График по статистике в excel - Word и Excel - помощь в работе с программами

Информация воспринимается легче, если представлена наглядно. Один из способов презентации отчетов, планов, показателей и другого вида делового материала – графики и диаграммы. В аналитике это незаменимые инструменты.

Построить график в Excel по данным таблицы можно несколькими способами. Каждый из них обладает своими преимуществами и недостатками для конкретной ситуации. Рассмотрим все по порядку.

Простейший график изменений

График нужен тогда, когда необходимо показать изменения данных. Начнем с простейшей диаграммы для демонстрации событий в разные промежутки времени.

Допустим, у нас есть данные по чистой прибыли предприятия за 5 лет:

Год	Чистая прибыль*
2010	13742
2011	11786
2012	6045
2013	7234
2014	15605

* Цифры условные, для учебных целей.

Заходим во вкладку «Вставка». Предлагается несколько типов диаграмм:

Выбираем «График». Во всплывающем окне – его вид. Когда наводишь курсор на тот или иной тип диаграммы, показывается подсказка: где лучше использовать этот график, для каких данных.

Выбрали – скопировали таблицу с данными – вставили в область диаграммы. Получается вот такой вариант:

Прямая горизонтальная (синяя) не нужна. Просто выделяем ее и удаляем. Так как у нас одна кривая – легенду (справа от графика) тоже убираем. Чтобы уточнить информацию, подписываем маркеры. На вкладке «Подписи данных» определяем местоположение цифр. В примере – справа.

Улучшим изображение – подпишем оси. «Макет» – «Название осей» – «Название основной горизонтальной (вертикальной) оси»:

Заголовок можно убрать, переместить в область графика, над ним. Изменить стиль, сделать заливку и т.д. Все манипуляции – на вкладке «Название диаграммы».

Вместо порядкового номера отчетного года нам нужен именно год. Выделяем значения горизонтальной оси. Правой кнопкой мыши – «Выбрать данные» — «Изменить подписи горизонтальной оси». В открывшейся вкладке выбрать диапазон. В таблице с данными – первый столбец. Как показано ниже на рисунке:

Можем оставить график в таком виде. А можем сделать заливку, поменять шрифт, переместить диаграмму на другой лист («Конструктор» — «Переместить диаграмму»).

График с двумя и более кривыми

Допустим, нам нужно показать не только чистую прибыль, но и стоимость активов. Данных стало больше:

Но принцип построения остался прежним. Только теперь есть смысл оставить легенду. Так как у нас 2 кривые.

Добавление второй оси

Как добавить вторую (дополнительную) ось? Когда единицы измерения одинаковы, пользуемся предложенной выше инструкцией. Если же нужно показать данные разных типов, понадобится вспомогательная ось.

Сначала строим график так, будто у нас одинаковые единицы измерения.

Выделяем ось, для которой хотим добавить вспомогательную. Правая кнопка мыши – «Формат ряда данных» – «Параметры ряда» — «По вспомогательной оси».

Нажимаем «Закрыть» — на графике появилась вторая ось, которая «подстроилась» под данные кривой.

Это один из способов. Есть и другой – изменение типа диаграммы.

Щелкаем правой кнопкой мыши по линии, для которой нужна дополнительная ось. Выбираем «Изменить тип диаграммы для ряда».

Определяемся с видом для второго ряда данных. В примере – линейчатая диаграмма.

Всего несколько нажатий – дополнительная ось для другого типа измерений готова.

Строим график функций в Excel

Вся работа состоит из двух этапов:

Создание таблицы с данными.
Построение графика.

Пример: y=x(√x – 2). Шаг – 0,3.

Составляем таблицу. Первый столбец – значения Х. Используем формулы. Значение первой ячейки – 1. Второй: = (имя первой ячейки) + 0,3. Выделяем правый нижний угол ячейки с формулой – тянем вниз столько, сколько нужно.

В столбце У прописываем формулу для расчета функции. В нашем примере: =A2*(КОРЕНЬ(A2)-2). Нажимаем «Ввод». Excel посчитал значение. «Размножаем» формулу по всему столбцу (потянув за правый нижний угол ячейки). Таблица с данными готова.

Переходим на новый лист (можно остаться и на этом – поставить курсор в свободную ячейку). «Вставка» — «Диаграмма» — «Точечная». Выбираем понравившийся тип. Щелкаем по области диаграммы правой кнопкой мыши – «Выбрать данные».

Выделяем значения Х (первый столбец). И нажимаем «Добавить». Открывается окно «Изменение ряда». Задаем имя ряда – функция. Значения Х – первый столбец таблицы с данными. Значения У – второй.

Жмем ОК и любуемся результатом.

С осью У все в порядке. На оси Х нет значений. Проставлены только номера точек. Это нужно исправить. Необходимо подписать оси графика в excel. Правая кнопка мыши – «Выбрать данные» — «Изменить подписи горизонтальной оси». И выделяем диапазон с нужными значениями (в таблице с данными). График становится таким, каким должен быть.

Наложение и комбинирование графиков

Построить два графика в Excel не представляет никакой сложности. Совместим на одном поле два графика функций в Excel. Добавим к предыдущей Z=X(√x – 3). Таблица с данными:

Выделяем данные и вставляем в поле диаграммы. Если что-то не так (не те названия рядов, неправильно отразились цифры на оси), редактируем через вкладку «Выбрать данные».

А вот наши 2 графика функций в одном поле.

Графики зависимости

Данные одного столбца (строки) зависят от данных другого столбца (строки).

Построить график зависимости одного столбца от другого в Excel можно так:

Условия: А = f (E); В = f (E); С = f (E); D = f (E).

Выбираем тип диаграммы. Точечная. С гладкими кривыми и маркерами.

Выбор данных – «Добавить». Имя ряда – А. Значения Х – значения А. Значения У – значения Е. Снова «Добавить». Имя ряда – В. Значения Х – данные в столбце В. Значения У – данные в столбце Е. И по такому принципу всю таблицу.

Скачать все примеры графиков

Готовые примеры графиков и диаграмм в Excel скачать:

Скачать шаблоны и дашборды с диаграммами для отчетов в Excel.
Как сделать шаблон, дашборд, диаграмму или график для создания красивого отчета удобного для визуального анализа в Excel? Выбирайте примеры диаграмм с графиками для интерактивной визуализации данных с умных таблиц Excel и используйте их для быстрого принятия правильных решений. Бесплатно скачивайте готовые шаблоны динамических диаграмм для использования их в дашбордах, отчетах или презентациях.

Точно так же можно строить кольцевые и линейчатые диаграммы, гистограммы, пузырьковые, биржевые и т.д. Возможности Excel разнообразны. Вполне достаточно, чтобы наглядно изобразить разные типы данных.

Источник

Диаграмма с темпами роста показателей позволяет пользователю электронной таблицы Microsoft Excel отследить последние изменения и их качество. Визуальная демонстрация считается куда более наглядной, чем текстовая в виде функций, поэтому и пользуется такой популярностью. В этой статье я покажу два метода формирования соответствующей диаграммы на основе простой таблицы.

Создание таблицы с данными

Сначала вам понадобится сама таблица, где есть хотя бы две суммы за определенный диапазон, которые и сравниваются между собой. При этом нужно вычислить процентную разницу между ними, чтобы оценивать динамику роста. Если такой таблицы у вас еще нет и вы не знаете, как ее создать, обратитесь к руководству по ссылке ниже.

Читайте также: Как отследить динамику роста в Microsoft Excel

Комьюнити теперь в Телеграм

Подпишитесь и будьте в курсе последних IT-новостей

Вариант 1: Создание рекомендуемой диаграммы

Алгоритмы, присутствующие в Экселе, чаще всего корректно распознают диапазоны данных и отталкиваются от них при создании различных диаграмм. Я рекомендую воспользоваться как раз предложенным вариантом, если вы не хотите тратить время на ручную настройку графиков.

Сначала выделите необходимую таблицу, затем перейдите на вкладку «Вставка».
На ней нажмите кнопку «Рекомендуемые диаграммы».
Если у вас примерно такая же таблица, появится первый рекомендуемый вариант с названием «Гистограмма с группировкой». Она вполне подойдет для того, чтобы сравнить показатели за несколько месяцев и узнать прирост или убыток в процентах.
После двойного щелчка диаграмма автоматически добавляется на лист и доступна для дальнейшего взаимодействия. Как видно, практически все значения по умолчанию отображаются корректно, нужно только поменять название самой диаграммы.
Однако не видно точного числа процентов, что не позволяет полностью оценить динамику. Для исправления ситуации нажмите по графику с процентами правой кнопкой мыши и из контекстного меню выберите пункт «Добавить подписи данных».
Вы увидите, что каждая точка теперь будет отмечена процентами, даже если они имеют минусовое значение. Теперь в полной мере можно получить визуальное представление о том, насколько характерной является динамика роста за конкретный промежуток времени по разным показателям.

Однако не всегда Excel предлагает именно эту диаграмму, что может быть связано с небольшими отклонениями в самом формате таблицы. Если вы не нашли в списке рекомендуемых подходящий визуальный вариант, приступите к чтению следующей инструкции.

Вариант 2: Ручное создание диаграммы

Необходимая для отслеживания динамики роста диаграмма является комбинированной, поскольку она включает гистограмму с отображением сумм за определенный промежуток времени, а также график, показывающий проценты, их повышение и падение в сравнении с разными месяцами или суммами. Для создания используется несколько простых настроек, которые вы и увидите далее.

Как обычно, сначала выделите таблицу для создания диаграммы из нее, затем перейдите на вкладку «Вставка» и нажмите кнопку «Рекомендуемые диаграммы».
В новом окне перейдите на вкладку «Все диаграммы» и выберите последний вариант – «Комбинированная».
Если у вас есть суммы чисел для сравнения, понадобится сделать эти ряды гистограммами с накоплением, чтобы обеспечить максимально правильное отображение значений.
Сделайте это для всех рядов, а затем посмотрите, как это будет представлено на самой диаграмме. Как видно, общая сумма и соотношение для каждого месяца предельно наглядны.
Для динамики, которая отражается в процентах, нужно выбрать линейный график. В идеале – «График с маркерами», чтобы возле каждого значения в процентах была точка для большей наглядности.
Если проценты не видны так, как это показано на скриншоте ниже, поставьте напротив имени ряда галочку «Вспомогательная ось», после чего подтвердите добавление диаграммы в таблицу.
Ознакомьтесь с ней и решите, подходит ли она для отображения темпов и динамики роста.
Для отображения процентов возле каждой точки динамики нужно добавить подписи данных, выбрав соответствующий вариант в контекстном меню.
На этом формирование диаграммы завершено. Она должна иметь примерно такой вид, как на следующем изображении.

В этой статье мы разобрались с тем, как создать не просто обычную диаграмму, а сделать ее комбинированной, с отображением всех входящих значений и их связок. Это поможет вам разобраться с визуальным представлением темпов и динамики роста в определенных областях за конкретный период времени. Используйте мою инструкцию и не стесняйтесь модернизировать диаграмму, если придумали, как можно ее улучшить.

Источник

В статистике колоколообразная кривая (также известная как стандартное нормальное распределение или кривая Гаусса) представляет собой симметричный график, который иллюстрирует тенденцию данных к кластеризации вокруг центрального значения или среднего значения в данном наборе данных.

Ось Y представляет относительную вероятность появления данного значения в наборе данных, в то время как ось X отображает сами значения на диаграмме, чтобы создать колоколообразную кривую, отсюда и название.

График помогает нам проанализировать, является ли конкретное значение частью ожидаемой вариации или статистически значимым и, следовательно, требует более внимательного изучения.

Поскольку в Excel нет встроенных решений, вам придется построить график самостоятельно. Вот почему мы разработали надстройку Chart Creator — инструмент, который позволяет создавать расширенные диаграммы Excel всего за несколько щелчков мышью.

В этом пошаговом руководстве вы узнаете, как с нуля создать кривую нормального распределения в Excel:

Чтобы построить кривую Гаусса, вам нужно знать две вещи:

Значение (также известное как стандартное измерение). Это определяет центр кривой, который, в свою очередь, характеризует положение кривой.
Стандартное отклонение (SD) измерений. Это определяет разброс ваших данных в нормальном распределении — или, говоря простым языком, насколько широкой должна быть кривая. Например, на приведенной выше колоколообразной кривой одно стандартное отклонение среднего представляет собой диапазон между оценками экзамена от 53 до 85.

Чем ниже SD, тем выше кривая и меньше будут разбросаны ваши данные, и наоборот.

Стоит упомянуть правило 68-95-99,7, которое можно применить к любой кривой нормального распределения, что означает, что примерно 68% ваших данных будет размещено в пределах одного стандартного отклонения от среднего, 95% — в пределах двух стандартных отклонений и 99,7% — в пределах. три SD.

Теперь, когда вы знаете основы, давайте перейдем от теории к практике.

Начиная

В целях иллюстрации предположим, что у вас есть результаты теста 200 учеников и вы хотите выставить им оценки «по кривой», то есть оценки учеников будут основаны на их относительной успеваемости по отношению к остальной части класса:

Шаг № 1: Найдите среднее значение.

Как правило, вам с самого начала задаются среднее значение и стандартное отклонение, но если это не так, вы можете легко вычислить эти значения всего за несколько простых шагов. Давайте сначала разберемся со средним.

Поскольку среднее значение указывает среднее значение выборки или совокупности данных, вы можете найти стандартное измерение, используя функцию СРЕДНЕЕ.

Введите следующую формулу в любую пустую ячейку (F1 в этом примере) рядом с вашими фактическими данными (столбцы A а также B), чтобы вычислить среднее значение экзаменационных баллов в наборе данных:

Небольшое примечание: чаще всего вам может потребоваться округлить вывод формулы в большую сторону. Для этого просто оберните его функцией ROUND следующим образом:

1	= ОКРУГЛ (СРЕДНИЙ (B2: B201); 0)

Шаг № 2: Найдите стандартное отклонение.

Один упал, один остался. К счастью, в Excel есть специальная функция, которая сделает за вас всю грязную работу по поиску стандартного отклонения:

1	= СТАНДОТКЛОН.P (B2: B201)

Опять же, формула выбирает все значения из указанного диапазона ячеек (B2: B201) и вычисляет его стандартное отклонение — не забудьте также округлить результат.

1	= ОКРУГЛ (СТАНДОТКЛОН.P (B2: B201); 0)

Шаг № 3: Установите значения оси X для кривой.

По сути, диаграмма представляет собой огромное количество интервалов (представьте их как шаги), соединенных линией, чтобы создать плавную кривую.

В нашем случае значения оси X будут использоваться для иллюстрации конкретной оценки экзамена, а значения оси Y будут указывать нам вероятность того, что студент получит этот результат на экзамене.

Технически вы можете включить столько интервалов, сколько захотите — вы можете легко стереть избыточные данные позже, изменив масштаб горизонтальной оси. Просто убедитесь, что вы выбрали диапазон, включающий три стандартных отклонения.

Давайте начнем подсчет с одного (так как студент не может получить отрицательный результат на экзамене) и дойдем до 150 — неважно, 150 это или 1500 — чтобы создать еще одну вспомогательную таблицу.

Выберите любую пустую ячейку под данными диаграммы (например, E4) и введите “1,” значение, определяющее первый интервал.
Перейдите к Дом таб.
в Редактирование группа, выберите «Наполнять.”
Под «Серия в,» Выбрать «Столбец.”
Для «Значение шага,» тип “1.” Это значение определяет приращения, которые будут автоматически добавляться, пока Excel не достигнет последнего интервала.
Для «Стоп-значение,» тип «150,” значение, которое соответствует последнему интервалу, и нажмите «OK.”

Чудом 149 ячеек в столбце E (E5: E153) были заполнены значениями от 2 до 150.

ПРИМЕЧАНИЕ. Не скрывайте исходные ячейки данных, как показано на снимках экрана.. В противном случае методика не сработает.

Шаг №4: Вычислите значения нормального распределения для каждого значения оси x.

Теперь найдите значения нормального распределения — вероятность того, что студент получит определенный балл за экзамен, представленный определенным значением оси X — для каждого из интервалов. К счастью для вас, в Excel есть рабочая лошадка для выполнения всех этих вычислений: функция НОРМ.РАСП.

Введите следующую формулу в ячейку справа (F4) вашего первого интервала (E4):

1	= НОРМ.РАСП (E4; $ F $ 1; $ F $ 2; ЛОЖЬ)

Вот декодированная версия, которая поможет вам соответствующим образом настроить:

1	= НОРМ.РАСП ([первый интервал], [среднее (абсолютное значение)], [стандартное отклонение (абсолютное значение), ЛОЖЬ)

Вы блокируете среднее значение и стандартное отклонение, чтобы можно было легко выполнить формулу для оставшихся интервалов (E5: E153).

Теперь дважды щелкните маркер заполнения, чтобы скопировать формулу в остальные ячейки (F5: F153).

Шаг № 5: Создайте диаграмму рассеяния с плавными линиями.

Наконец, пришло время строить колоколообразную кривую:

Выберите любое значение в вспомогательной таблице, содержащей значения осей x и y (E4: F153).
Перейти к Вставлять таб.
Щелкните значок «Вставить точечную (X, Y) или пузырьковую диаграмму» кнопка.
Выбирать «Разброс с плавными линиями ».

Шаг № 6: Настройте таблицу меток.

Технически у вас есть кривая колокола. Но его будет трудно прочитать, поскольку в нем отсутствуют какие-либо данные, описывающие это.

Давайте сделаем нормальное распределение более информативным, добавив метки, иллюстрирующие все значения стандартного отклонения ниже и выше среднего (вы также можете использовать их для отображения z-значений).

Для этого создайте еще одну вспомогательную таблицу следующим образом:

Сначала скопируйте среднее значение (F1) рядом с соответствующей ячейкой в столбце X-Value (I5).

Затем вычислите значения стандартного отклонения ниже среднего, введя эту простую формулу в ячейка I4:

Проще говоря, формула вычитает сумму предыдущих значений стандартного отклонения из среднего. Теперь перетащите маркер заполнения вверх, чтобы скопировать формулу в оставшиеся две ячейки (I2: I3).

Повторите тот же процесс для стандартных отклонений выше среднего, используя зеркальную формулу:

Таким же образом выполните формулу для двух других ячеек (I7: I8).

Наконец, заполните значения метки оси Y (J2: J8) с нулями, так как вы хотите, чтобы маркеры данных располагались на горизонтальной оси.

Шаг № 7: Вставьте данные метки в диаграмму.

Теперь добавьте все данные, которые вы подготовили. Щелкните правой кнопкой мыши график и выберите «Выберите данные.”

В появившемся диалоговом окне выберите «Добавлять.”

Выделите соответствующие диапазоны ячеек из вспомогательной таблицы —I2: I8 для «Значения серии X» а также J2: J8 для «Значения серии Y »-и нажмите «OK.”

Шаг № 8: Измените тип диаграммы для серии этикеток.

Наш следующий шаг — изменить тип диаграммы недавно добавленной серии, чтобы маркеры данных отображались в виде точек. Для этого щелкните правой кнопкой мыши график диаграммы и выберите «Изменить тип диаграммы.”

Затем создайте комбинированную диаграмму:

Перейдите к Комбо таб.
Для Серия «Series2», изменение «Тип диаграммы» к «Разброс.”
- Примечание. Убедитесь, что «Серия1»Остается как«Скаттер с плавными линиями. » Иногда Excel изменяет его, когда вы делаете Комбо Также убедитесь, что «Серия1”Не перемещается на вторичную ось — флажок рядом с типом диаграммы не должен быть отмечен.
Нажмите «Ok.”

Шаг № 9: Измените масштаб горизонтальной оси.

Отцентрируйте диаграмму на колоколообразной кривой, отрегулировав масштаб горизонтальной оси. Щелкните правой кнопкой мыши горизонтальную ось и выберите «Ось формата»Из меню.

Когда появится панель задач, сделайте следующее:

Перейти к Параметры оси таб.
Установить Минимальные границы значение «15.”
Установить Максимальные границы значение «125.”

Вы можете настроить диапазон шкалы оси по своему усмотрению, но, поскольку вы знаете диапазоны стандартного отклонения, установите значения границ немного дальше от каждого из ваших третьих стандартных отклонений, чтобы показать «хвост» кривой.

Шаг № 10: Вставьте и разместите метки пользовательских данных.

По мере того, как вы совершенствуете свою диаграмму, не забудьте добавить пользовательские метки данных. Сначала щелкните правой кнопкой мыши любую точку, представляющую Серия «Series2» и выберите «Добавьте метки данных.”

Затем замените метки по умолчанию на те, которые вы установили ранее, и поместите их над маркерами данных.

Щелкните правой кнопкой мыши на любом Серия «Series2» метка данных.
Выбирать «Отформатируйте метки данных.”
На панели задач переключитесь на Параметры метки таб.
Проверить «Значение X» коробка.
Снимите флажок «Значение Y» коробка.
Под «Положение ярлыка,» выбирать «Выше.”

Кроме того, теперь вы можете удалить линии сетки (щелкните их правой кнопкой мыши> Удалить).

Шаг № 11: Перекрасить маркеры данных (необязательно).

Наконец, перекрасьте точки, чтобы они соответствовали вашему стилю диаграммы.

Щелкните правой кнопкой мыши любой Серия «Series2» метка данных.
Щелкните значок «Наполнять» кнопка.
Выберите свой цвет из появившейся палитры.

Также удалите границы вокруг точек:

Снова щелкните правой кнопкой мыши тот же маркер данных и выберите «Контур.”
Выбирать «Без контура.”

Шаг № 12: Добавьте вертикальные линии (необязательно).

В качестве окончательной настройки вы можете добавить на диаграмму вертикальные линии, чтобы подчеркнуть значения SD.

Выберите график диаграммы (таким образом линии будут вставлены прямо в диаграмму).
Перейти к Вставлять таб.
Щелкните значок «Формы» кнопка.
Выбирать «Линия.”

Удерживайте «СДВИГ» при перетаскивании мыши, чтобы нарисовать идеально вертикальные линии от каждой точки до того места, где каждая линия пересекается с колоколообразной кривой.

Измените заголовок диаграммы, и ваша улучшенная кривая колокола будет готова отображать ваши ценные данные о распределении.

И вот как вы это делаете. Теперь вы можете выбрать любой набор данных и создать колоколообразную кривую нормального распределения, выполнив эти простые шаги!

Как сделать график распределения в excel?

Очень давно не писал блог. Расслабился совсем. Ну ничего, исправляюсь.

Продолжаю новую рубрику блога, посвященную анализу данных с помощью всем известного Microsoft Excel.

В современном мире к статистике проявляется большой интерес, поскольку это отличный инструмент для анализа и принятия решений, а также это отличное средство для поиска причин нарушений процесса и их устранения. Статистический анализ применим во многих сферах, где существуют большие массивы данных: естественно, в первую очередь я скажу, что металлургии, а также в экономике, биологии, политике, социологии и… много где еще. Статья эта будет, как несложно догадаться по ее названию, про использование некоторых средств статистического анализа, а именно — гистограммам.
Ну, поехали.

Статистический анализ в Excel можно осуществлять двумя способами:
• С помощью функций
• С помощью средств надстройки «Пакет анализа». Ее, как правило, еще необходимо установить.

Чтобы установить пакет анализа в Excel, выберите вкладку «Файл» (а в Excel 2007 это круглая цветная кнопка слева сверху), далее — «Параметры», затем выберите раздел «Надстройки». Нажмите «Перейти» и поставьте галочку напротив «Пакет анализа».

А теперь — к построению гистограмм распределения по частоте и их анализу.

Речь пойдет именно о частотных гистограммах, где каждый столбец соответствует частоте появления* значения в пределах границ интервалов. Например, мы хотим посмотреть, как у нас выглядит распределение значения предела текучести стали S355J2 в прокате толщиной 20 мм за несколько месяцев. В общем, хотим посмотреть, похоже ли наше распределение на нормальное (а оно должно быть таким).

*Примечание: для металловедческих целей типа оценки размера зерна или оценки объемной доли частиц этот вид гистограмм не пойдет, т.к. там высота столбика соответствует не частоте появления частиц определенного размера, а доле объема (а в плоскости шлифа — площади), которую эти частицы занимают.

График нормального распределения выглядит следующим образом:

График функции Гаусса

Мы знаем, что реально такой график может быть получен только при бесконечно большом количестве измерений. Реально же для конечного числа измерений строят гистограмму, которая внешне похожа на график нормального распределения и при увеличении количества измерений приближается к графику нормального распределения (распределения Гаусса).

Построение гистограмм с помощью программ типа Excel является очень быстрым способом проверки стабильности работы оборудования и добросовестности коллектива: если получим «кривую» гистограмму, значит, либо прибор не исправен или мы данные неверно собрали, либо кто-то где-то преднамеренно мухлюет или же просто неверно использует оборудование.

А теперь — построение гистограмм!

Способ 1-ый. Халявный.

Идем во вкладку «Анализ данных» и выбираем «Гистограмма».
Выбираем входной интервал.
Здесь же предлагается задать интервал карманов, т.е. те диапазоны, в пределах которых будут лежать наши значения. Чем больше значений в интервале — тем выше столбик гистограммы. Если мы оставим поле «Интервалы карманов» пустым, то программа вычислит границы интервалов за нас.
Если хотим сразу же вывести график,то ставим галочку напротив «Вывод графика».
Нажимаем «ОК».
Вот, вроде бы, и все: гистограмма готова. Теперь нужно сделать так, чтобы по вертикальной оси отображалась не абсолютная частота, а относительная.
Под появившейся таблицей со столбцами «Карман» и «Частота» под столбцом «Частота» введем формулу «=СУММ» и сложим все абсолютные частоты.
К появившейся таблице со столбцами «Карман» и «Частота» добавим еще один столбец и назовем его «Относительная частота».
Во всех ячейках нового столбца введем формулу, которая будет рассчитывать относительную частоту: 100 умножить на абсолютную частоту (ячейка из столбца «частота») и разделить на сумму, которую мы вычислил в п. 7.

Способ 2-ой. Трудный, но интересный.

Будет полезен тому, кто по каким-либо причинам не смог установить Пакет анализа.

Перво-наперво нужно задать интервалы тех самых карманов, которые мы не стали вычислять в способе, описанном выше.
Интервал карманов вычисляют так: разность максимального значения и минимального значений массива, деленная на количество интервалов: (Xmax-Xmin)/n.
Для оценки оптимального для нашего массива данных количества интервалов можно воспользоваться формулой Стерджесса: n

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Поделиться ссылкой:

Так как я часто имею дело с большим количеством данных, у меня время от времени возникает необходимость генерировать массивы значений для проверки моделей в Excel. К примеру, если я хочу увидеть распределение веса продукта с определенным стандартным отклонением, потребуются некоторые усилия, чтобы привести результат работы формулы СЛУЧМЕЖДУ() в нормальный вид. Дело в том, что формула СЛУЧМЕЖДУ() выдает числа с единым распределением, т.е. любое число с одинаковой долей вероятности может оказаться как у нижней, так и у верхней границы запрашиваемого диапазона. Такое положение дел не соответствует действительности, так как вероятность возникновения продукта уменьшается по мере отклонения от целевого значения. Т.е. если я произвожу продукт весом 100 грамм, вероятность, что я произведу 97-ми или 103-граммовый продукт меньше, чем 100 грамм. Вес большей части произведенной продукции будет сосредоточен рядом с целевым значением. Такое распределение называется нормальным. Если построить график, где по оси Y отложить вес продукта, а по оси X – количество произведенного продукта, график будет иметь колоколообразный вид, где наивысшая точка будет соответствовать целевому значению.

Таким образом, чтобы привести массив, выданный формулой СЛУЧМЕЖДУ(), в нормальный вид, мне приходилось ручками исправлять пограничные значения на близкие к целевым. Такое положение дел меня, естественно, не устраивало, поэтому, покопавшись в интернете, открыл интересный способ создания массива данных с нормальным распределением. В сегодняшней статье описан способ генерации массива и построения графика с нормальным распределением.

Характеристики нормального распределения

Непрерывная случайная переменная, которая подчиняется нормальному распределению вероятностей, обладает некоторыми особыми свойствами. Предположим, что вся производимая продукция подчиняется нормальному распределению со средним значением 100 грамм и стандартным отклонением 3 грамма. Распределение вероятностей для такой случайной переменной представлено на рисунке.

Из этого рисунка мы можем сделать следующие наблюдения относительно нормального распределения — оно имеет форму колокола и симметрично относительно среднего значения.

Стандартное отклонение имеет немаловажную роль в форме изгиба. Если посмотреть на предыдущий рисунок, то можно заметить, что практически все измерения веса продукта попадают в интервал от 95 до 105 граммов. Давайте рассмотрим следующий рисунок, на котором представлено нормальное распределение с той же средней – 100 грамм, но со стандартным отклонением всего 1,5 грамма

Здесь вы видите, что измерения значительно плотней прилегают к среднему значению. Почти все производимые продукты попадают в интервал от 97 до 102 грамм.

Небольшое значение стандартного отклонения выражается в более «тощей и высокой кривой, плотно прижимающейся к среднему значению. Чем больше стандартное, тем «толще», ниже и растянутее получается кривая.

Создание массива с нормальным распределением

Итак, чтобы сгенерировать массив данных с нормальным распределением, нам понадобится функция НОРМ.ОБР() – это обратная функция от НОРМ.РАСП(), которая возвращает нормально распределенную переменную для заданной вероятности для определенного среднего значения и стандартного отклонения. Синтаксис формулы выглядит следующим образом:

=НОРМ.ОБР(вероятность; среднее_значение; стандартное_отклонение)

Другими словами, я прошу Excel посчитать, какая переменная будет находится в вероятностном промежутке от 0 до 1. И так как вероятность возникновения продукта с весом в 100 грамм максимальная и будет уменьшаться по мере отдаления от этого значения, то формула будет выдавать значения близких к 100 чаще, чем остальных.

Давайте попробуем разобрать на примере. Выстроим график распределения вероятностей от 0 до 1 с шагом 0,01 для среднего значения равным 100 и стандартным отклонением 1,5.

Как видим из графика точки максимально сконцентрированы у переменной 100 и вероятности 0,5.

Этот фокус мы используем для генерирования случайного массива данных с нормальным распределением. Формула будет выглядеть следующим образом:

=НОРМ.ОБР(СЛЧИС(); среднее_значение; стандартное_отклонение)

Создадим массив данных для нашего примера со средним значением 100 грамм и стандартным отклонением 1,5 грамма и протянем нашу формулу вниз.

Теперь, когда массив данных готов, мы можем выстроить график с нормальным распределением.

Построение графика нормального распределения

Прежде всего необходимо разбить наш массив на периоды. Для этого определяем минимальное и максимальное значение, размер каждого периода или шаг, с которым будет увеличиваться период.

Далее строим таблицу с категориями. Нижняя граница (B11) равняется округленному вниз ближайшему кратному числу. Остальные категории увеличиваются на значение шага. Формула в ячейке B12 и последующих будет выглядеть:

В столбце X будет производится подсчет количества переменных в заданном промежутке. Для этого воспользуемся формулой ЧАСТОТА(), которая имеет два аргумента: массив данных и массив интервалов. Выглядеть формула будет следующим образом =ЧАСТОТА(Data!A1:A175;B11:B20). Также стоит отметить, что в таком варианте данная функция будет работать как формула массива, поэтому по окончании ввода необходимо нажать сочетание клавиш Ctrl+Shift+Enter.

Таким образом у нас получилась таблица с данными, с помощью которой мы сможем построить диаграмму с нормальным распределением. Воспользуемся диаграммой вида Гистограмма с группировкой, где по оси значений будет отложено количество переменных в данном промежутке, а по оси категорий – периоды.

Осталось отформатировать диаграмму и наш график с нормальным распределением готов.

Итак, мы познакомились с вами с нормальным распределением, узнали, что Excel позволяет генерировать массив данных с помощью формулы НОРМ.ОБР() для определенного среднего значения и стандартного отклонения и научились приводить данный массив в графический вид.

Для лучшего понимания, вы можете скачать файл с примером построения нормального распределения.

Построим диаграмму распределения в Excel. А также рассмотрим подробнее функции круговых диаграмм, их создание.

Как построить диаграмму распределения в Excel

График нормального распределения имеет форму колокола и симметричен относительно среднего значения. Получить такое графическое изображение можно только при огромном количестве измерений. В Excel для конечного числа измерений принято строить гистограмму.

Внешне столбчатая диаграмма похожа на график нормального распределения. Построим столбчатую диаграмму распределения осадков в Excel и рассмотрим 2 способа ее построения.

Имеются следующие данные о количестве выпавших осадков:

Первый способ. Открываем меню инструмента «Анализ данных» на вкладке «Данные» (если у Вас не подключен данный аналитический инструмент, тогда читайте как его подключить в настройках Excel):

Задаем входной интервал (столбец с числовыми значениями). Поле «Интервалы карманов» оставляем пустым: Excel сгенерирует автоматически. Ставим птичку около записи «Вывод графика»:

После нажатия ОК получаем такой график с таблицей:

В интервалах не очень много значений, поэтому столбики гистограммы получились низкими.

Теперь необходимо сделать так, чтобы по вертикальной оси отображались относительные частоты.

Найдем сумму всех абсолютных частот (с помощью функции СУММ). Сделаем дополнительный столбец «Относительная частота». В первую ячейку введем формулу:

Способ второй. Вернемся к таблице с исходными данными. Вычислим интервалы карманов. Сначала найдем максимальное значение в диапазоне температур и минимальное.

Чтобы найти интервал карманов, нужно разность максимального и минимального значений массива разделить на количество интервалов. Получим «ширину кармана».

Представим интервалы карманов в виде столбца значений. Сначала ширину кармана прибавляем к минимальному значению массива данных. В следующей ячейке – к полученной сумме. И так далее, пока не дойдем до максимального значения.

Для определения частоты делаем столбец рядом с интервалами карманов. Вводим функцию массива:

Вычислим относительные частоты (как в предыдущем способе).

Построим столбчатую диаграмму распределения осадков в Excel с помощью стандартного инструмента «Диаграммы».

Частота распределения заданных значений:

Круговые диаграммы для иллюстрации распределения

С помощью круговой диаграммы можно иллюстрировать данные, которые находятся в одном столбце или одной строке. Сегмент круга – это доля каждого элемента массива в сумме всех элементов.

С помощью любой круговой диаграммы можно показать распределение в том случае, если

имеется только один ряд данных;
все значения положительные;
практически все значения выше нуля;
не более семи категорий;
каждая категория соответствует сегменту круга.

На основании имеющихся данных о количестве осадков построим круговую диаграмму.

Доля «каждого месяца» в общем количестве осадков за год:

Круговая диаграмма распределения осадков по сезонам года лучше смотрится, если данных меньше. Найдем среднее количество осадков в каждом сезоне, используя функцию СРЗНАЧ. На основании полученных данных построим диаграмму:

Получили количество выпавших осадков в процентном выражении по сезонам.

В двух словах: Добавляем полосу прокрутки к гистограмме или к графику распределения частот, чтобы сделать её динамической или интерактивной.

Уровень сложности: продвинутый.

На следующем рисунке показано, как выглядит готовая динамическая гистограмма:

Что такое гистограмма или график распределения частот?

Гистограмма распределения разбивает по группам значения из набора данных и показывает количество (частоту) чисел в каждой группе. Такую гистограмму также называют графиком распределения частот, поскольку она показывает, с какой частотой представлены значения.

В нашем примере мы делим людей, которые вызвались принять участие в мероприятии, по возрастным группам. Первым делом, создадим возрастные группы, далее подсчитаем, сколько людей попадает в каждую из групп, и затем покажем все это на гистограмме.

На какие вопросы отвечает гистограмма распределения?

Гистограмма – это один из моих самых любимых типов диаграмм, поскольку она дает огромное количество информации о данных.

В данном случае мы хотим знать, как много участников окажется в возрастных группах 20-ти, 30-ти, 40-ка лет и так далее. Гистограмма наглядно покажет это, поэтому определить закономерности и отклонения будет довольно легко.

«Неужели наше мероприятие не интересно гражданам в возрасте от 20 до 29 лет?»

Возможно, мы захотим немного изменить детализацию картины и разбить население на две возрастные группы. Это покажет нам, что в мероприятии примут участие большей частью молодые люди:

Динамическая гистограмма

После построения гистограммы распределения частот иногда возникает необходимость изменить размер групп, чтобы ответить на различные возникающие вопросы. В динамической гистограмме это возможно сделать благодаря полосе прокрутки (слайдеру) под диаграммой. Пользователь может увеличивать или уменьшать размер групп, нажимая стрелки на полосе прокрутки.

Такой подход делает гистограмму интерактивной и позволяет пользователю масштабировать ее, выбирая, сколько групп должно быть показано. Это отличное дополнение к любому дашборду!

Как это работает?

Краткий ответ: Формулы, динамические именованные диапазоны, элемент управления «Полоса прокрутки» в сочетании с гистограммой.

Формулы

Чтобы всё работало, первым делом нужно при помощи формул вычислить размер группы и количество элементов в каждой группе.

Чтобы вычислить размер группы, разделим общее количество (80-10) на количество групп. Количество групп устанавливается настройками полосы прокрутки. Чуть позже разъясним это подробнее.

Далее при помощи функции ЧАСТОТА (FREQUENCY) я рассчитываю количество элементов в каждой группе в заданном столбце. В данном случае мы возвращаем частоту из столбца Age таблицы с именем tblData.

Функция ЧАСТОТА (FREQUENCY) вводится, как формула массива, нажатием Ctrl+Shift+Enter.

Динамический именованный диапазон

В качестве источника данных для диаграммы используется именованный диапазон, чтобы извлекать данные только из выбранных в текущий момент групп.

Когда пользователь перемещает ползунок полосы прокрутки, число строк в динамическом диапазоне изменяется так, чтобы отобразить на графике только нужные данные. В нашем примере задано два динамических именованных диапазона: один для данных — rngGroups (столбец Frequency) и второй для подписей горизонтальной оси — rngCount (столбец Bin Name).

Элемент управления «Полоса прокрутки»

Элемент управления Полоса прокрутки (Scroll Bar) может быть вставлен с вкладки Разработчик (Developer).

На рисунке ниже видно, как я настроил параметры элемента управления и привязал его к ячейке C7. Так, изменяя состояние полосы прокрутки, пользователь управляет формулами.

Гистограмма

График – это самая простая часть задачи. Создаём простую гистограмму и в качестве источника данных устанавливаем динамические именованные диапазоны.

Есть вопросы?

Что ж, это был лишь краткий обзор того, как работает динамическая гистограмма.

Да, это не самая простая диаграмма, но, полагаю, пользователям понравится с ней работать. Определённо, такой интерактивной диаграммой можно украсить любой отчёт.

Более простой вариант гистограммы можно создать, используя сводные таблицы.

Exceltip

Блог о программе Microsoft Excel: приемы, хитрости, секреты, трюки

Как построить график с нормальным распределением в Excel

Характеристики нормального распределения

Создание массива с нормальным распределением

=НОРМ.ОБР(вероятность; среднее_значение; стандартное_отклонение)

Как видим из графика точки максимально сконцентрированы у переменной 100 и вероятности 0,5.

=НОРМ.ОБР(СЛЧИС(); среднее_значение; стандартное_отклонение)

Теперь, когда массив данных готов, мы можем выстроить график с нормальным распределением.

Построение графика нормального распределения

Осталось отформатировать диаграмму и наш график с нормальным распределением готов.

Вам также могут быть интересны следующие статьи

13 комментариев

Ренат, добрый день.
Все несколько проще:
Данные->Анализ данных->Генерация случайных чисел (Распределение=Нормальное)
+
Данные->Анализ данных->Гистограмма->Галка на «вывод графика» («Карманы» можно даже не задавать)

Источник

Интервальные графики (статистические диаграммы) представляют собой полезный инструмент для анализа частотных данных, предлагая пользователям возможность сортировать данные в группы (называемые рядами) на визуальном графике, аналогичном гистограмме. В этой статье пошагово описано как создать статистическую диаграмму и выполнить её настройку в Microsoft Excel.

Если вы хотите создавать статистические диаграммы в Excel, вам нужно будет использовать Excel 2016 или более позднюю версию. В более ранних версиях Office (Excel 2013 и до неё) эта функция отсутствует.

Говоря простым языком, частотный анализ данных состоит в том, что берутся собранные результаты и определяется, как часто встретились те или иные значения. В качестве примера можно взять результаты тестов учащихся и посчитать, в каких диапазонах чаще всего встречаются полученные студентами результаты.

Статистические диаграммы позволяют легко получать данные такого рода и визуализировать их в диаграмме Excel.

Начните с того, что введите данные в Microsoft Excel и выделите данные, на основе которых будет строится интервальный график. Вы можете выбрать данные вручную или кликните на любую ячейку в нужном диапазоне и нажмите Ctrl+A на клавиатуре.

Выбрав данные, перейдите во вкладку «Вставить» на панели ленты. Различные доступные вам варианты графиков будут перечислены в разделе «Диаграммы» в середине. Нажмите кнопку «Вставить статистическую диаграмму», чтобы просмотреть список доступных диаграмм. В разделе «Гистограмма» раскрывающегося меню выберите первый верхний график слева.

В результате в вашу таблицу Excel будет вставлена гистограмма. Excel попытается параметры для данных, например, ширину интервалов, но вам может потребоваться внести изменения вручную после вставки диаграммы.

Форматирование гистограммы

Excel попытается определить интервалы и тип представления данных, но возможно вам придётся самостоятельно это настроить под ваши нужды. К примеру, в моём случае данные разбиты на 3 интервала, но я могу выбрать разбивку на интервалы с шагом в 10, либо отобразить данные по категориям. Рассмотрим это на конкретных примерах.

Кликните правой кнопкой мыши по надписям осей и выберите «Формат оси…»:

В открывшемся окне справа «Формат оси» выберите интервалы «По категориям»:

Теперь вы можете видеть каждое значение — в нашем случае это результаты тестов каждого из учеников.

Если нужен интервальный график, но с настраиваемой длиной интервала, то выберите вариант «Длина интервала» и установите нужную длину, например, 10:

Диапазоны нижней оси начинаются с наименьшего числа. Например, первая группа ячеек отображается как «[27, 37]», а самый большой диапазон заканчивается «[97, 107]», несмотря на то, что максимальный результат теста равен 100.

Вы можете выбрать определённое количество интервалов, в этом случае из максимального значения будет вычтено минимальное и полученный результат поделён на указанное количество интервалов — в результате интервалы могут заканчиваться на дробные числа:

Вы можете собрать все данные, которые больше определённого значения, в одном интервале, независимо от его длины. Для этого поставьте флажок «Выход за верхнюю границу интервала» и укажите значение, выше которого все результаты будут помещены в один интервал:

Аналогично в один интервал можно собрать все значения, ниже определённой величины, для этого поставьте флажок «Выход за нижнюю границу интервала» и укажите значение, ниже которого все результаты будут помещены в один интервал:

Эти опции работают в сочетании с другими форматами группировки интервалов, такими как ширина или количество интервалов.

Вы также можете вносить косметические изменения в вид интервального графика, включая замену заголовков и меток осей — для этого дважды кликните по области, которую вы хотите отредактировать. Дальнейшие изменения в тексте и цветах и параметрах панели можно выполнить, щёлкнув правой кнопкой мыши саму диаграмму и выбрав опцию «Форматировать область диаграммы».

Стандартные параметры форматирования диаграммы, в том числе изменение границ и параметров столбцов, появятся в меню «Формат области диаграммы» справа.

Если вас интересуют вопросы редактирования внешнего вида, то они более подробно рассмотрены в статье «Как сделать гистограмму в Microsoft Excel», где показано, как применять готовые стили или вручную настроить любые параметры графиков, в том числе формат текста.

Связанные статьи:

Как сделать палочковый график в Microsoft Excel (82.5%)
Как сделать изогнутый график в Excel (69.3%)
Как добавить подписи в графики Microsoft Excel (69.3%)
Как сделать гистограмму в Microsoft Excel (69.3%)
Функции Excel на русском (63.2%)
Как объединить содержимое ячеек в Excel и Calc (RANDOM — 50%)

Источник

В статье подробно показано, что такое нормальный закон распределения случайной величины и как им пользоваться при решении практически задач.

Нормальное распределение в статистике

История закона насчитывает 300 лет. Первым открывателем стал Абрахам де Муавр, который придумал аппроксимацию биномиального распределения еще 1733 году. Через много лет Карл Фридрих Гаусс (1809 г.) и Пьер-Симон Лаплас (1812 г.) вывели математические функции.

Лаплас также обнаружил замечательную закономерность и сформулировал центральную предельную теорему (ЦПТ), согласно которой сумма большого количества малых и независимых величин имеет нормальное распределение.

Нормальный закон не является фиксированным уравнением зависимости одной переменной от другой. Фиксируется только характер этой зависимости. Конкретная форма распределения задается специальными параметрами. Например, у = аx + b – это уравнение прямой. Однако где конкретно она проходит и под каким наклоном, определяется параметрами а и b. Также и с нормальным распределением. Ясно, что это функция, которая описывает тенденцию высокой концентрации значений около центра, но ее точная форма задается специальными параметрами.

Кривая нормального распределения Гаусса имеет следующий вид.

График нормального распределения напоминает колокол, поэтому можно встретить название колоколообразная кривая. У графика имеется «горб» в середине и резкое снижение плотности по краям. В этом заключается суть нормального распределения. Вероятность того, что случайная величина окажется около центра гораздо выше, чем то, что она сильно отклонится от середины.

На рисунке выше изображены два участка под кривой Гаусса: синий и зеленый. Основания, т.е. интервалы, у обоих участков равны. Но заметно отличаются высоты. Синий участок удален от центра, и имеет существенно меньшую высоту, чем зеленый, который находится в самом центре распределения. Следовательно, отличаются и площади, то бишь вероятности попадания в обозначенные интервалы.

Формула нормального распределения (плотности) следующая.

Формула состоит из двух математических констант:

π – число пи 3,142;

е – основание натурального логарифма 2,718;

двух изменяемых параметров, которые задают форму конкретной кривой:

m – математическое ожидание (в различных источниках могут использоваться другие обозначения, например, µ или a);

σ² – дисперсия;

ну и сама переменная x, для которой высчитывается плотность вероятности.

Конкретная форма нормального распределения зависит от 2-х параметров: математического ожидания (m) и дисперсии (σ²). Кратко обозначается N(m, σ²) или N(m, σ). Параметр m (матожидание) определяет центр распределения, которому соответствует максимальная высота графика. Дисперсия σ² характеризует размах вариации, то есть «размазанность» данных.

Параметр математического ожидания смещает центр распределения вправо или влево, не влияя на саму форму кривой плотности.

А вот дисперсия определяет остроконечность кривой. Когда данные имеют малый разброс, то вся их масса концентрируется у центра. Если же у данных большой разброс, то они «размазываются» по широкому диапазону.

Плотность распределения не имеет прямого практического применения. Для расчета вероятностей нужно проинтегрировать функцию плотности.

Вероятность того, что случайная величина окажется меньше некоторого значения x, определяется функцией нормального распределения:

Используя математические свойства любого непрерывного распределения, несложно рассчитать и любые другие вероятности, так как

P(a ≤ X < b) = Ф(b) – Ф(a)

Стандартное нормальное распределение

Нормальное распределение зависит от параметров средней и дисперсии, из-за чего плохо видны его свойства. Хорошо бы иметь некоторый эталон распределения, не зависящий от масштаба данных. И он существует. Называется стандартным нормальным распределением. На самом деле это обычное нормальное нормальное распределение, только с параметрами математического ожидания 0, а дисперсией – 1, кратко записывается N(0, 1).

Любое нормальное распределение легко превращается в стандартное путем нормирования:

где z – новая переменная, которая используется вместо x;
m – математическое ожидание;
σ – стандартное отклонение.

Для выборочных данных берутся оценки:

Среднее арифметическое и дисперсия новой переменной z теперь также равны 0 и 1 соответственно. В этом легко убедиться с помощью элементарных алгебраических преобразований.

В литературе встречается название z-оценка. Это оно самое – нормированные данные. Z-оценку можно напрямую сравнивать с теоретическими вероятностями, т.к. ее масштаб совпадает с эталоном.

Посмотрим теперь, как выглядит плотность стандартного нормального распределения (для z-оценок). Напомню, что функция Гаусса имеет вид:

Подставим вместо (x-m)/σ букву z, а вместо σ – единицу, получим функцию плотности стандартного нормального распределения:

График плотности:

Центр, как и ожидалось, находится в точке 0. В этой же точке функция Гаусса достигает своего максимума, что соответствует принятию случайной величиной своего среднего значения (т.е. x-m=0). Плотность в этой точке равна 0,3989, что можно посчитать даже в уме, т.к. e⁰=1 и остается рассчитать только соотношение 1 на корень из 2 пи.

Таким образом, по графику хорошо видно, что значения, имеющие маленькие отклонения от средней, выпадают чаще других, а те, которые сильно отдалены от центра, встречаются значительно реже. Шкала оси абсцисс измеряется в стандартных отклонениях, что позволяет отвязаться от единиц измерения и получить универсальную структуру нормального распределения. Кривая Гаусса для нормированных данных отлично демонстрирует и другие свойства нормального распределения. Например, что оно является симметричным относительно оси ординат. В пределах ±1σ от средней арифметической сконцентрирована большая часть всех значений (прикидываем пока на глазок). В пределах ±2σ находятся большинство данных. В пределах ±3σ находятся почти все данные. Последнее свойство широко известно под названием правило трех сигм для нормального распределения.

Функция стандартного нормального распределения позволяет рассчитывать вероятности.

Понятное дело, вручную никто не считает. Все подсчитано и размещено в специальных таблицах, которые есть в конце любого учебника по статистике.

Таблица нормального распределения

Таблицы нормального распределения встречаются двух типов:

— таблица плотности;

— таблица функции (интеграла от плотности).

Таблица плотности используется редко. Тем не менее, посмотрим, как она выглядит. Допустим, нужно получить плотность для z = 1, т.е. плотность значения, отстоящего от матожидания на 1 сигму. Ниже показан кусок таблицы.

В зависимости от организации данных ищем нужное значение по названию столбца и строки. В нашем примере берем строку 1,0 и столбец 0, т.к. сотых долей нет. Искомое значение равно 0,2420 (0 перед 2420 опущен).

Функция Гаусса симметрична относительно оси ординат. Поэтому φ(z)= φ(-z), т.е. плотность для 1 тождественна плотности для -1, что отчетливо видно на рисунке.

Чтобы не тратить зря бумагу, таблицы печатают только для положительных значений.

На практике чаще используют значения функции стандартного нормального распределения, то есть вероятности для различных z.

В таких таблицах также содержатся только положительные значения. Поэтому для понимания и нахождения любых нужных вероятностей следует знать свойства стандартного нормального распределения.

Функция Ф(z) симметрична относительно своего значения 0,5 (а не оси ординат, как плотность). Отсюда справедливо равенство:

Это факт показан на картинке:

Значения функции Ф(-z) и Ф(z) делят график на 3 части. Причем верхняя и нижняя части равны (обозначены галочками). Для того, чтобы дополнить вероятность Ф(z) до 1, достаточно добавить недостающую величину Ф(-z). Получится равенство, указанное чуть выше.

Если нужно отыскать вероятность попадания в интервал (0; z), то есть вероятность отклонения от нуля в положительную сторону до некоторого количества стандартных отклонений, достаточно от значения функции стандартного нормального распределения отнять 0,5:

Для наглядности можно взглянуть на рисунок.

На кривой Гаусса, эта же ситуация выглядит как площадь от центра вправо до z.

Довольно часто аналитика интересует вероятность отклонения в обе стороны от нуля. А так как функция симметрична относительно центра, предыдущую формулу нужно умножить на 2:

Рисунок ниже.

Под кривой Гаусса это центральная часть, ограниченная выбранным значением –z слева и z справа.

Указанные свойства следует принять во внимание, т.к. табличные значения редко соответствуют интересующему интервалу.

Для облегчения задачи в учебниках обычно публикуют таблицы для функции вида:

Если нужна вероятность отклонения в обе стороны от нуля, то, как мы только что убедились, табличное значение для данной функции просто умножается на 2.

Теперь посмотрим на конкретные примеры. Ниже показана таблица стандартного нормального распределения. Найдем табличные значения для трех z: 1,64, 1,96 и 3.

Как понять смысл этих чисел? Начнем с z=1,64, для которого табличное значение составляет 0,4495. Проще всего пояснить смысл на рисунке.

То есть вероятность того, что стандартизованная нормально распределенная случайная величина попадет в интервал от 0 до 1,64, равна 0,4495. При решении задач обычно нужно рассчитать вероятность отклонения в обе стороны, поэтому умножим величину 0,4495 на 2 и получим примерно 0,9. Занимаемая площадь под кривой Гаусса показана ниже.

Таким образом, 90% всех нормально распределенных значений попадает в интервал ±1,64σ от средней арифметической. Я не случайно выбрал значение z=1,64, т.к. окрестность вокруг средней арифметической, занимающая 90% всей площади, иногда используется для проверки статистических гипотез и расчета доверительных интервалов. Если проверяемое значение не попадает в обозначенную область, то его наступление маловероятно (всего 10%).

Для проверки гипотез, однако, чаще используется интервал, накрывающий 95% всех значений. Половина вероятности от 0,95 – это 0,4750 (см. второе выделенное в таблице значение).

Для этой вероятности z=1,96. Т.е. в пределах почти ±2σ от средней находится 95% значений. Только 5% выпадают за эти пределы.

Еще одно интересное и часто используемое табличное значение соответствует z=3, оно равно по нашей таблице 0,4986. Умножим на 2 и получим 0,997. Значит, в рамках ±3σ от средней арифметической заключены почти все значения.

Так выглядит правило 3 сигм для нормального распределения на диаграмме.

С помощью статистических таблиц можно получить любую вероятность. Однако этот метод очень медленный, неудобный и сильно устарел. Сегодня все делается на компьютере. Далее переходим к практике расчетов в Excel.

В Excel есть несколько функций для подсчета вероятностей или обратных значений нормального распределения.

Функция НОРМ.СТ.РАСП

Функция НОРМ.СТ.РАСП предназначена для расчета плотности ϕ(z) или вероятности Φ(z) по нормированным данным (z).

=НОРМ.СТ.РАСП(z;интегральная)

z – значение стандартизованной переменной

интегральная – если 0, то рассчитывается плотность ϕ(z), если 1 – значение функции Ф(z), т.е. вероятность P(Z<z).

Рассчитаем плотность и значение функции для различных z: -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3 (их укажем в ячейке А2).

Для расчета плотности потребуется формула =НОРМ.СТ.РАСП(A2;0). На диаграмме ниже – это красная точка.

Для расчета значения функции =НОРМ.СТ.РАСП(A2;1). На диаграмме – закрашенная площадь под нормальной кривой.

В реальности чаще приходится рассчитывать вероятность того, что случайная величина не выйдет за некоторые пределы от средней (в среднеквадратичных отклонениях, соответствующих переменной z), т.е. P(|Z|<z).

Определим, чему равна вероятность попадания случайной величины в пределы ±1z, ±2z и ±3z от нуля. Потребуется формула 2Ф(z)-1, в Excel =2*НОРМ.СТ.РАСП(A2;1)-1.

На диаграмме отлично видны основные основные свойства нормального распределения, включая правило трех сигм. Функция НОРМ.СТ.РАСП – это автоматическая таблица значений функции нормального распределения в Excel.

Может стоять и обратная задача: по имеющейся вероятности P(Z<z) найти стандартизованную величину z ,то есть квантиль стандартного нормального распределения.

Функция НОРМ.СТ.ОБР

НОРМ.СТ.ОБР рассчитывает обратное значение функции стандартного нормального распределения. Синтаксис состоит из одного параметра:

=НОРМ.СТ.ОБР(вероятность)

вероятность – это вероятность.

Данная формула используется так же часто, как и предыдущая, ведь по тем же таблицам искать приходится не только вероятности, но и квантили.

Например, при расчете доверительных интервалов задается доверительная вероятность, по которой нужно рассчитать величину z.

Учитывая то, что доверительный интервал состоит из верхней и нижней границы и то, что нормальное распределение симметрично относительно нуля, достаточно получить верхнюю границу (положительное отклонение). Нижняя граница берется с отрицательным знаком. Обозначим доверительную вероятность как γ (гамма), тогда верхняя граница доверительного интервала рассчитывается по следующей формуле.

Рассчитаем в Excel значения z (что соответствует отклонению от средней в сигмах) для нескольких вероятностей, включая те, которые наизусть знает любой статистик: 90%, 95% и 99%. В ячейке B2 укажем формулу: =НОРМ.СТ.ОБР((1+A2)/2). Меняя значение переменной (вероятности в ячейке А2) получим различные границы интервалов.

Доверительный интервал для 95% равен 1,96, то есть почти 2 среднеквадратичных отклонения. Отсюда легко даже в уме оценить возможный разброс нормальной случайной величины. В общем, доверительным вероятностям 90%, 95% и 99% соответствуют доверительные интервалы ±1,64, ±1,96 и ±2,58 σ.

В целом функции НОРМ.СТ.РАСП и НОРМ.СТ.ОБР позволяют произвести любой расчет, связанный с нормальным распределением. Но, чтобы облегчить и уменьшить количество действий, в Excel есть несколько других функций. Например, для расчета доверительных интервалов средней можно использовать ДОВЕРИТ.НОРМ. Для проверки статистической гипотезы о средней арифметической есть формула Z.ТЕСТ.

Рассмотрим еще пару полезных формул с примерами.

Функция НОРМ.РАСП

Функция НОРМ.РАСП отличается от НОРМ.СТ.РАСП лишь тем, что ее используют для обработки данных любого масштаба, а не только нормированных. Параметры нормального распределения указываются в синтаксисе.

=НОРМ.РАСП(x;среднее;стандартное_откл;интегральная)

x – значение (или ссылка на ячейку), для которого рассчитывается плотность или значение функции нормального распределения

среднее – математическое ожидание, используемое в качестве первого параметра модели нормального распределения

стандартное_откл – среднеквадратичное отклонение – второй параметр модели

интегральная – если 0, то рассчитывается плотность, если 1 – то значение функции, т.е. P(X<x).

Например, плотность для значения 15, которое извлекли из нормальной выборки с матожиданием 10, стандартным отклонением 3, рассчитывается так:

Если последний параметр поставить 1, то получим вероятность того, что нормальная случайная величина окажется меньше 15 при заданных параметрах распределения. Таким образом, вероятности можно рассчитывать напрямую по исходным данным.

Функция НОРМ.ОБР

Это квантиль нормального распределения, т.е. значение обратной функции. Синтаксис следующий.

=НОРМ.ОБР(вероятность;среднее;стандартное_откл)

вероятность – вероятность

среднее – матожидание

стандартное_откл – среднеквадратичное отклонение

Назначение то же, что и у НОРМ.СТ.ОБР, только функция работает с данными любого масштаба.

Пример показан в ролике в конце статьи.

Моделирование нормального распределения

Для некоторых задач требуется генерация нормальных случайных чисел. Готовой функции для этого нет. Однако В Excel есть две функции, которые возвращают случайные числа: СЛУЧМЕЖДУ и СЛЧИС. Первая выдает случайные равномерно распределенные целые числа в указанных пределах. Вторая функция генерирует равномерно распределенные случайные числа между 0 и 1. Чтобы сделать искусственную выборку с любым заданным распределением, нужна функция СЛЧИС.

Допустим, для проведения эксперимента необходимо получить выборку из нормально распределенной генеральной совокупности с матожиданием 10 и стандартным отклонением 3. Для одного случайного значения напишем формулу в Excel.

=НОРМ.ОБР(СЛЧИС();10;3)

Протянем ее на необходимое количество ячеек и нормальная выборка готова.

Для моделирования стандартизованных данных следует воспользоваться НОРМ.СТ.ОБР.

Процесс преобразования равномерных чисел в нормальные можно показать на следующей диаграмме. От равномерных вероятностей, которые генерируются формулой СЛЧИС, проведены горизонтальные линии до графика функции нормального распределения. Затем от точек пересечения вероятностей с графиком опущены проекции на горизонтальную ось.

На выходе получаются значения с характерной концентрацией около центра. Вот так обратный прогон через функцию нормального распределения превращает равномерные числа в нормальные. Excel позволяет за несколько секунд воспроизвести любое количество выборок любого размера.

Как обычно, прилагаю ролик, где все вышеописанное показывается в действии.

Скачать файл с примером.

Поделиться в социальных сетях:

Источник

17 авг. 2022 г.
читать 3 мин

Стьюдентное распределение — это тип непрерывного распределения вероятностей. Он имеет следующие свойства:

это непрерывно
Он в форме колокола
Он симметричен относительно нуля
Он определяется одним параметром: количеством степеней свободы
Т-распределение сходится к стандартному нормальному распределению по мере того, как число степеней свободы стремится к бесконечности.

Стьюдентное распределение часто используется в различных проверках гипотез, когда размеры выборки малы (n < 30) вместо нормального распределения .

Связанный: Как сделать кривую нормального распределения в Excel

Как создать график t-распределения в Excel

Часто нас интересует визуализация t-распределения. К счастью, в Excel легко создать график t-распределения с помощью функции СТР.РАСП() , которая использует следующий синтаксис:

T.DIST(x, степень_свободы, кумулятивный)

x: значение случайной величины в t-распределении
deg_freedom: целое число, указывающее количество степеней свободы в t-распределении.
кумулятивный: если установлено значение TRUE, он возвращает значение функции кумулятивной плотности; при значении FALSE возвращает значение функции плотности вероятности

Далее мы покажем, как создать следующий график t-распределения в Excel:

Чтобы создать график t-распределения в Excel, мы можем выполнить следующие шаги:

1. Введите число степеней свободы(df) в ячейку A2. В этом случае мы будем использовать 12.

2. Создайте столбец для диапазона значений случайной величины в t-распределении.В этом случае мы создадим диапазон значений от -4 до 4 с шагом 2 в ячейках с B2 по B42.

3. Создайте столбец для pdf t-распределения, связанного со случайными значениями. В ячейке C2 введите формулу СТР.РАСП(B2, $A$2, ЛОЖЬ).Затем наведите указатель мыши на правый нижний угол ячейки C2, пока не появится знак +.Нажмите и перетащите вниз, чтобы автоматически заполнить значения для ячеек с C2 по C42.

4. Создайте график. Выделите два столбца (B2:C42). Щелкните вкладку ВСТАВИТЬ.В области « Диаграммы » щелкните разброс с плавными линиями.Появится следующая диаграмма:

5. Измените внешний вид графика. По умолчанию ось Y отображается в середине графика, а линии сетки отображаются на заднем плане. Мы можем изменить это, выполнив следующие шаги:

Щелкните правой кнопкой мыши по оси x. Щелкните Формат оси.В разделе Пересечения по вертикальной оси щелкните Значение оси и введите -5 .

Щелкните внутри диаграммы. В правом верхнем углу появится значок +.Щелкните ее, чтобы удалить линии сетки (если хотите) и добавить названия осей. В этом примере мы решили пометить ось x как t, пометить ось y как f(t) и полностью удалить заголовок. На картинке ниже показан конечный результат:

Как создать несколько графиков t-распределения в Excel

Мы также можем отобразить несколько кривых t-распределения на одном графике, если захотим. Это может быть полезно, если мы хотим увидеть, как меняется форма t-распределения для различных значений степеней свободы.

Чтобы отобразить несколько кривых t-распределения, нам просто нужно добавить три новых столбца для t-распределения с другим значением степеней свободы. Например, мы можем построить кривые t-распределения для степеней свободы = 6 и степеней свободы = 60:

Чтобы создать кривую t-распределения для df = 60, мы можем использовать те же шаги, что и раньше. Чтобы добавить кривую для df = 6, мы можем выполнить следующие шаги:

Щелкните правой кнопкой мыши внутри диаграммы. Щелкните Выбрать данные .
В разделе «Элементы легенды (серии) » нажмите « Изменить » .
Выберите ячейки для значений X и Y , которые содержат значения в столбцах F и G. Затем нажмите OK.На график будет добавлена следующая кривая:

Вы заметите закономерность для графиков t-распределения:

Чем выше степень свободы, тем более узкой будет кривая t-распределения. То есть он будет иметь более высокий пик.
И наоборот, чем ниже степень свободы, тем более плоской будет кривая и тем «жирнее» будут хвосты графика.
Когда степени свободы приближаются к бесконечности, кривая будет сходиться к стандартной кривой нормального распределения.

Изменение эстетики графика

Обратите внимание, что вы также можете изменить внешний вид графика, изменив следующие функции:

Изменить размер и цвет заголовка
Измените размер и цвет меток осей.
Выберите, отображать ли линии сетки в фоновом режиме.
Изменить цвет фона графика
Измените цвет самой кривой
Выберите, отображать или нет деления вдоль осей

В зависимости от того, как вы хотите, чтобы диаграмма выглядела, Excel дает вам возможность немного изменить диаграмму.

Дополнительные учебные пособия по Excel по статистике можно найти здесь .

Источник

#Руководства

8 июл 2022
0

Продолжаем изучать Excel. Как визуализировать информацию так, чтобы она воспринималась проще? Разбираемся на примере таблиц с квартальными продажами.

Иллюстрация: Meery Mary для Skillbox Media

Рассказывает просто о сложных вещах из мира бизнеса и управления. До редактуры — пять лет в банке и три — в оценке имущества. Разбирается в Excel, финансах и корпоративной жизни.

Диаграммы — способ графического отображения информации. В Excel их используют, чтобы визуализировать данные таблицы и показать зависимости между этими данными. При этом пользователь может выбрать, на какой информации сделать акцент, а какую оставить для детализации.

В статье разберёмся:

для чего подойдёт круговая диаграмма и как её построить;
как показать данные круговой диаграммы в процентах;
для чего подойдут линейчатая диаграмма и гистограмма, как их построить и как поменять акценты;
как форматировать готовую диаграмму — добавить оси, название, дополнительные элементы;
что делать, если нужно изменить данные диаграммы.

Для примера возьмём отчётность небольшого автосалона, в котором работают три клиентских менеджера. В течение квартала данные их продаж собирали в обычную Excel-таблицу — одну для всех менеджеров.

Таблица, в которой хранятся данные о продажах автосалона
Скриншот: Excel / Skillbox Media

Нужно проанализировать, какими были продажи автосалона в течение квартала: в каком месяце вышло больше, в каком меньше, кто из менеджеров принёс больше прибыли. Чтобы представить эту информацию наглядно, построим диаграммы.

Для начала сгруппируем данные о продажах менеджеров помесячно и за весь квартал. Чтобы быстрее суммировать стоимость автомобилей, применим функцию СУММЕСЛИ — с ней будет удобнее собрать информацию по каждому менеджеру из общей таблицы.

Таблица с квартальными итогами продаж каждого менеджера
Скриншот: Excel / Skillbox Media

Построим диаграмму, по которой будет видно, кто из менеджеров принёс больше прибыли автосалону за весь квартал. Для этого выделим столбец с фамилиями менеджеров и последний столбец с итоговыми суммами продаж.

Выделяем эти столбцы, чтобы построить диаграмму с квартальными итогами продаж каждого менеджера
Скриншот: Excel / Skillbox Media

Нажмём вкладку «Вставка» в верхнем меню и выберем пункт «Диаграмма» — появится меню с выбором вида диаграммы.

В нашем случае подойдёт круговая. На ней удобнее показать, какую долю занимает один показатель в общей сумме.

Нажимаем сюда, чтобы построить круговую диаграмму
Скриншот: Excel / Skillbox Media

Excel выдаёт диаграмму в виде по умолчанию. На ней продажи менеджеров выделены разными цветами — видно, что в первом квартале больше всех прибыли принёс Шолохов Г., меньше всех — Соколов П.

Так выглядит круговая диаграмма в первоначальном виде
Скриншот: Excel / Skillbox Media

Одновременно с появлением диаграммы на верхней панели открывается меню «Конструктор». В нём можно преобразовать вид диаграммы, добавить дополнительные элементы (например, подписи и названия), заменить данные, изменить тип диаграммы. Как это сделать — разберёмся в следующих разделах.

Построить круговую диаграмму можно и более коротким путём. Для этого снова выделим столбцы с данными и перейдём на вкладку «Вставка» в меню Excel. Там в области с диаграммами нажмём на кнопку круговой диаграммы и выберем нужный вид.

Строим круговую диаграмму вторым способом
Скриншот: Excel / Skillbox Media

Получим тот же вид диаграммы, что и в первом варианте.

Скриншот: Excel / Skillbox Media

Покажем на диаграмме, какая доля продаж автосалона пришлась на каждого менеджера. Это можно сделать двумя способами.

Первый способ. Выделяем диаграмму, переходим во вкладку «Конструктор» и нажимаем кнопку «Добавить элемент диаграммы».

Скриншот: Excel / Skillbox Media

В появившемся меню нажимаем «Подписи данных» → «Дополнительные параметры подписи данных».

Скриншот: Excel / Skillbox Media

Справа на экране появляется новое окно «Формат подписей данных». В области «Параметры подписи» выбираем, в каком виде хотим увидеть на диаграмме данные о количестве продаж менеджеров. Для этого отмечаем «доли» и убираем галочку с формата «значение».

Готово — на диаграмме появились процентные значения квартальных продаж менеджеров.

Настраиваем диаграмму так, чтобы она отражала процентные значения продаж
Скриншот: Excel / Skillbox Media

Второй способ. Выделяем диаграмму, переходим во вкладку «Конструктор» и в готовых шаблонах выбираем диаграмму с процентами.

Двумя кликами получаем диаграмму с процентными значениями
Скриншот: Excel / Skillbox Media

Теперь построим диаграммы, на которых будут видны тенденции квартальных продаж салона — в каком месяце их было больше, а в каком меньше — с разбивкой по менеджерам. Для этого подойдут линейчатая диаграмма и гистограмма.

Для начала построим линейчатую диаграмму. Выделим столбец с фамилиями менеджеров и три столбца с ежемесячными продажами, включая строку «Итого, руб.».

Выделяем эти столбцы, чтобы построить линейчатую диаграмму
Скриншот: Excel / Skillbox Media

Перейдём во вкладку «Вставка» в верхнем меню, выберем пункты «Диаграмма» → «Линейчатая».

Нажимаем сюда, чтобы построить линейчатую диаграмму
Скриншот: Excel / Skillbox Media

Excel выдаёт диаграмму в виде по умолчанию. На ней все продажи автосалона разбиты по менеджерам. Отдельно можно увидеть итоговое количество продаж всего автосалона. Цветами отмечены месяцы.

Так выглядит линейчатая диаграмма в первоначальном виде
Скриншот: Excel / Skillbox Media

Как и на круговой диаграмме, акцент сделан на количестве продаж каждого менеджера — показатели продаж привязаны к главным линиям диаграммы.

Чтобы сделать акцент на месяцах, нужно поменять значения осей. Для этого на вкладке «Конструктор» нажмём кнопку «Строка/столбец».

Нажмём кнопку «Строка/столбец», чтобы поменять значения осей
Скриншот: Excel / Skillbox Media

В таком виде диаграмма работает лучше. На ней видно, что больше всего продаж в автосалоне было в марте, а меньше всего — в феврале. При этом продажи каждого менеджера и итог продаж за месяц можно отследить по цветам.

Так линейчатая диаграмма делает больший акцент на месяцах продаж, а не на менеджерах
Скриншот: Excel / Skillbox Media

Построим гистограмму. Снова выделим столбец с фамилиями менеджеров и три столбца с ежемесячными продажами, включая строку «Итого, руб.». На вкладке «Вставка» выберем пункты «Диаграмма» → «Гистограмма».

Нажимаем сюда, чтобы построить гистограмму
Скриншот: Excel / Skillbox Media

Либо сделаем это через кнопку «Гистограмма» на панели.

Также гистограмму можно построить через эту кнопку панели
Скриншот: Excel / Skillbox Media

Получаем гистограмму, где акцент сделан на количестве продаж каждого менеджера, а месяцы выделены цветами.

Первоначальный вид гистограммы
Скриншот: Excel / Skillbox Media

Чтобы сделать акцент на месяцы продаж, снова воспользуемся кнопкой «Строка/столбец» на панели.

Теперь цветами выделены менеджеры, а столбцы гистограммы показывают количество продаж с разбивкой по месяцам.

Так гистограмма делает акцент на месяцах продаж, а не на менеджерах
Скриншот: Excel / Skillbox Media

В следующих разделах рассмотрим, как преобразить общий вид диаграммы и поменять её внутренние данные.

Как мы говорили выше, после построения диаграммы на панели Excel появляется вкладка «Конструктор». Её используют, чтобы привести диаграмму к наиболее удобному для пользователя виду или изменить данные, по которым она строилась.

В целом все кнопки этой вкладки интуитивно понятны. Мы уже применяли их для того, чтобы добавить процентные значения на круговую диаграмму и поменять значения осей линейчатой диаграммы и гистограммы.

Другими кнопками можно изменить стиль или тип диаграммы, заменить данные, добавить дополнительные элементы — названия осей, подписи данных, сетку, линию тренда. Для примера добавим названия диаграммы и её осей и изменим положение легенды.

Чтобы добавить название диаграммы, нажмём на диаграмму и во вкладке «Конструктор» и выберем «Добавить элемент диаграммы». В появившемся окне нажмём «Название диаграммы» и выберем расположение названия.

Выбираем расположение название диаграммы
Скриншот: Excel / Skillbox Media

Затем выделим поле «Название диаграммы» и вместо него введём своё.

Меняем название диаграммы
Скриншот: Excel / Skillbox Media

Готово — у диаграммы появился заголовок.

Новое название диаграммы
Скриншот: Excel / Skillbox Media

В базовом варианте диаграммы фамилии менеджеров — легенда диаграммы — расположены под горизонтальной осью. Перенесём их правее диаграммы — так будет нагляднее. Для этого во вкладке «Конструктор» нажмём «Добавить элемент диаграммы» и выберем пункт «Легенда». В появившемся поле вместо «Снизу» выберем «Справа».

Меняем положение легенды диаграммы
Скриншот: Excel / Skillbox Media

Добавим названия осей. Для этого также во вкладке «Конструктор» нажмём «Добавить элемент диаграммы», затем «Названия осей» — и поочерёдно выберем «Основная горизонтальная» и «Основная вертикальная». Базовые названия осей отобразятся в соответствующих областях.

Добавляем названия осей
Скриншот: Excel / Skillbox Media

Теперь выделяем базовые названия осей и переименовываем их. Также можно переместить их так, чтобы они выглядели визуально приятнее, — например, расположить в отдалении от числовых значений и центрировать.

Переименовываем оси и меняем их расположение
Скриншот: Excel / Skillbox Media

В итоговом виде диаграмма стала более наглядной — без дополнительных объяснений понятно, что на ней изображено.

Чтобы использовать внесённые настройки конструктора в дальнейшем и для других диаграмм, можно сохранить их как шаблон.

Для этого нужно нажать на диаграмму правой кнопкой мыши и выбрать «Сохранить как шаблон». В появившемся окне ввести название шаблона и нажать «Сохранить».

Сохраняем форматирование диаграммы как шаблон
Скриншот: Excel / Skillbox Media

Предположим, что нужно исключить из диаграммы показатели одного из менеджеров. Для этого можно построить другую диаграмму с новыми данными, а можно заменить данные в уже существующей диаграмме.

Выделим построенную диаграмму и перейдём во вкладку «Конструктор». В ней нажмём кнопку «Выбрать данные».

Нажмём сюда, чтобы изменить данные внутри диаграммы
Скриншот: Excel / Skillbox Media

В появившемся окне в поле «Элементы легенды» удалим одного из менеджеров — выделим его фамилию и нажмём значок –. После этого нажмём «ОК».

В этом же окне можно полностью изменить диапазон диаграммы или поменять данные осей выборочно.

Меняем данные диаграммы
Скриншот: Excel / Skillbox Media

Готово — из диаграммы пропали данные по продажам менеджера Тригубова М.

Итоговый вид диаграммы после смены данных
Скриншот: Excel / Skillbox Media

Другие материалы Skillbox Media по Excel

Инструкция: как в Excel объединить ячейки и данные в них
Руководство: как сделать ВПР в Excel и перенести данные из одной таблицы в другую
Инструкция: как закреплять строки и столбцы в Excel
Руководство по созданию выпадающих списков в Excel — как упростить заполнение таблицы повторяющимися данными
Четыре способа округлить числа в Excel: детальные инструкции со скриншотами

Научитесь: Excel + Google Таблицы с нуля до PRO
Узнать больше

Источник

Построение графиков в Excel по данным таблицы

В MS Excel есть возможность не только проводить вычисления, используя разные формулы, но и также строить на их основе различные диаграммы: гистограммы, круговые диаграммы, точечные и т.д.
В этом уроке мы разберем, для чего применяют графики.
И так, графики – это разновидность диаграммы, схожая с гистограммой. Они бывают трех видов: простой, график с накоплением и нормированный график с накоплением. Каждый из этих графиков бывает двух видов: с маркером и без. Так эти два вида строятся одинаково, рассмотрим только маркированные графики.
Коротко опишем применение каждого графика, и далее на примерах разберем более подробно, как их построить.
a) Простой график нужен для того, чтобы изобразить, как изменяется некое значение во времени (прибыль по месяцам; рождаемость по годам и т.д.).
b) График с накоплением показывает, как изменяется составляющая целого значения с течением времени. (Лучше использовать диаграмму с накоплением)
c) Нормированный график с накоплением показывает изменение доли каждого значения с течением времени.
Есть еще объемный график, который схож с простым графиком. Поэтому мы покажем только его конечный вид.

Простая диаграмма

Рассмотрим простой график на примере таком примере прибыли некоторой фирмы по 3 товарам за определенный период. Для этого выделим нужные нам ячейки, как на рисунке ниже.

1.1.png

Теперь строим простой маркированный график. Для этого выделяем диапазон В1:D6, на главное ленте выбираем Вставка–Диаграммы (нажимаем на стрелочку справа сверху).
В появившемся окне выберем нужную нам диаграмму. В первом случае – простой график. Нажимаем ОК.

1.2.png

Выбираем график слева, т.к. он показывает изменение прибыли во времени.
Если вы все сделали правильно, то должно получиться так, как на рисунке ниже:

1.3.png

Итак, диаграмма построена, но на ней не отображаются года. Изменить название диаграммы очень просто. Нужно нажать на заголовок и ввести подходящее название. Например, Прибыль по товарам в 2010-214 гг.
Для того, чтобы года отображались на оси Х, необходимо нажать на ось правой кнопкой мыши для вызова контекстного меню и нажать Выбрать данные.

1.4.png

После этого появится такое окошко:

1.5.png

Изменяем подписи горизонтальной оси. Должно открыться такое окошко:

1.6.png

Нажимаем туда, где выделено красным и выбираем диапазон. В нашем случае это А2:А6. И нажимаем клавишу Enter и ОК. В результате этого должно открыться предыдущее окно, но выглядеть будет следующим образом:

1.7.png

Нажимаем ОК, меняем название диаграммы. Теперь она должна выглядеть так:
1.8.png

Осталось добавить подписи данных. В версии Excel 2013–2016 это делается очень просто. Нажимаем на плюсик справа, который вызывает различные команды и ставим галочку Название осей. Должно получиться так:

1.9.png

Как и в случае с названием, ставим курсор в область каждой из осей и подписываем их согласно условию. Например, ось Х – Год, ось Y – Прибыль. Должно получиться так, как на рисунке ниже:

В MS Excel версиях 2007-2010 форматировать оси, область диаграммы и т.д. с помощью дополнительной вкладки на ленте Работа с диаграммами.

График с накоплением

Строим по этим же данным график с накоплением. Повторяем все те же самые действия, как и в п.1.
Поэтому мы покажем начало, на котором видно, какой график выбираем, и конец, на котором виден результат работы.

1.1.png

2.1.png

2.2.png

Нормированный график с накоплением

Рассмотрим третий тип графика на том же примере, выполняя все действия, как в первых двух пунктах.

3.1.png

3.2.png

Объемный график

Объемный график похож на первый с той лишь разницей, что выполнен в объеме.

4.1.png

4.2.png

В этой работе были рассмотрены различные варианты построения такой разновидности диаграмм, как графики. А также случаи их применения. Для изучения построения диаграмм в программе Эксель заходите читать статьи на Справочнике!

Тест по теме «Графики в Excel»

Источник

Содержание

Процедура создания графика
- Способ 1: создание графика зависимости на основе данных таблицы
- Способ 2: создание графика зависимости с несколькими линиями
- Способ 3: построение графика при использовании различных единиц измерения
- Способ 4: создание графика зависимости на основе алгебраической функции
Вопросы и ответы

Одной из типичных математических задач является построение графика зависимости. В нем отображается зависимость функции от изменения аргумента. На бумаге выполнить данную процедуру не всегда просто. Но инструменты Excel, если в должной мере овладеть ими, позволяют выполнить данную задачу точно и относительно быстро. Давайте выясним, как это можно сделать, используя различные исходные данные.

Процедура создания графика

Зависимость функции от аргумента является типичной алгебраической зависимостью. Чаще всего аргумент и значение функции принято отображать символами: соответственно «x» и «y». Нередко нужно произвести графическое отображение зависимости аргумента и функции, которые записаны в таблицу, или представлены в составе формулы. Давайте разберем конкретные примеры построения подобного графика (диаграммы) при различных заданных условиях.

Способ 1: создание графика зависимости на основе данных таблицы

Прежде всего, разберем, как создать график зависимости на основе данных, предварительно внесенных в табличный массив. Используем таблицу зависимости пройденного пути (y) от времени (x).

Выделяем таблицу и переходим во вкладку «Вставка». Кликаем по кнопке «График», которая имеет локализацию в группе «Диаграммы» на ленте. Открывается выбор различных типов графиков. Для наших целей выбираем самый простой. Он располагается первым в перечне. Клацаем по нему.

Программа производит построение диаграммы. Но, как видим, на области построения отображается две линии, в то время, как нам нужна только одна: отображающая зависимость пути от времени. Поэтому выделяем кликом левой кнопки мыши синюю линию («Время»), так как она не соответствует поставленной задаче, и щелкаем по клавише Delete.

Выделенная линия будет удалена.

Собственно на этом построение простейшего графика зависимости можно считать завершенным. При желании также можно отредактировать наименования диаграммы, её осей, удалить легенду и произвести некоторые другие изменения. Об этом подробнее рассказывается в отдельном уроке.

Урок: Как сделать график в Экселе

Способ 2: создание графика зависимости с несколькими линиями

Более сложный вариант построения графика зависимости представляет собой случай, когда одному аргументу соответствуют сразу две функции. В этом случае потребуется построить две линии. Для примера возьмем таблицу, в которой по годам расписана общая выручка предприятия и его чистая прибыль.

Выделяем всю таблицу вместе с шапкой.

Как и в предыдущем случае, жмем на кнопку «График» в разделе диаграмм. Опять выбираем самый первый вариант, представленный в открывшемся списке.

Программа производит графическое построение согласно полученным данным. Но, как видим, в данном случае у нас имеется не только лишняя третья линия, но ещё и обозначения на горизонтальной оси координат не соответствуют тем, которые требуются, а именно порядку годов.
Сразу удалим лишнюю линию. Ею является единственная прямая на данной диаграмме — «Год». Как и в предыдущем способе, выделяем линию кликом по ней мышкой и жмем на кнопку Delete.

Линия удалена и вместе с ней, как вы можете заметить, преобразовались значения на вертикальной панели координат. Они стали более точными. Но проблема с неправильным отображением горизонтальной оси координат все-таки остается. Для решения данной проблемы кликаем по области построения правой кнопкой мыши. В меню следует остановить выбор на позиции «Выбрать данные…».

Открывается окошко выбора источника. В блоке «Подписи горизонтальной оси» кликаем по кнопке «Изменить».

Открывается окошко ещё меньше предыдущего. В нём нужно указать координаты в таблице тех значений, которые должны отображаться на оси. С этой целью устанавливаем курсор в единственное поле данного окна. Затем зажимаем левую кнопку мыши и выделяем всё содержимое столбца «Год», кроме его наименования. Адрес тотчас отразится в поле, жмем «OK».

Вернувшись в окно выбора источника данных, тоже щелкаем «OK».

После этого оба графика, размещенные на листе, отображаются корректно.

Способ 3: построение графика при использовании различных единиц измерения

В предыдущем способе мы рассмотрели построение диаграммы с несколькими линиями на одной плоскости, но при этом все функции имели одинаковые единицы измерения (тыс. руб.). Что же делать, если нужно создать графики зависимости на основе одной таблицы, у которых единицы измерения функции отличаются? В Экселе существует выход и из этого положения.

Имеем таблицу, в которой представлены данные по объему продаж определенного товара в тоннах и по выручке от его реализации в тысячах рублей.

Как и в предыдущих случаях выделяем все данные табличного массива вместе с шапкой.

Клацаем по кнопке «График». Снова выбираем первый вариант построения из перечня.

Набор графических элементов сформирован на области построения. Тем же способом, который был описан в предыдущих вариантах, убираем лишнюю линию «Год».

Как и в предыдущем способе, нам следует на горизонтальной панели координат отобразить года. Кликаем по области построения и в списке действий выбираем вариант «Выбрать данные…».

В новом окне совершаем щелчок по кнопке «Изменить» в блоке «Подписи» горизонтальной оси.

В следующем окне, производя те же действия, которые были подробно описаны в предыдущем способе, вносим координаты столбца «Год» в область «Диапазон подписей оси». Щелкаем по «OK».

При возврате в предыдущее окно также выполняем щелчок по кнопке «OK».

Теперь нам следует решить проблему, с которой ещё не встречались в предыдущих случаях построения, а именно, проблему несоответствия единиц величин. Ведь, согласитесь, не могут располагаться на одной панели координат деления, которые одновременно обозначают и денежную сумму (тыс. рублей) и массу (тонны). Для решения данной проблемы нам потребуется произвести построение дополнительной вертикальной оси координат.
В нашем случае для обозначения выручки оставим ту вертикальную ось, которая уже имеется, а для линии «Объём продаж» создадим вспомогательную. Клацаем по данной линии правой кнопкой мышки и выбираем из перечня вариант «Формат ряда данных…».

Запускается окно формата ряда данных. Нам нужно переместиться в раздел «Параметры ряда», если оно было открыто в другом разделе. В правой части окна расположен блок «Построить ряд». Требуется установить переключатель в позицию «По вспомогательной оси». Клацаем по наименованию «Закрыть».

После этого вспомогательная вертикальная ось будет построена, а линия «Объём продаж» переориентируется на её координаты. Таким образом, работа над поставленной задачей успешно окончена.

Способ 4: создание графика зависимости на основе алгебраической функции

Теперь давайте рассмотрим вариант построения графика зависимости, который будет задан алгебраической функцией.

У нас имеется следующая функция: y=3x^2+2x-15. На её основе следует построить график зависимости значений y от x.

Прежде, чем приступить к построению диаграммы, нам нужно будет составить таблицу на основе указанной функции. Значения аргумента (x) в нашей таблице будут указаны в диапазоне от -15 до +30 с шагом 3. Чтобы ускорить процедуру введения данных, прибегнем к использованию инструмента автозаполнения «Прогрессия».
Указываем в первой ячейке столбца «X» значение «-15» и выделяем её. Во вкладке «Главная» клацаем по кнопке «Заполнить», размещенной в блоке «Редактирование». В списке выбираем вариант «Прогрессия…».

Выполняется активация окна «Прогрессия». В блоке «Расположение» отмечаем наименование «По столбцам», так как нам необходимо заполнить именно столбец. В группе «Тип» оставляем значение «Арифметическая», которое установлено по умолчанию. В области «Шаг» следует установить значение «3». В области «Предельное значение» ставим цифру «30». Выполняем щелчок по «OK».

После выполнения данного алгоритма действий весь столбец «X» будет заполнен значениями в соответствии с заданной схемой.

Теперь нам нужно задать значения Y, которые бы соответствовали определенным значениям X. Итак, напомним, что мы имеем формулу y=3x^2+2x-15. Нужно её преобразовать в формулу Excel, в которой значения X будут заменены ссылками на ячейки таблицы, содержащие соответствующие аргументы.
Выделяем первую ячейку в столбце «Y». Учитывая, что в нашем случае адрес первого аргумента X представлен координатами A2, то вместо представленной выше формулы получаем такое выражение:

=3*(A2^2)+2*A2-15

Записываем это выражение в первую ячейку столбца «Y». Для получения результата расчета щелкаем по клавише Enter.

Результат функции для первого аргумента формулы рассчитан. Но нам нужно рассчитать её значения и для других аргументов таблицы. Вводить формулу для каждого значения Y очень долгое и утомительное занятие. Намного быстрее и проще её скопировать. Эту задачу можно решить с помощью маркера заполнения и благодаря такому свойству ссылок в Excel, как их относительность. При копировании формулы на другие диапазоны Y значения X в формуле будут автоматически изменяться относительно своих первичных координат.
Наводим курсор на нижний правый край элемента, в который ранее была записана формула. При этом с курсором должно произойти преображение. Он станет черным крестиком, который носит наименование маркера заполнения. Зажимаем левую кнопку мыши и тащим этот маркер до нижних границ таблицы в столбце «Y».

Вышеуказанное действие привело к тому, что столбец «Y» был полностью заполнен результатами расчета формулы y=3x^2+2x-15.

Теперь настало время для построения непосредственно самой диаграммы. Выделяем все табличные данные. Снова во вкладке «Вставка» жмем на кнопку «График» группы «Диаграммы». В этом случае давайте из перечня вариантов выберем «График с маркерами».

Диаграмма с маркерами отобразится на области построения. Но, как и в предшествующих случаях, нам потребуется произвести некоторые изменения для того, чтобы она приобрела корректный вид.

Прежде всего, удалим линию «X», которая разместилась горизонтально на отметке 0 координат. Выделяем данный объект и жмем на кнопку Delete.

Легенда нам тоже не нужна, так как мы имеем только одну линию («Y»). Поэтому выделяем легенду и снова жмем по клавише Delete.

Теперь нам нужно значения в горизонтальной панели координат заменить на те, которые соответствуют столбцу «X» в таблице.
Кликом правой кнопки мыши выделяем линию диаграммы. В меню перемещаемся по значению «Выбрать данные…».

В активировавшемся окне выбора источника клацаем по уже хорошо знакомой нам кнопке «Изменить», располагающейся в блоке «Подписи горизонтальной оси».

Запускается окошко «Подписи оси». В области «Диапазон подписей оси» указываем координаты массива с данными столбца «X». Ставим курсор в полость поля, а затем, произведя необходимый зажим левой кнопки мыши, выделяем все значения соответствующего столбца таблицы, исключая лишь его наименование. Как только координаты отобразятся в поле, клацаем по наименованию «OK».

Вернувшись к окну выбора источника данных, клацаем по кнопке «OK» в нём, как до этого сделали в предыдущем окне.

После этого программа произведет редактирование ранее построенной диаграммы согласно тем изменениям, которые были произведены в настройках. График зависимости на основе алгебраической функции можно считать окончательно готовым.

Урок: Как сделать автозаполнение в Майкрософт Эксель

Как видим, с помощью программы Excel процедура построения графика зависимости значительно упрощается в сравнении с созданием его на бумаге. Результат построения можно использовать как для обучающих работ, так и непосредственно в практических целей. Конкретный вариант построения зависит от того, на основе чего строится диаграмма: табличные значения или функция. Во втором случае перед построением диаграммы придется ещё создавать таблицу с аргументами и значениями функций. Кроме того, график может быть построен, как на основе одной функции, так и нескольких.

Еще статьи по данной теме:

Помогла ли Вам статья?

Источник

Простой график для одной переменной

Проще всего разобраться, как построить график в Эксель по данным таблицы, состоящей всего из двух колонок. Для наглядного примера можно взять названия месяцев и объем полученной за это время прибыли. Ряд будет только один, а осей на графике — две. Строить диаграмму можно по следующей пошаговой инструкции:

Выделить таблицу с данными.
Перейти на вкладку «Вставка», где можно выбирать вариант диаграммы: например, простой график функции, круговой или точечный.
Убедиться в том, что данные в таблице были автоматически распределены так, как это было запланировано. В данном случае ошибки нет: значения указаны по оси X, даты — по OY.

Если пользователь случайно ошибся при построении графика или хочет изменить информацию, он может поменять настройки, выделив область построения диаграммы и использовав контекстное меню. Попасть в него легко с помощью клика правой кнопкой мыши. Изменению подлежат тип графика, данные для его построения, форматы сетки и каждой оси.

Перейдя в контекстном меню к пункту «Выбрать данные», можно настроить, какая информация будет отображаться. Например, для указанного примера у пользователя есть возможность выделять данные только для конкретных месяцев. Для этого достаточно убирать галочки с ненужных дат или изменить формулу в графе «Диапазон данных для диаграммы».

Стоит отметить, что построение графика по представленным в табличной форме данным обеспечит автоматическую перестройку линии при изменении информации. Например, если в показатели прибыли были внесены корректировки на основании более точных сведений, диаграмма станет другой без дополнительных действий со стороны пользователя. Точно так же изменятся и все названия, если откорректировать их на графике.

Легенду с названием графика при использовании только одного изменяющегося показателя оставлять необязательно. В современных версиях Excel имя ряда данных не будет показано на диаграмме автоматически. В более старых пакетах MS Office легенду можно удалить вручную.

Чтобы оценивать информацию на графике было проще, стоит выделить линию, в виде которой представлен ряд, и в контекстном меню указать необходимость добавления подписей. Результатом станет появление значений прямо на диаграмме — с той же точностью, с которой они указаны в таблице.

На вкладке «Конструктор» можно поменять еще больше настроек — выбрать экспресс-макет и готовый шаблон, изменить цвета и добавить дополнительные элементы графика. В том числе — подписи к осям данных, названия которых в последних версиях MS Excel вводятся вручную.

Также читайте, как сделать кнопку в Excel, чтобы быстрее перейти у нужной таблице или графику.

График с несколькими переменными

Узнав, как в Эксель нарисовать график при наличии только одного столбца со значениями, стоит перейти к решению более сложной задачи — составлению диаграмм, на которых будет несколько рядов.

Если рассматривать тот же пример, вместе с прибылью могут быть представлены еще накладные расходы. Принцип создания будет включать такие шаги:

Выделить таблицу с данными, захватив все колонки.
На вкладке «Вставка» выбрать тип диаграммы.
Проверить, соответствует ли автоматически построенный программой график нужным требованиям. Если нет — изменить настройки вручную.

Для графика с двумя и большим количеством рядов данных стоит оставить «легенду» с подписями. Она позволит разобраться, каким цветом, оттенком или типом линии отмечен нужный показатель. Однако название диаграммы в этом случае придется вносить вручную — или указать в настройках, в какой ячейке таблицы расположен нужный текст.

С помощью контекстного меню на состоящем из нескольких рядов графике можно менять различные настройки, характеристики осей и линий, добавлять подписи и менять шрифты. А при изменении информации в таблице это автоматически отразится и на диаграмме. Данные, которые вводились вручную, (например, название оси или графика) придется менять тем же способом.

Добавление второй оси

Иногда информация может быть представлена в таблице так, что поместить ее на одной общей диаграмме, на первый взгляд, невозможно. Если представить, что накладные расходы указаны не в рублях, а в долларах, график получится некорректным.

Можно построить две разных диаграммы для каждого ряда данных. Или перед тем, как сделать график в Экселе, пересчитать сумму по действующем курсу — но это будет не слишком правильно, если затраты определялись именно в валюте. Решение проблемы — добавить вторую ось со своими единицами измерения.

Для этого можно выполнить такие действия:

Построить основу — график, единицы измерения у которого одинаковые для каждого ряда.
Выделить диаграмму и на вкладке «Конструктор» перейти к изменению ее типа.
Выбрать вариант «Комбинированная» и второй вариант в списке — гистограмму с группировкой и график на вспомогательной оси.
Настроить отображение — указать, для какого ряда будет построена вспомогательная ось, изменить виды диаграмм.
Нажать «ОК» для перехода к дальнейшим настройкам.

Теперь на графике будет две отличающихся друг от друга диаграммы, каждая из которых имеет свою шкалу с отдельными единицами измерения. Можно сделать так, чтобы на экране были, например, две похожих линии, выбрав соответствующие варианты на этапе изменения типа. Хотя это будет не так удобно даже при наличии легенды.

Двойная диаграмма с разными шкалами — отличный способ, как в Экселе сделать график по таблице для двух показателей, которые нельзя сравнить друг с другом. Зато оценку их значений и изменений можно провести на одном листе. Например, чтобы выполнить работу по поиску зависимости между разными видами расходов.

Читайте также:

5 способов как вставить презентацию в презентацию Powerpoint
Как очистить оперативную память смартфона на Android

Источник