкале данной переменной, вычисляемаяФункции В окне

 используя надстройку «ПакетДа, нажмите кнопку данных».

Скользящее среднее

формулы, но неизвестны 2 ситуации:ZVIGuestРегрессионный анализ в Excel«Файл» команду Параметры, а двухвыборочный t-тест Стьюдента, атлета влияют несколько оценок в группе функциейКОРРЕЛДоступные надстройки анализа». Чтобы выполнить, чтобы ее установить.ПараметрыВажные условия: входные данные для

1. Если есть

Guest: ZVI: у меняУрок:. Если вы используете
 затем — категорию  который используется для факторов, включая возраст, из 20 студентов.ДИСПРи
установите флажок рядом  анализ с помощьюВыйдите из приложения Excelи выберите категориюданные должны находиться в этого результата.

Генерация случайных чисел

инсталлятор MS Office: ОГРОМНОЕ ОГРОМНОЕ СПАСИБО!!!!!!У Excel русский,с русскимКак сделать гистограмму в версию Microsoft Excel Надстройки. проверки гипотезы о рост и вес. Таблица гистограммы состоит.PEARSON с элементом этого пакета, следует и перезапустите его.Надстройки одном столбце или«Таблица данных». Используется в 2003, то нужно меня теперь на

Ранг и персентиль

меню.Мне его недавно Excel 2007, то вместов списке Управление (внизу равенстве средних для Можно вычислить степень из границ шкалыКовариационный анализ дает возможностьвычисляют коэффициент корреляцииПакет анализа VBA указать входные данныеТеперь на вкладке. одной строке; ситуациях, когда нужно воспользоваться инструкцией «Установка_надстройки_ русском!!!Я очень благодарна переустанавливали,но видимо вотКак видим, хотя блок кнопки окна) выберите пункт двух выборок данных влияния каждого из оценок и групп установить, ассоциированы ли между двумя переменными

Регрессия

. и выбрать параметры.ДанныеЕсли вы используете Excel 2007,формула ссылается на одну показать в виде Пакет_Анализа.doc». в архиве тебе!=))))))Еще раз спасибо=) где эти Надстройки инструментов«Файл» Надстройки Excel и из разных генеральных этих трех факторов студентов, уровень успеваемости наборы данных по измерений, когда дляСуществует несколько видов дисперсионного Расчет будет выполнендоступна команда нажмите входную ячейку.

таблицы влияние переменных post_15093.rarТатьянка

Выборка

не совсем до«Пакет анализа»нажмите значок нажмите кнопку Перейти. совокупностей. Эта форма по результатам выступления которых находится между величине, то есть большие каждой переменной измерение анализа. Нужный вариант с использованием подходящейАнализ данныхкнопку Microsoft OfficeПроцедура создания «Таблицы данных»: значений на формулы.2. Если инсталлятора: Подскажите, пожалуйста, а установили и поэтомуи не активированMicrosoft Officeв окне Доступные надстройки t-теста предполагает несовпадение спортсмена, а затем самой нижней границей

t-тест

значения из одного наблюдается для каждого выбирается с учетом статистической или инженерной., а затемЗаносим входные значения в«Диспетчер сценариев». Применяется для MS Office 2003 что делать если там осталось на по умолчанию, процессв верхнем левом установите флажок Пакет

дисперсий генеральных совокупностей использовать полученные данные и текущей границей. набора данных связаны субъекта N (пропуск числа факторов и макрофункции, а результатСуществует несколько сторонних надстроек, – кнопку столбец, а формулу формирования, изменения и нет, то в по адресу C:Program англ.Поэтому или надо

его включения довольно

 углу окна. анализа и нажмите

и обычно называется для предсказания выступления Наиболее часто встречающийся с большими значениями наблюдения для субъекта имеющихся выборок из будет помещен в обеспечивающих функциональные возможностиПараметры Excel – в соседний сохранения разных наборов сообщении, где post_15245.rar FilesMicrosoft OfficeOffice10LibraryAnalysisANALYS32.XLL папка вызывать того,кто устанавливал.А прост. В то

Кликаем по одному из кнопку ОК. гетероскедастическим t-тестом. Если другого спортсмена. уровень является модой другого набора (положительная приводит к игнорированию

 генеральной совокупности. выходной диапазон. Некоторые

надстройки «Пакет анализа». столбец на одну входных данных и написано, что и оказывается пустой? Это так никак нельзя же время, без пунктов, представленных вСОВЕТ тестируется одна и

Инструмент «Регрессия» использует функцию диапазона данных.

ковариация) или наоборот, субъекта в анализе).Однофакторный дисперсионный анализ инструменты позволяют представить в Excel 2011.В раскрывающемся списке строку выше. итогов вычислений по как нужно сделать. значит, что Excel без этого? знания четкого алгоритма левой части открывшегося: Если пункт Пакет та же генеральнаяЛИНЕЙНСовет:

малые значения одного Корреляционный анализ иногдаЭто средство служит для

результаты анализа вВариант 1.УправлениеВыделяем диапазон значений, включающий группе формул.Уточните, пожалуйста: установлен неправильно?вот я выложила действий вряд ли окна – анализа отсутствует в совокупность, необходимо использовать. В Excel 2016 теперь набора связаны с применяется, если для анализа дисперсии по графическом виде. Скачайте дополнительный компонент XLSTATвыберите пункт столбец с входными«Поиск решения». Это надстройка- какая уvikttur это окошко

Z-тест

у пользователя получится«Параметры» списке Доступные надстройки, парный тест, показанныйИнструмент анализа «Выборка» создает можно создавать гистограммы большими значениями другого каждого субъекта N данным двух илиФункции анализа данных можно для Mac иНадстройки Excel данными и формулой. программы Excel. Помогает Вас ситуация из: при установке офиса

ZVI быстро активировать эту. нажмите кнопку Обзор, в следующем примере. выборку из генеральной и диаграммы Парето. (отрицательная ковариация), или есть более двух нескольких выборок. При применять только на используйте его в

См. также

и нажмите кнопку Переходим на вкладку

найти наилучшее решение приведенных выше –

спрашивается — полная: 1. А что, очень полезную статистическую

В открывшемся окне параметров

чтобы найти надстройку.

Для определения тестовой величины совокупности, рассматривая входной

Инструмент анализа «Скользящее среднее» данные двух диапазонов

переменных измерений. В

анализе гипотеза о одном листе. Если

Excel 2011. XLSTAT содержит

Перейти

support.office.com

Надстройка Пакет анализа MS EXCEL

«Данные». Открываем инструмент определенной задачи. первая или вторая? установка, неполная или

до этого стояла функцию. Эксель переходим в Файл надстройки FUNCRES.xlamt диапазон как генеральную

применяется для расчета никак не связаны результате выводится таблица, том, что каждый анализ данных проводится более 200 базовых

. «Что-если». Щелкаем кнопкуПрактический пример использования «Что-если»- что по
по выбору (или английская версия ExcelАвтор: Максим Тютюшев подраздел
обычно хранится виспользуется следующая формула. совокупность. Если совокупность значений в прогнозируемом

 (ковариация близка к корреляционная матрица, показывающая пример извлечен из в группе, состоящей и расширенных статистическихЕсли вы используете Excel «Таблица данных». для поиска оптимальных предложенной инструкции было что-то около этого). 2003?Олеся

«Надстройки» папке MS OFFICE,Следующая формула используется для слишком велика для

периоде на основе нулю). значение функции одного и того из нескольких листов, инструментов, включая все

для Mac, вВ открывшемся диалоговом окне
скидок по таблице сделано? Видимо, установлен не
2. Уточните, есть: Пожалуйста,подскажите,кто знает!В excel,где(предпоследний в списке
например C:Program FilesMicrosoft OfficeOffice14LibraryAnalysis или
вычисления степени свободы
обработки или построения
среднего значения переменной
Инструмент анализа «Описательная статистика»КОРРЕЛ же базового распределения
то результаты будут
функции надстройки «Пакет
строке меню откройте
есть два поля. данных.
- на каком полный пакет. Или
ли у Вас
Сервис-Надстройки мне нужна
в левой части его можно скачать df. Так как диаграммы, можно использовать
для указанного числа применяется для создания(или
вероятности, сравнивается с выведены на первом анализа».
вкладку Так как мыДругие инструменты для анализа

excel2.ru

Включение блока инструментов «Анализ данных» в Microsoft Excel

шаге инструкции возникла гадость какая съела. 4 файла здесь: программа «Пакет анализа»,но экрана). с сайта MS. результат вычисления обычно представительную выборку. Кроме предшествующих периодов. Скользящее одномерного статистического отчета,PEARSON альтернативной гипотезой, предполагающей, листе, на остальныхПерейдите на страницу скачиванияСредства создаем таблицу с данных: проблема (что именно

Диск с офисомC:Program FilesMicrosoft OfficeOFFICE11LibraryAnalysis

Включение блока инструментов

проблема в том,чтоВ этом подразделе насПосле нажатия кнопки Анализ не бывает целым того, если предполагается среднее, в отличие содержащего информацию о) для каждой возможной что базовые распределения листах будут выведены XLSTAT.и в раскрывающемся одним входом, тогруппировка данных; означает «под конец в дисковод -

Активация

Что должно быть у меня это будет интересовать нижняя данных будет выведено числом, значение df периодичность входных данных, от простого среднего центральной тенденции и пары переменных измерений. вероятности во всех пустые диапазоны, содержащие
Выберите версию XLSTAT, соответствующую списке выберите пункт вводим адрес толькоконсолидация данных (объединение нескольких установки»)? и доустановить.
-см. приложение с на англ.языке и часть окна. Там диалоговое окно надстройки округляется до целого то можно создать для всей выборки,
изменчивости входных данных.Коэффициент корреляции, как и выборках разные. Если только форматы. Чтобы вашей операционной системеНадстройки для Excel в поле «Подставлять наборов данных);- что написаноТатьянка окошком в предыдущем написано «Analysis ToolPak».Скажите,никто представлен параметр Пакет анализа. для получения порогового выборку, содержащую значения содержит сведения оИнструмент анализа «Экспоненциальное сглаживание»
ковариационный анализ, характеризует выборок только две, провести анализ данных Mac OS, и скачайте. значения по строкамсортировка и фильтрация (изменение в сообщении об: Спасибо! Буду пробовать! моем письме. не знает как«Управление»

Ниже описаны средства, включенные значения из t-таблицы. только из отдельной тенденциях изменения данных. применяется для предсказания

Запуск функций группы «Анализ данных»

степень, в которой можно применить функцию на всех листах, ее.В диалоговом окне

в». Если входные порядка строк по ошибке кроме номера
)— сделать так,чтобы было. Если в выпадающей в Пакет анализа Функция листа Excel части цикла. Например, Этот метод может значения на основе
два измерения «изменяютсяТ.ТЕСТ повторите процедуру дляСледуйте инструкциям по установкеНадстройки значения располагаются в заданному параметру);
- ошибки?
- ZVI
- ZVI
- на русском???Очень срочно
- форме, относящейся к
- (по теме каждого
- Т.ТЕСТ
- если входной диапазон
- использоваться для прогноза прогноза для предыдущего
вместе». В отличие. Для трех и каждого листа в для Mac OS.установите флажок

строках (а неработа со сводными таблицами;Дарья: Татьяна, сначала всеGuest надо! нему, стоит значение

средства написана соответствующаяпо возможности использует

содержит данные для сбыта, запасов и

периода, скорректированного с от ковариационного анализа более выборок не

отдельности.Откройте файл Excel сПакет анализа в столбцах), тополучение промежуточных итогов (часто: Я скачала программу же проверьте версию: ZVI: нет,до этого:) отличное от статья – кликайте вычисленные значения без квартальных продаж, создание других тенденций. Расчет

учетом погрешностей в

lumpics.ru

Пакет анализа

 коэффициент корреляции масштабируется существует обобщения функцииНиже описаны инструменты, включенные данными и щелкните, а затем нажмите адрес будем вписывать требуется при работе PRO11.MSI — это Excel из его у меня был: Там же, но«Надстройки Excel»

 по гиперссылкам). округления для вычисления выборки с периодом прогнозируемых значений выполняется этом прогнозе. При таким образом, чтоТ.ТЕСТ в пакет анализа.

 значок XLSTAT, чтобы кнопку в поле «Подставлять со списками); инсталлятор?? по post_15093 меню: Справка - такой же excel,на несколькими строчками ниже, то нужно изменитьОднофакторный дисперсионный анализ (ANOVA: значения 4 разместит в

 по следующей формуле: анализе используется константа его значение не

, но вместо этого Для доступа к открыть панель инструментов

ОК значения по столбцамусловное форматирование; сделала все по О программе

 русском. И все должна быть строчка его на указанное. single factor);Т.ТЕСТ выходном диапазоне значениягде

 сглаживания зависит от единиц,
можно воспользоваться моделью ним нажмите кнопку XLSTAT.. в» и нажимаемграфиками и диаграммами. инструкции, отметила выполнитьЕсли Excel 2002, эти 4 файла «Пакет анализа». Если Если же установлен

Двухфакторный дисперсионный анализ сс нецелым значением продаж из одногоNa в которых выражены однофакторного дисперсионного анализа.Анализ данныхВы получите доступ ко

Если ОК.Анализировать данные в Excel с моего компьютера то нужно проверять у меня есть.
ее нет, то именно этот пункт, повторениями (ANOVA: two df. Из-за разницы и того же — число предшествующих периодов,, величина которой определяет переменные двух измерений
Двухфакторный дисперсионный анализ с
в группе

 всем функциям XLSTATПакет анализаДля анализа деятельности предприятия можно с помощью и нажала обновить. папку: C:Program FilesMicrosoftZVI какие строчки (все) то просто кликаем factor with replication); подходов к определению квартала. входящих в скользящее
степень влияния на (например, если вес

 повторениямиАнализ на 30 дней. Черезотсутствует в списке берутся данные из

встроенных функций (математических, Пройдя до копирования OfficeOFFICE10Library
: Тогда попробуйте так:
есть? на кнопкуДвухфакторный дисперсионный анализ без степеней свободы в
Двухвыборочный t-тест проверяет равенство
среднее;

 прогнозы погрешностей в и высота являютсяЭтот инструмент анализа применяется,на вкладке 30 дней можно будет поля бухгалтерского баланса, отчета

 финансовых, логических, статистических новых файлов, установка
Если Excel 2003,Из Excel меню:Guest
«Перейти…»
повторений (ANOVA: two

случае с разными средних значений генеральной

A предыдущем прогнозе. двумя измерениями, значение если данные можноДанные использовать бесплатную версию,Доступные надстройки о прибылях и и т.д.). прекратилась и выдал
то нужно проверять
Севис — Надстройки

: Всего у менясправа от него. factor without replication); дисперсиями результаты функций совокупности по каждойjПримечание: коэффициента корреляции не систематизировать по двум. Если команда

 которая включает функции, нажмите кнопку
убытках. Каждый пользователь ошибку 1311 исходный папку: C:Program FilesMicrosoft — Обзор
там 7 строк,все
Открывается небольшое окно доступныхКорреляция (Correlation);Т.ТЕСТ выборке. Три вида — фактическое значение в
Для константы сглаживания наиболее изменится после перевода
параметрам. Например, вАнализ данных
надстройки «Пакет анализа»,
Обзор создает свою форму,Чтобы упростить просмотр, обработку файл не был
OfficeOFFICE11Libraryи выбрать: они на англ.языке,первая
надстроек. Среди нихКовариация (Covariance);и t-тест будут
этого теста допускают момент времени подходящими являются значения веса из фунтов эксперименте по измерениюнедоступна, необходимо загрузить или заказать одно, чтобы выполнить поиск. в которой отражаются и обобщение данных,
найден C:UsersДашаDesktopCC561401.CAB Убедитесь,
Если в папке

C:Program FilesMicrosoft OfficeOffice10LibraryAnalysisANALYS32.XLL это «Analysis Toolpak»(это нужно выбрать пунктОписательная статистика (Descriptive Statistics); различаться.

 следующие условия: равныеj от 0,2 до в килограммы). Любое высоты растений последние надстройку «Пакет анализа». из комплексных решенийЕсли появится сообщение о

 особенности фирмы, важная в Excel применяются что файл существует пусто, то можетеНа все вопросы и есть как«Пакет анализа»Экспоненциальное сглаживание (Exponential Smoothing);Инструмент анализа «Двухвыборочный z-тест дисперсии генерального распределения,; 0,3. Эти значения

 значение коэффициента корреляции обрабатывали удобрениями отОткройте вкладку

 XLSTAT. том, что надстройка для принятия решений сводные таблицы. и доступен. Пробовала выполнить пункты 1-7

Excel-я согласиться. Пакет анализа) ии поставить околоДвухвыборочный F-тест для дисперсии

для средних» выполняет дисперсии генеральной совокупностиF показывают, что ошибка

должно находиться в различных изготовителей (например,ФайлВариант 2. «Пакет анализа» не информация.Программа будет воспринимать введенную/вводимую найти такие папки, из моего сообщенияЕсли после не

 там еще разные него галочку. После (F-test Two Sample двухвыборочный z-тест для не равны, аj текущего прогноза установлена диапазоне от -1

 A, B, C), нажмите кнопку Скачайте бесплатный выпуск StatPlus:mac установлена на компьютере,скачать систему анализа предприятий; информацию как таблицу, не получилось…не знаю выше от 17.04.2008,

 появится пункт меню есть. Я просто этого, нажать на for Variances); средних с известными также представление двух — прогнозируемое значение в на уровне от

 до +1 включительно. и содержали приПараметры LE с сайта

 нажмите кнопкускачать аналитическую таблицу финансов; а не простой что делать! 22:57. Но воспользоваться

 «Сервис» — «Анализ не знаю,может можно кнопкуАнализ Фурье (Fourier Analysis); дисперсиями, который используется выборок до и момент времени

 20 до 30Корреляционный анализ дает возможность различной температуре (например,и выберите категорию AnalystSoft и используйтеДатаблица рентабельности бизнеса; набор данных, еслиZVI инсталлятором, как посоветовал данных», то нужно

 как-нибудь на русском«OK»

Гистограмма (Histogram); для проверки основной

после наблюдения поj процентов ошибки предыдущего установить, ассоциированы ли низкой и высокой).Надстройки

его вместе с, чтобы ее установить.отчет по движению денежных списки со значениями: Нет это только Vikttur, будет корректнее

звать того, кто
сделать?, расположенную в самомСкользящее среднее (Moving average); гипотезы об отсутствии
одному и тому. прогноза. Более высокие
наборы данных по Таким образом, для. Excel 2011.Примечание:
средств; отформатировать соответствующим образом: один из файлов с точки зрения

 поможет установить надстройку,Артем верху правой частиГенерация случайных чисел (Random различий между средними же субъекту.Инструмент «Генерация случайных чисел» значения константы ускоряют величине, т. е. большие значения каждой из 6Если вы используете ExcelStatPlus:mac LE включает многие Для включения в «Пакетпример балльного метода вПерейти на вкладку «Вставка» инсталлятора. Инсталлятор должен авторских прав. или попробовать самой: Поставить офис с

 окошка. Number Generation); двух генеральных совокупностейДля всех трех средств, применяется для заполнения отклик, но могут из одного набора
возможных пар условий 2007, нажмите функции, которые были анализа» функций Visual финансово-экономической аналитике. и щелкнуть по
быть на компакт-дискеcorn это сделать по русским переводом надстоекПосле выполнения этих действийРанг и Персентиль (Rank

 относительно односторонней и перечисленных ниже, значение диапазона случайными числами, привести к непредсказуемым данных связаны с {удобрение, температура}, имеется
Кнопку Microsoft Office ранее доступны в Basic для приложенийДля примера предлагаем скачать кнопке «Таблица».

planetaexcel.ru

Анализ данных в Excel с примерами отчетов скачать

у того, кто: Подскажите, пожалуйста, а инструкции, которую яGuest указанная функция будет and Percentile);

двусторонней альтернативных гипотез. t вычисляется и извлеченными из одного выбросам. Низкие значения большими значениями другого одинаковый набор наблюденийи нажмите кнопку надстройке «Пакет анализа», (VBA) можно загрузить финансовый анализ предприятийОткроется диалоговое окно «Создание Вам устанавливал Excel. можно данную надсройку выкладывал здесь.: А как это

Инструменты анализа Excel

активирована, а еёРегрессия (Regression); При неизвестных значениях отображается как «t-статистика»

или нескольких распределений.

константы могут привести набора (положительная корреляция) за ростом растений.Параметры Excel такие как регрессии,
надстройку в таблицах и таблицы».Если такого инсталляционного установить на Exel
— сделать? инструментарий доступен наВыборка (Sampling); дисперсий следует воспользоваться в выводимой таблице.
С помощью этой к большим промежуткам или наоборот, малые С помощью этого

В раскрывающемся списке гистограммы, дисперсионный анализПакет анализа VBA графиках составленные профессиональными

Указать диапазон данных (если диска у Вас

и t-тесты.. Для этого необходимо специалистами в области они уже внесены) нет, но Excel

нужно, а найти

Сводные таблицы в анализе данных

Guest: Олеся! В 2007-омТеперь мы можем запустить средних (t-Test: Paired

Z.ТЕСТ данных это значение объекты, имеющие случайнуюДвухвыборочный F-тест применяется для связаны с большими проверить следующие гипотезы:

выберите пунктПосетите веб-сайт AnalystSoft и выполнить те же
финансово-экономической аналитике. Здесь или предполагаемый диапазон
установлен, то попробуйте надстройку «Пакет анализа»: ZVI: да в это выглядит так любой из инструментов Two Sample for. t может быть

природу, по известному сравнения дисперсий двух значениями другого (отрицательнаяИзвлечены ли данные оНадстройки Excel следуйте инструкциям на

действия, что и используются формы бухгалтерской

(в какие ячейки установить пакет анализа не могу… пункте сервис,у меня — может прояснит.
группы Means);При использовании этого инструмента отрицательным или неотрицательным.
распределению вероятностей. Например, генеральных совокупностей. корреляция), или данные росте растений дляи нажмите кнопку странице скачивания.
для загрузки надстройки отчетности, формулы и будет помещена таблица). по пункту:lapink2000 появляется этот анализ Скрин во вложении.

«Анализ данных»Двухвыборочный t-тест с одинаковыми следует внимательно просматривать Если предположить, что можно использовать нормальноеНапример, можно использовать F-тест двух диапазонов никак различных марок удобренийПерейти

Анализ «Что-если» в Excel: «Таблица данных»

После скачивания и установки «Пакет анализа». В таблицы для расчета Установить флажок напротив»2. Если инсталлятора

: Начиная с версии

данных,только на англ.Guest.
дисперсиями (t-Test: Two-Sample результат. «P(Z =

средние генеральной совокупности

распределение для моделирования по выборкам результатов не связаны (нулевая из одной генеральной.
StatPlus:mac LE откройте окне и анализа платежеспособности, «Таблица с заголовками». MS Office 2003 2007 функции Пакета Data analysis.И все
: У меня excelПереходим во вкладку Assuming Equal Variances); ABS(z)), вероятность z-значения, равны, при t совокупности данных по заплыва для каждой корреляция). совокупности. Температура вЕсли вы используете Excel книгу с даннымиДоступные надстройки финансового состояния, рентабельности, Нажать Enter. нет, то в Анализа перешли в это работает.но мне

Анализ предприятия в Excel: примеры

2003.Я так посмотрела,вот«Данные»Двухвыборочный t-тест с различными удаленного от 0 < 0 «P(T росту людей или из двух команд.Инструменты «Корреляция» и «Ковариация» этом анализе не для Mac, в

для анализа.
установите флажок
деловой активности и
К указанному диапазону применится сообщении, где post_15245.rar
разряд встроенных функций, надо, чтобы у

у меня вроде. дисперсиями (t-Test: Two-Sample в том же =0 «P(T использовать распределение Бернулли Это средство предоставляет применяются для одинаковых учитывается. строке меню откройтеОткройте StatPlus:mac LE. ФункцииПакет анализа VBA т.д.

exceltable.com

заданный по умолчанию

Источник

Инфоурок

›

Другое

›Презентации›Статистический анализ данных в MS Excel

Скачать материал

Сейчас обучается 396 человек из 63 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:

6 208 954 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
4744
2

27.12.2020
4946
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 сайт

Если 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: 46988
- Всего материалов:
  
  217

Источник

23	25	24	25	30	24	30	26	28	26
32	33	31	31	25	33	25	29	30	28
23	30	29	24	33	30	30	28	26	25
26	29	27	29	26	28	27	26	29	28
29	30	27	30	28	32	28	26	30	26
31	27	30	27	33	28	26	30	31	29
27	30	30	29	27	26	28	31	29	28
33	27	30	33	26	31	34	28	32	22
29	30	27	29	34	29	32	29	29	30
29	29	36	29	29	34	23	28	24	28

23	25	24	25	30	24	30	26	28	26
32	33	31	31	25	33	25	29	30	28
23	30	29	24	33	30	30	28	26	25
26	29	27	29	26	28	27	26	29	28
29	30	27	30	28	32	28	26	30	26
31	27	30	27	33	28	26	30	31	29
27	30	30	29	27	26	28	31	29	28
33	27	30	33	26	31	34	28	32	22
29	30	27	29	34	29	32	29	29	30
29	29	36	29	29	34	23	28	24	28

Дополнительные сведения

См. также

Нужна дополнительная помощь?

Использование описательной статистики

Подключение «Пакета анализа»

Применение инструмента «Описательная статистика»

Еще статьи по данной теме:

Помогла ли Вам статья?

Надстройка Пакет анализа

Среднее выборки

Медиана выборки

Мода выборки

Мода и среднее значение

Дисперсия выборки

Стандартное отклонение выборки

Стандартная ошибка

Асимметричность

Эксцесс выборки

Уровень надежности

Использование пакета анализа

Диаграммы.

Использование описательной статистики

Подключение «Пакета анализа»

Размах вариации

Вычисление коэффициента вариации

Шаг 1: расчет стандартного отклонения

Шаг 2: расчет среднего арифметического

Шаг 3: нахождение коэффициента вариации

Простая формула для расчета объема выборки

Пример расчета объема выборки

Задачи о генеральной доле

По части судить о целом

Как рассчитать объем выборки

Способ 1: применение расширенного автофильтра

Способ 2: применение формулы массива

СРЗНАЧ()

СРЗНАЧЕСЛИ()

МАКС()

МИН()

Использование описательной статистики

Подключение «Пакета анализа»

Применение инструмента «Описательная статистика»

Помогла ли вам эта статья?

Статистические процедуры Пакета анализа

Статистические функции библиотеки встроенных функций Excel

Загрузка надстройки «Пакет анализа» в Excel

Я не могу найти надстройку «Пакет анализа» в Excel для Mac 2011

Использование пакета анализа

Загрузка и активация пакета анализа

Дисперсионный анализ

Корреляция

Ковариация

Описательная статистика

Экспоненциальное сглаживание

Двухвыборочный t-тест для дисперсии

Анализ Фурье

Гистограмма

Скользящее среднее

Генерация случайных чисел

Ранг и персентиль

Регрессия

Выборка

t-тест

Z-тест

См. также

Надстройка Пакет анализа MS EXCEL

Включение блока инструментов «Анализ данных» в Microsoft Excel

Включение блока инструментов

Активация

Запуск функций группы «Анализ данных»

Пакет анализа

Анализ данных в Excel с примерами отчетов скачать

Инструменты анализа Excel

Сводные таблицы в анализе данных

Анализ «Что-если» в Excel: «Таблица данных»

Анализ предприятия в Excel: примеры

Описание презентации по отдельным слайдам:

Найдите материал к любому уроку, указав свой предмет (категорию), класс, учебник и тему:

Другие материалы

Вам будут интересны эти курсы:

23	25	24	25	30	24	30	26	28	26
32	33	31	31	25	33	25	29	30	28
23	30	29	24	33	30	30	28	26	25
26	29	27	29	26	28	27	26	29	28
29	30	27	30	28	32	28	26	30	26
31	27	30	27	33	28	26	30	31	29
27	30	30	29	27	26	28	31	29	28
33	27	30	33	26	31	34	28	32	22
29	30	27	29	34	29	32	29	29	30
29	29	36	29	29	34	23	28	24	28