Как построить график случайных чисел в excel

У нас есть последовательность чисел, состоящая из практически независимых элементов, которые подчиняются заданному распределению. Как правило, равномерному распределению.

Сгенерировать случайные числа в Excel можно разными путями и способами. Рассмотрим только лучше из них.

Функция случайного числа в Excel

1. Функция СЛЧИС возвращает случайное равномерно распределенное вещественное число. Оно будет меньше 1, больше или равно 0.
2. Функция СЛУЧМЕЖДУ возвращает случайное целое число.

Рассмотрим их использование на примерах.

Выборка случайных чисел с помощью СЛЧИС

Данная функция аргументов не требует (СЛЧИС()).

Чтобы сгенерировать случайное вещественное число в диапазоне от 1 до 5, например, применяем следующую формулу: =СЛЧИС()*(5-1)+1.

Возвращаемое случайное число распределено равномерно на интервале [1,10].

При каждом вычислении листа или при изменении значения в любой ячейке листа возвращается новое случайное число. Если нужно сохранить сгенерированную совокупность, можно заменить формулу на ее значение.

1. Щелкаем по ячейке со случайным числом.
2. В строке формул выделяем формулу.
3. Нажимаем F9. И ВВОД.

Проверим равномерность распределения случайных чисел из первой выборки с помощью гистограммы распределения.

1. Сформируем «карманы». Диапазоны, в пределах которых будут находиться значения. Первый такой диапазон – 0-0,1. Для следующих – формула =C2+$C$2.



2. Определим частоту для случайных чисел в каждом диапазоне. Используем формулу массива {=ЧАСТОТА(A2:A201;C2:C11)}.



3. Сформируем диапазоны с помощью знака «сцепления» (=»[0,0-«&C2&»]»).



4. Строим гистограмму распределения 200 значений, полученных с помощью функции СЛЧИС ().

Диапазон вертикальных значений – частота. Горизонтальных – «карманы».



Функция СЛУЧМЕЖДУ

Синтаксис функции СЛУЧМЕЖДУ – (нижняя граница; верхняя граница). Первый аргумент должен быть меньше второго. В противном случае функция выдаст ошибку. Предполагается, что границы – целые числа. Дробную часть формула отбрасывает.

Пример использования функции:

Случайные числа с точностью 0,1 и 0,01:

Как сделать генератор случайных чисел в Excel

Сделаем генератор случайных чисел с генерацией значения из определенного диапазона. Используем формулу вида: =ИНДЕКС(A1:A10;ЦЕЛОЕ(СЛЧИС()*10)+1).

Сделаем генератор случайных чисел в диапазоне от 0 до 100 с шагом 10.

Из списка текстовых значений нужно выбрать 2 случайных. С помощью функции СЛЧИС сопоставим текстовые значения в диапазоне А1:А7 со случайными числами.

Воспользуемся функцией ИНДЕКС для выбора двух случайных текстовых значений из исходного списка.

Чтобы выбрать одно случайное значение из списка, применим такую формулу: =ИНДЕКС(A1:A7;СЛУЧМЕЖДУ(1;СЧЁТЗ(A1:A7))).

Генератор случайных чисел нормального распределения

Функции СЛЧИС и СЛУЧМЕЖДУ выдают случайные числа с единым распределением. Любое значение с одинаковой долей вероятности может попасть в нижнюю границу запрашиваемого диапазона и в верхнюю. Получается огромный разброс от целевого значения.

Нормальное распределение подразумевает близкое положение большей части сгенерированных чисел к целевому. Подкорректируем формулу СЛУЧМЕЖДУ и создадим массив данных с нормальным распределением.

Себестоимость товара Х – 100 рублей. Вся произведенная партия подчиняется нормальному распределению. Случайная переменная тоже подчиняется нормальному распределению вероятностей.

При таких условиях среднее значение диапазона – 100 рублей. Сгенерируем массив и построим график с нормальным распределением при стандартном отклонении 1,5 рубля.

Используем функцию: =НОРМОБР(СЛЧИС();100;1,5).

Программа Excel посчитала, какие значения находятся в диапазоне вероятностей. Так как вероятность производства товара с себестоимостью 100 рублей максимальная, формула показывает значения близкие к 100 чаще, чем остальные.

Перейдем к построению графика. Сначала нужно составить таблицу с категориями. Для этого разобьем массив на периоды:

1. Определим минимальное и максимальное значение в диапазоне с помощью функций МИН и МАКС.
2. Укажем величину каждого периода либо шаг. В нашем примере – 1.
3. Количество категорий – 10.



4. Нижняя граница таблицы с категориями – округленное вниз ближайшее кратное число. В ячейку Н1 вводим формулу =ОКРВНИЗ(E1;E5).
5. В ячейке Н2 и последующих формула будет выглядеть следующим образом: =ЕСЛИ(G2;H1+$E$5;»»). То есть каждое последующее значение будет увеличено на величину шага.



6. Посчитаем количество переменных в заданном промежутке. Используем функцию ЧАСТОТА. Формула будет выглядеть так:

На основе полученных данных сможем сформировать диаграмму с нормальным распределением. Ось значений – число переменных в промежутке, ось категорий – периоды.

График с нормальным распределением готов. Как и должно быть, по форме он напоминает колокол.

Сделать то же самое можно гораздо проще. С помощью пакета «Анализ данных». Выбираем «Генерацию случайных чисел».

О том как подключить стандартную настройку «Анализ данных» читайте здесь.

Заполняем параметры для генерации. Распределение – «нормальное».

Жмем ОК. Получаем набор случайных чисел. Снова вызываем инструмент «Анализ данных». Выбираем «Гистограмма». Настраиваем параметры. Обязательно ставим галочку «Вывод графика».

Получаем результат:

Скачать генератор случайных чисел в Excel

График с нормальным распределением в Excel построен.

Рассмотрим Нормальное распределение. С помощью функции

MS EXCEL

НОРМ.РАСП()

построим графики функции распределения и плотности вероятности. Сгенерируем массив случайных чисел, распределенных по нормальному закону, произведем оценку параметров распределения, среднего значения и стандартного отклонения

.

Нормальное распределение

(также называется распределением Гаусса) является самым важным как в теории, так в приложениях системы контроля качества. Важность значения

Нормального распределения

(англ.

Normal

distribution

)

во многих областях науки вытекает из

Центральной предельной теоремы

теории вероятностей.

Определение

: Случайная величина

x

распределена по

нормальному закону

, если она имеет

плотность распределения

:

СОВЕТ

: Подробнее о

Функции распределения

и

Плотности вероятности

см. статью

Функция распределения и плотность вероятности в MS EXCEL

.

Нормальное распределение

зависит от двух параметров: μ

(мю)

— является

математическим ожиданием (средним значением случайной величины)

, и σ (

сигма)

— является

стандартным отклонением

(среднеквадратичным отклонением). Параметр μ определяет положение центра

плотности вероятности

нормального распределения

, а σ — разброс относительно центра (среднего).

Примечание

: О влиянии параметров μ и σ на форму распределения изложено в статье про

Гауссову кривую

, а в

файле примера на листе Влияние параметров

можно с помощью

элементов управления Счетчик

понаблюдать за изменением формы кривой.

Нормальное распределение в MS EXCEL

В MS EXCEL, начиная с версии 2010, для

Нормального распределения

имеется функция

НОРМ.РАСП()

, английское название — NORM.DIST(), которая позволяет вычислить

плотность вероятности

(см. формулу выше) и

интегральную функцию распределения

(вероятность, что случайная величина X, распределенная по

нормальному закону

, примет значение меньше или равное x). Вычисления в последнем случае производятся по следующей формуле:

Вышеуказанное распределение имеет обозначение

N

(μ; σ).

Так же часто используют обозначение через

дисперсию

N

(μ; σ

²

).

Примечание

: До MS EXCEL 2010 в EXCEL была только функция

НОРМРАСП()

, которая также позволяет вычислить функцию распределения и плотность вероятности.

НОРМРАСП()

оставлена в MS EXCEL 2010 для совместимости.

Стандартное нормальное распределение

Стандартным нормальным распределением

называется

нормальное распределение

с

математическим ожиданием

μ=0 и

дисперсией

σ=1. Вышеуказанное распределение имеет обозначение

N

(0;1).

Примечание

: В литературе для случайной величины, распределенной по

стандартному

нормальному закону,

закреплено специальное обозначение z.

Любое

нормальное распределение

можно преобразовать в стандартное через замену переменной

z

=(

x

-μ)/σ

. Этот процесс преобразования называется

стандартизацией

.

Примечание

: В MS EXCEL имеется функция

НОРМАЛИЗАЦИЯ()

, которая выполняет вышеуказанное преобразование. Хотя в MS EXCEL это преобразование называется почему-то

нормализацией

. Формулы

=(x-μ)/σ

и

=НОРМАЛИЗАЦИЯ(х;μ;σ)

вернут одинаковый результат.

В MS EXCEL 2010 для

стандартного нормального распределения

имеется специальная функция

НОРМ.СТ.РАСП()

и ее устаревший вариант

НОРМСТРАСП()

, выполняющий аналогичные вычисления.

Продемонстрируем, как в MS EXCEL осуществляется процесс стандартизации

нормального распределения

N

(1,5; 2).

Для этого вычислим вероятность, что случайная величина, распределенная по

нормальному закону

N(1,5; 2)

, меньше или равна 2,5. Формула выглядит так:

=НОРМ.РАСП(2,5; 1,5; 2; ИСТИНА)

=0,691462. Сделав замену переменной

z

=(2,5-1,5)/2=0,5

, запишем формулу для вычисления

Стандартного нормального распределения:

=НОРМ.СТ.РАСП(0,5; ИСТИНА)

=0,691462.

Естественно, обе формулы дают одинаковые результаты (см.

файл примера лист Пример

).

Обратите внимание, что

стандартизация

относится только к

интегральной функции распределения

(аргумент

интегральная

равен ИСТИНА), а не к

плотности вероятности

.

Примечание

: В литературе для функции, вычисляющей вероятности случайной величины, распределенной по

стандартному

нормальному закону,

закреплено специальное обозначение Ф(z). В MS EXCEL эта функция вычисляется по формуле

=НОРМ.СТ.РАСП(z;ИСТИНА)

. Вычисления производятся по формуле

В силу четности функции

плотности стандартного нормального

распределения f(x), а именно f(x)=f(-х), функция

стандартного нормального распределения

обладает свойством Ф(-x)=1-Ф(x).

Обратные функции

Функция

НОРМ.СТ.РАСП(x;ИСТИНА)

вычисляет вероятность P, что случайная величина Х примет значение меньше или равное х. Но часто требуется провести обратное вычисление: зная вероятность P, требуется вычислить значение х. Вычисленное значение х называется

квантилем

стандартного

нормального распределения

.

В MS EXCEL для вычисления

квантилей

используют функцию

НОРМ.СТ.ОБР()

и

НОРМ.ОБР()

.

Графики функций

В

файле примера

приведены

графики плотности распределения

вероятности и

интегральной функции распределения

.

Как известно, около 68% значений, выбранных из совокупности, имеющей

нормальное распределение

, находятся в пределах 1 стандартного отклонения (σ) от μ(среднего или математического ожидания); около 95% — в пределах 2-х σ, а в пределах 3-х σ находятся уже 99% значений. Убедиться в этом для

стандартного нормального распределения

можно записав формулу:

=

НОРМ.СТ.РАСП(1;ИСТИНА)-НОРМ.СТ.РАСП(-1;ИСТИНА)

которая вернет значение 68,2689% — именно такой процент значений находятся в пределах +/-1 стандартного отклонения от

среднего

(см.

лист График в файле примера

).

В силу четности функции

плотности стандартного нормального

распределения:

f

(

x

)=

f

(-х)

, функция

стандартного нормального распределения

обладает свойством F(-x)=1-F(x). Поэтому, вышеуказанную формулу можно упростить:

=

2*НОРМ.СТ.РАСП(1;ИСТИНА)-1

Для произвольной

функции нормального распределения

N(μ; σ) аналогичные вычисления нужно производить по формуле:

=2* НОРМ.РАСП(μ+1*σ;μ;σ;ИСТИНА)-1

Вышеуказанные расчеты вероятности требуются для

построения доверительных интервалов

.

Примечание

: Для построения

функции распределения

и

плотности вероятности

можно использовать диаграмму типа

График

или

Точечная

(со сглаженными линиями и без точек). Подробнее о построении

диаграмм

читайте статью

Основные типы диаграмм

.

Примечание

: Для удобства написания формул в

файле примера

созданы

Имена

для параметров распределения: μ и σ.

Генерация случайных чисел

С помощью надстройки

Пакет анализа

можно сгенерировать случайные числа, распределенные по

нормальному закону

.

СОВЕТ

: О надстройке

Пакет анализа

можно прочитать в статье

Надстройка Пакет анализа MS EXCEL

.

Сгенерируем 3 массива по 100 чисел с различными μ и σ. Для этого в окне

Генерация

случайных чисел

установим следующие значения для каждой пары параметров:

Примечание

: Если установить опцию

Случайное рассеивание

(

Random Seed

), то можно выбрать определенный случайный набор сгенерированных чисел. Например, установив эту опцию равной 25, можно сгенерировать на разных компьютерах одни и те же наборы случайных чисел (если, конечно, другие параметры распределения совпадают). Значение опции может принимать целые значения от 1 до 32 767. Название опции

Случайное рассеивание

может запутать. Лучше было бы ее перевести как

Номер набора со случайными числами

.

В итоге будем иметь 3 столбца чисел, на основании которых можно, оценить параметры распределения, из которого была произведена выборка: μ и σ

.

Оценку для μ можно сделать с использованием функции

СРЗНАЧ()

, а для σ – с использованием функции

СТАНДОТКЛОН.В()

, см.

файл примера лист Генерация

.

Примечание

: Для генерирования массива чисел, распределенных по

нормальному закону

, можно использовать формулу

=НОРМ.ОБР(СЛЧИС();μ;σ)

. Функция

СЛЧИС()

генерирует

непрерывное равномерное распределение

от 0 до 1, что как раз соответствует диапазону изменения вероятности (см.

файл примера лист Генерация

).

Задачи

Задача1

. Компания изготавливает нейлоновые нити со средней прочностью 41 МПа и стандартным отклонением 2 МПа. Потребитель хочет приобрести нити с прочностью не менее 36 МПа. Рассчитайте вероятность, что партии нити, изготовленные компанией для потребителя, будут соответствовать требованиям или превышать их.

Решение1

: =

1-НОРМ.РАСП(36;41;2;ИСТИНА)

Задача2

. Предприятие изготавливает трубы, средний внешний диаметр которых равен 20,20 мм, а стандартное отклонение равно 0,25мм. Согласно техническим условиям, трубы признаются годными, если диаметр находится в пределах 20,00+/- 0,40 мм. Какая доля изготовленных труб соответствует ТУ?

Решение2

: =

НОРМ.РАСП(20,00+0,40;20,20;0,25;ИСТИНА)- НОРМ.РАСП(20,00-0,40;20,20;0,25)

На рисунке ниже, выделена область значений диаметров, которая удовлетворяет требованиям спецификации.

Решение приведено в

файле примера лист Задачи

.

Задача3

. Предприятие изготавливает трубы, средний внешний диаметр которых равен 20,20 мм, а стандартное отклонение равно 0,25мм. Внешний диаметр не должен превышать определенное значение (предполагается, что нижняя граница не важна). Какую верхнюю границу в технических условиях необходимо установить, чтобы ей соответствовало 97,5% всех изготавливаемых изделий?

Решение3

: =

НОРМ.ОБР(0,975; 20,20; 0,25)

=20,6899 или =

НОРМ.СТ.ОБР(0,975)*0,25+20,2

(произведена «дестандартизация», см. выше)

Задача 4

. Нахождение параметров

нормального распределения

по значениям 2-х

квантилей

(или

процентилей

). Предположим, известно, что случайная величина имеет нормальное распределение, но не известны его параметры, а только 2-я

процентиля

(например, 0,5-

процентиль

, т.е. медиана и 0,95-я

процентиль

). Т.к. известна

медиана

, то мы знаем

среднее

, т.е. μ. Чтобы найти

стандартное отклонение

нужно использовать

Поиск решения

. Решение приведено в

файле примера лист Задачи

.

Примечание

: До MS EXCEL 2010 в EXCEL были функции

НОРМОБР()

и

НОРМСТОБР()

, которые эквивалентны

НОРМ.ОБР()

и

НОРМ.СТ.ОБР()

.

НОРМОБР()

и

НОРМСТОБР()

оставлены в MS EXCEL 2010 и выше только для совместимости.

Линейные комбинации нормально распределенных случайных величин

Известно, что линейная комбинация нормально распределённых случайных величин

x

(

i

)

с параметрами μ

(

i

)

и σ

(

i

)

также распределена нормально. Например, если случайная величина Y=x(1)+x(2), то Y будет иметь распределение с параметрами μ

(1)+ μ(2)

и

КОРЕНЬ(σ(1)^2+ σ(2)^2).

Убедимся в этом с помощью MS EXCEL.

С помощью надстройки

Пакет анализа

сгенерируем 2 массива по 100 чисел с различными μ и σ.

Теперь сформируем массив, каждый элемент которого является суммой 2-х значений, взятых из каждого массива.

С помощью функций

СРЗНАЧ()

и

СТАНДОТКЛОН.В()

вычислим

среднее

и

дисперсию

получившейся

выборки

и сравним их с расчетными.

Кроме того, построим

График проверки распределения на нормальность

(

Normal

Probability

Plot

), чтобы убедиться, что наш массив соответствует выборке из

нормального распределения

.

Прямая линия, аппроксимирующая полученный график, имеет уравнение y=ax+b. Наклон кривой (параметр а) может служить оценкой

стандартного отклонения

, а пересечение с осью y (параметр b) –

среднего

значения.

Для сравнения сгенерируем массив напрямую из распределения

N

(μ(1)+ μ(2); КОРЕНЬ(σ(1)^2+ σ(2)^2)

).

Как видно на рисунке ниже, обе аппроксимирующие кривые достаточно близки.

В качестве примера можно провести следующую задачу.

Задача

. Завод изготавливает болты и гайки, которые упаковываются в ящики парами. Пусть известно, что вес каждого из изделий является нормальной случайной величиной. Для болтов средний вес составляет 50г, стандартное отклонение 1,5г, а для гаек 20г и 1,2г. В ящик фасуется 100 пар болтов и гаек. Вычислить какой процент ящиков будет тяжелее 7,2 кг.

Решение

. Сначала переформулируем вопрос задачи: Вычислить какой процент пар болт-гайка будет тяжелее 7,2кг/100=72г. Учитывая, что вес пары представляет собой случайную величину = Вес(болта) + Вес(гайки) со средним весом (50+20)г, и

стандартным отклонением

=КОРЕНЬ(СУММКВ(1,5;1,2))

, запишем решение =

1-НОРМ.РАСП(72; 50+20; КОРЕНЬ(СУММКВ(1,5;1,2));ИСТИНА)

Ответ

: 15% (см.

файл примера лист Линейн.комбинация

)

Аппроксимация Биномиального распределения Нормальным распределением

Если параметры

Биномиального распределения

B(n;p) находятся в пределах 0,1<=p<=0,9 и n*p>10, то

Биномиальное распределение

можно аппроксимировать

Нормальным распределением

.

При значениях

λ

>15

,

Распределение Пуассона

хорошо аппроксимируется

Нормальным распределением

с параметрами: μ

=λ

, σ

²

=

λ

.

Подробнее о связи этих распределений, можно прочитать в статье

Взаимосвязь некоторых распределений друг с другом в MS EXCEL

. Там же приведены примеры аппроксимации, и пояснены условия, когда она возможна и с какой точностью.

СОВЕТ

: О других распределениях MS EXCEL можно прочитать в статье

Распределения случайной величины в MS EXCEL

.

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:

=ЕСЛИ(A12;B11+$B$6; «»)

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.

Как создать случайные числа в Excel

В статье объясняются особенности алгоритма получения случайных чисел Excel и показано, как использовать функции СЛЧИС и СЛУЧМЕЖДУ для чисел, дат, паролей и других текстовых выражений.

Прежде чем мы углубимся в различные методы производства случайных чисел в Excel, давайте определимся, что они собой представляют. Говоря простым языком, случайные данные – это последовательность цифр, букв или других символов, в которой отсутствуют какой-либо шаблон или закономерность.

Случайность имеет множество различных приложений в криптографии, статистике, лотерее, азартных играх и многих других областях. И поскольку она всегда была востребована, с древних времен существовали различные методы создания случайных чисел, такие как подбрасывание монет, бросание кубиков, тасование игральных карт и так далее. Конечно, мы не будем полагаться на такие «экзотические» техники в этом руководстве и сосредоточимся на том, что может предложить генератор случайных чисел Excel.

• Как работает алгоритм случайных чисел
• Функция СЛЧИС
• Случайные числа в указанном диапазоне при помощи функции СЛУЧМЕЖДУ
• Случайные числа с нужным количеством десятичных знаков
• Случайные даты в Excel
• Как вставить случайное время в Excel
• Случайные дата и время
• Как получить случайные буквы
• Создание текстовых строк и паролей
• Как предотвратить постоянный пересчет формул СЛЧИС и СЛУЧМЕЖДУ
• Как создать уникальные случайные числа в Excel

Создание случайных чисел в Excel – основы.

Случайные числа — это без всякой закономерности выбранная последовательность чисел. Но в жизни практически всегда применяются псевдослучайные числа. Их получают по заранее определенному сложному алгоритму. Для постороннего человека они выглядят случайными, но все же их можно предсказать, если узнать этот сложный алгоритм. Псевдослучайные числа применяются во всех компьютерных программах.

Хотя функции случайных чисел Excel удовлетворяют всем стандартным тестам на случайность, они все же не выдают истинные случайные числа. Но это не значит, что Excel для этих целей не годится. Псевдослучайные числа, создаваемые функциями Excel, прекрасно подходят для многих целей.

Давайте подробнее рассмотрим, как это происходит, чтобы вы знали, чего от стандартных функций Excel можно ожидать, а чего нельзя.

Как и большинство компьютерных программ, генератор случайных чисел Excel производит псевдослучайные числа с помощью некоторых математических формул. Для вас это означает, что теоретически эти числа, создаваемые Excel, предсказуемы. Но только при условии, что кто-то знает все детали алгоритма. Это причина того, что это никогда не было задокументировано и вряд ли когда-либо будет сделано. 

Итак, как можно создавать случайные числа в Excel?

• Функции Excel СЛЧИС и СЛУЧМЕЖДУ (RAND и RANDBETWEEN в английской версии) возвращают псевдослучайные числа из равномерного распределения, также известного как прямоугольное распределение, где существует равная вероятность для всех значений, которые величина может принимать. Хороший пример равномерного распределения — бросок одной игральной кости. Итогом такой жеребьевки являются шесть возможных значений (1, 2, 3, 4, 5, 6), и каждое из них имеет одинаковую вероятность. 
• Функции Excel СЛЧИС и СЛУЧМЕЖДУ, по слухам, инициализируются из системного времени компьютера. Технически начальное число является отправной точкой для создания последовательности чисел. И каждый раз, когда вызывается случайная функция Excel, используется новое начальное число, которое возвращает уникальную последовательность. Другими словами, при использовании генератора случайных чисел в Excel вы не можете получить повторяемую комбинацию ни с помощью функции СЛЧИС и СЛУЧМЕЖДУ, ни с помощью VBA, ни какими-либо другими способами.
• В ранних версиях Excel, до Excel 2003, алгоритм случайных чисел имел относительно небольшой диапазон (менее 1 миллиона неповторяющихся последовательностей чисел) и не прошел несколько стандартных тестов на случайность для длинных последовательностей. По этой причине, если кто-то все еще работает со старой версией Excel, вам лучше не использовать функцию СЛЧИС с большими имитационными моделями.

Это довольно длинное техническое введение закончено, и мы переходим к более практическим и более полезным вещам.

Функция случайного числа — СЛЧИС.

Функция СЛЧИС в Excel — одна из двух функций, специально разработанных для случайных чисел. Она возвращает произвольное десятичное число (действительное число) от 0 до 1.

СЛЧИС – это непостоянная функция, означающая, что новое случайное число возникает каждый раз при вычислении рабочего листа. А это происходит часто — когда вы выполняете какое-либо действие, например, редактируете формулу (не обязательно СЛЧИС, даже любую другую формулу на листе), редактируете ячейку или вводите новые данные.

Функция СЛЧИС доступна во всех версиях Excel, начиная с самых ранних.

Поскольку она не имеет аргументов, вы просто записываете её в ячейку, а затем копируете куда это необходимо:

А теперь давайте составим несколько формул СЛЧИС для создания случайных чисел в соответствии с вашими условиями.

Ограничение верхней границы диапазона случайных чисел.

Чтобы создать массив от нуля до любого значения N, вы умножаете функцию СЛЧИС на N:

СЛЧИС() * N

Например, чтобы создать последовательность чисел, больше или равных 0, но меньше 50, используйте следующую формулу:

=СЛЧИС()*50

Примечание. Значение верхней границы никогда не включается в возвращаемую последовательность. Например, если вы хотите получить случайные числа от 0 до 10, включая 10, правильная формула  будет  =СЛЧИС()*11.

Обратите также внимание, что количество отображаемых десятичных знаков определяется форматом ячеек. В данном случае установлено 2 знака после запятой, хотя на самом деле их гораздо больше. Об округлении их мы поговорим чуть ниже.

Случайные числа в интервале «от-до».

Чтобы создать случайное число между любыми двумя указанными вами величинами, используйте следующую формулу СЛЧИС:

СЛЧИС() * ( B — A ) + A

Где A — значение нижней границы (наименьшее число), а B — значение верхней границы (наибольшее).

Например, чтобы записать на ваш лист случайные числа от 10 до 50, вы можете использовать следующую формулу:

=СЛЧИС()*(50-10)+10

Примечание. Эта формула никогда не вернет число, равное максимальному значению указанного диапазона (то есть, B).

Случайные целые числа.

Чтобы функция Excel СЛЧИС выдавала целые числа, возьмите любую из вышеупомянутых формул и оберните ее в функцию ЦЕЛОЕ().

Чтобы создать случайные целые числа от 0 до 50:

=ЦЕЛОЕ(СЛЧИС()*50)

Чтобы получить их в интервале от 10 до 50:

=ЦЕЛОЕ(СЛЧИС()*(50-10)+10)

А теперь рассмотрим более новую функцию — СЛУЧМЕЖДУ().

Функция Excel СЛУЧМЕЖДУ — как получить случайные целые числа в указанном диапазоне

СЛУЧМЕЖДУ — еще одна функция, предоставляемая Excel для случайных чисел. Она возвращает их в указанном вами диапазоне:

СЛУЧМЕЖДУ(нижнее_значение; верхнее_значение)

Как и СЛЧИС, СЛУЧМЕЖДУ в Excel – это непостоянная функция, которая возвращает новый результат каждый раз, когда ваша электронная таблица пересчитывается. А происходит это при любом изменении на листе.

Например, чтобы решить ту же задачу, которую мы рассматривали чуть выше: получить случайные целые числа от 10 до 50 (включая 10 и 50), используйте следующую формулу:

=СЛУЧМЕЖДУ(10; 50)

Функция СЛУЧМЕЖДУ в Excel может создавать как положительные, так и отрицательные числа. Например, чтобы получить список целых чисел от -10 до 10, введите следующую формулу:

=СЛУЧМЕЖДУ(-10; 10)

Функция СЛУЧМЕЖДУ доступна в Excel 2019 — 2007. В более ранних версиях вы можете использовать формулу СЛЧИС, рассмотренную нами выше.

Далее в этом руководстве вы найдете еще несколько примеров формул, демонстрирующих, как использовать функцию СЛУЧМЕЖДУ для записи случайных значений, отличных от целых.

Как создавать случайные числа с нужным количеством десятичных знаков.

Хотя функция СЛУЧМЕЖДУ в Excel была разработана для возврата целых чисел, вы можете заставить ее возвращать случайные десятичные числа с любым количеством знаков после запятой.

Например, чтобы получить список чисел с одним десятичным знаком, вы умножаете нижнее и верхнее значения на 10, а затем делите возвращаемое значение на 10:

СЛУЧМЕЖДУ( нижнее значение * 10; верхнее значение * 10) / 10

Следующая формула СЛУЧМЕЖДУ() возвращает случайные десятичные числа от 1 до 50:

=СЛУЧМЕЖДУ(1*10; 50*10)/10

Однако, обратите внимание, что среди полученных результатов встречаются и значения без десятых, то есть десятичный знак может быть равен нулю.

Аналогичным образом, чтобы выдать случайные числа от 1 до 50 с двумя десятичными знаками, вы умножаете аргументы функции СЛУЧМЕЖДУ на 100, а затем также делите результат на 100:

=СЛУЧМЕЖДУ(1*100; 50*100) / 100

Как получить случайные даты в Excel

Как вы знаете, даты в Excel представляют собой числа. Поэтому рассматриваемые нами подходы вполне применимы и к ним.

Чтобы вернуть список произвольных дат в каком-то временном интервале, используйте функцию СЛУЧМЕЖДУ в сочетании с ДАТАЗНАЧ:

СЛУЧМЕЖДУ(ДАТАЗНАЧ( дата начала ), ДАТАЗНАЧ( дата окончания ))

Например, чтобы получить список дат с 1 июня 2015 года по 30 июня 2015 года включительно, введите следующую формулу в свой рабочий лист:

=СЛУЧМЕЖДУ(ДАТАЗНАЧ(«1-Июл-2021»); ДАТАЗНАЧ(«31-Авг-2021»))

В качестве альтернативы вы можете использовать функцию ДАТА:

=СЛУЧМЕЖДУ(ДАТА(2021,7,1),ДАТА(2021,8,31))

Не забудьте применить формат даты, и вы получите список случайных дат, подобный этому:

Для некоторых дополнительных опций, таких как получение списка будних или выходных дней, можно использовать  расширенный генератор случайных чисел и дат .

Как вставить случайное время в Excel

Учитывая, что во внутренней системе Excel время хранится как десятичное число от 0 до 1, вы можете использовать стандартную функцию Excel СЛЧИС для вставки случайных действительных чисел, а затем просто применить формат времени к этим ячейкам:

Чтобы вернуть случайное время в соответствии с вашими критериями, требуются более сложные формулы, как показано ниже.

Случайное время в указанном интервале.

Чтобы вставить случайное время между любыми двумя указанными вами значениями времени, используйте функцию ВРЕМЯ() или ВРЕМЗНАЧ() вместе с СЛЧИС():

ВРЕМЯ( время начала ) + СЛЧИС() * (ВРЕМЯ( время начала ) — ВРЕМЯ( время окончания ))

 или

ВРЕМЗНАЧ ( время начала ) + СЛЧИС () * (ВРЕМЗНАЧ ( время начала ) — ВРЕМЗНАЧ ( время окончания ))

Например, чтобы вставить время между 6:00 и 20:30, вы можете использовать любую из следующих формул:

=ВРЕМЯ(6;0;0) + СЛЧИС() * (ВРЕМЯ(20;30;0) — ВРЕМЯ(6;0;0))

=ВРЕМЗНАЧ(«6:00:00») + СЛЧИС() * (ВРЕМЗНАЧ(«20:30:00») — ВРЕМЗНАЧ(«6:00:00»))

Случайные дата и время.

Чтобы создать список случайных дат и времени, используйте комбинации функций СЛУЧМЕЖДУ и ДАТАЗНАЧ:

СЛУЧМЕЖДУ(ДАТАЗНАЧ( начальная дата) ; ДАТАЗНАЧ( конечная дата )) + СЛУЧМЕЖДУ(ВРЕМЗНАЧ( время начала ) * 10000; ВРЕМЗНАЧ( время окончания ) * 10000) / 10000

Предположим, вы хотите вставить произвольные даты между 1 июня 2021 года и 31 августа того же года со временем между 8:30 и 17:00. Следующая формула подойдет для вас:

=СЛУЧМЕЖДУ(ДАТАЗНАЧ(«1-июн-2021»); ДАТАЗНАЧ(«31-авг-2021»)) + СЛУЧМЕЖДУ(ВРЕМЗНАЧ(«8:30») * 10000; ВРЕМЗНАЧ(«17:00») * 10000) / 10000

Вы также можете указать дату и время, используя функции ДАТА и ВРЕМЯ соответственно:

=СЛУЧМЕЖДУ(ДАТА(2021;6;1); ДАТА(2021;8;31)) + СЛУЧМЕЖДУ(ВРЕМЯ(8;30;0) * 10000; ВРЕМЯ(17;0;0) * 10000) / 10000

Выбирайте тот вариант, который больше подходит для вашей задачи.

Как получить случайные буквы в Excel

Чтобы вернуть случайную букву, требуется комбинация трех разных функций:

=СИМВОЛ(СЛУЧМЕЖДУ(КОДСИМВ(«А»);КОДСИМВ(«Я»)))

Где A — первый символ, а Я — последний символ в диапазоне букв, который вы хотите использовать (в алфавитном порядке).

В приведенной выше формуле:

• КОДСИМВ() возвращает коды ANSI для указанных букв.
• СЛУЧМЕЖДУ() принимает код, возвращаемый функцией КОДСИМВ, как нижнее и верхнее значения диапазона.
• СИМВОЛ() преобразует коды ANSI, возвращаемые СЛУЧМЕЖДУ, в соответствующие буквы.

Примечание. Так как код ANSI различный для прописных и строчных букв, эта формула чувствительна к регистру.

Если кто-то помнит таблицу кодов символов ANSI, ничто не мешает вам передать коды букв непосредственно в функцию СЛУЧМЕЖДУ.

Например, чтобы получить заглавные буквы между A (код ANSI 192) и Я (код ANSI 223), вы пишете:

=СИМВОЛ(СЛУЧМЕЖДУ(192;223))

Чтобы получить строчные буквы от а (код ANSI 224) до я (код ANSI 255), используйте следующую формулу:

=СИМВОЛ(СЛУЧМЕЖДУ(224;255))

Коды символов:

• 192-223  — прописные буквы А-Я
•  224-255 — строчные буквы а-я

Чтобы вставить случайный специальный символ, например,  ! «# $% & ‘() * +, -. /, используйте функцию СЛУЧМЕЖДУ с первым параметром, установленным на 33 (код ANSI для «!’), и вторым параметром 47 (код ANSI для «/»).

=СИМВОЛ(СЛУЧМЕЖДУ(33;47))

Создание текстовых строк и паролей в Excel

Чтобы создать произвольную текстовую строку в Excel, вам просто нужно объединить несколько функций СИМВОЛ и СЛУЧМЕЖДУ.

Например, чтобы получить список паролей, состоящих из 4 символов, вы можете использовать формулу, подобную этой:

=СЛУЧМЕЖДУ(0;9) & СИМВОЛ(СЛУЧМЕЖДУ(65;90)) & СИМВОЛ(СЛУЧМЕЖДУ(97; 122)) & СИМВОЛ(СЛУЧМЕЖДУ(33;47))

Чтобы сделать запись более компактной, я ввел коды ANSI непосредственно в формулу. Четыре функции возвращают следующие случайные значения:

• СЛУЧМЕЖДУ(0;9) — возвращает числа от 0 до 9.
• СИМВОЛ(СЛУЧМЕЖДУ(65;90))  —прописные буквы от A до Z.
• СИМВОЛ(СЛУЧМЕЖДУ(97; 122))  — получаем строчные буквы от a до z.
• СИМВОЛ(СЛУЧМЕЖДУ(33;47)) — добавляем специальные символы.

Текстовые строки, полученные с помощью приведенной выше формулы, будут иметь вид « 4Np# » или « 2Yu& ».

Внимание! Если вы используете аналогичную формулу для создания случайных паролей, они не будут слишком надежными. Конечно, вы можете создавать более длинные текстовые строки, связывая больше функций. Однако невозможно изменить порядок следования, т.е.  первая по счёту функция всегда возвращает цифру, вторая функция возвращает заглавную букву и так далее.

Если вы ищете расширенный генератор случайных паролей в Excel, способный создавать текстовые строки любой длины и шаблона, вы можете проверить возможности Advanced Random Generator для тестовых строк.

Кроме того, имейте в виду, что текстовые строки, созданные с помощью приведенной выше формулы, будут изменяться каждый раз, когда ваш рабочий лист пересчитывается. А это автоматически происходит после ввода либо корректировки любого значения либо формулы на листе.

Чтобы гарантировать, что ваши строки или пароли остаются неизменными после их создания, вам нужно будет заблокировать функцию СЛУЧМЕЖДУ от обновления значений, что подводит нас непосредственно к следующему разделу.

Как предотвратить постоянный пересчет формул СЛЧИС и СЛУЧМЕЖДУ.

Если вы хотите получить постоянный набор чисел, дат или текстовых строк, который не будет меняться каждый раз при пересчете таблицы, используйте один из следующих методов:

1. Чтобы функции СЛЧИС или СЛУЧМЕЖДУ не пересчитывались в одной определённой ячейке, выберите её, переключитесь на строку формул и нажмите клавишу F9, чтобы заменить формулу ее значением.
2. Чтобы предотвратить пересчет, используйте инструмент Специальная вставка. Выделите все ячейки с формулой, нажмите Ctrl + C, чтобы скопировать их в буфер обмена. Затем щелкните правой кнопкой мыши выбранный диапазон и выберите Специальная вставка > Значения. Или же можете нажать Shift + F10 а потом V, что также позволит вставить ранее скопированные значения вместо формул.
3. Можно использовать специальный инструмент преобразования формул в значения, который является составной частью надстройки Ultimate Suite.

Как создать уникальные случайные числа в Excel

Ни одна из случайных функций Excel не умеет создавать уникальные случайные значения. Совпадения всегда возможны, особенно если вы получаете целые числа, используя округление. Если вы хотите создать список без дубликатов , выполните следующие действия:

1. Используйте функцию СЛЧИС или СЛУЧМЕЖДУ для создания списка чисел. Создайте больше значений, чем вам действительно нужно, потому что некоторые из них будут дублироваться и будут удалены позже.
2. Преобразуйте формулы в значения, как описано выше.
3. Удалите повторяющиеся значения с помощью встроенного инструмента Excel (см. Как удалить дубликаты в Excel) или специального инструмента для удаления дубликатов в Excel.

Также вы можете воспользоваться специальным генератором случайных значений в Excel, в котором есть опция получения случайных цифровых и текстовых значений. Более подробно читайте о нем по этой ссылке.

Расширенный генератор случайных чисел для Excel — Теперь, когда вы знаете, как использовать случайные функции в Excel, позвольте мне продемонстрировать вам более быстрый, простой и не требующий формул способ создания списка случайных чисел, дат или текстовых строк…

Время от времени у пользователей Excel появляется необходимость генерировать случайные числа для того, чтобы использовать их в формулах или же для других целей. Для этого в программе предусмотрен целый арсенал возможностей. Есть возможность сгенерировать случайные числа самыми различными способами. Мы же приведем только те, которые показали себя на практике самым лучшим образом.

Функция случайного числа в Excel

Предположим, у нас есть набор данных, который должен содержать элементы, которые абсолютно не связаны друг с другом между собой. В идеале, чтобы они были сформированы по закону нормального распределения. Для этого нужно использовать функцию случайного числа. Есть две функции, с помощью которых можно достичь поставленной задачи: СЛЧИСЛ и СЛУЧМЕЖДУ. Давайте детально рассмотрим, как их можно использовать на практике.

Выборка случайных чисел с помощью СЛЧИС

Эта функция не предусматривает наличия каких-либо аргументов. Но несмотря на это она дает возможность настраивать диапазон значений, в рамках которых она должна генерировать случайное число. Например, чтобы получить его в рамках от единицы до пяти, нам необходимо использовать такую формулу: =СЛЧИС()*(5-1)+1.

Если эту функцию распределить на другие ячейки с помощью маркера автозаполнения, то мы увидим, что распределение осуществляется равномерно.

В ходе каждого расчета случайного значения, если в любом месте листа изменить какую-угодно ячейку, числа будут автоматически сгенерированы заново. Поэтому сохраняться эта информация не будет. Чтобы сделать так, чтобы они остались, необходимо вручную написать это значение в числовом формате или же воспользовавшись этой инструкцией.

1. Делаем клик по ячейке, содержащей случайное число.
2. Делаем клик по строке формул, после чего выделяем ее.
3. Нажимаем на кнопку F9 на клавиатуре.
4. Заканчиваем эту последовательность действий нажатием клавиши Enter.

Проверим то, насколько равномерно распределены случайные числа. Для этого нам нужно воспользоваться гистограммой распределения. Чтобы ее сделать, выполняем следующие шаги:

1. Создадим колонку с карманами, то есть, теми ячейками, в которых мы будем держать наши диапазоны. Первый такой – 0-0,1. Формируем следующие с помощью такой формулы: =C2+$C$2. 
2. После этого нам надо определить, насколько часто встречаются случайные числа, относящиеся к каждому конкретному диапазону. Для этого мы можем использовать формулу массива {=ЧАСТОТА(A2:A201;C2:C11)}. 
3. Далее, с использованием знака «сцепления» делаем наши следующие диапазоны. Формула простая =»[0,0-«&C2&»]». 
4. Теперь мы делаем диаграмму, описывающую то, как распределяются эти 200 значений. 

В описанном нами примере частота соответствует оси Y, а «карманы» – оси X.

Функция СЛУЧМЕЖДУ

Если говорить про функцию СЛУЧМЕЖДУ, то согласно ее синтаксису, у нее есть два аргумента: нижняя граница и верхняя граница. Важно, чтобы величина первого параметра была меньше, чем второго. Допускается, что границами могут быть целые числа, а дробные формулой не учитываются. Давайте посмотрим, как эта функция работает, на этом скриншоте.

Видим, что точность можно регулировать с помощью деления. Можно получать случайные числа с любой разрядностью после запятой.

Видим, что эта функция гораздо более органична и понятна для обычного человека, чем предыдущая. Поэтому в большинстве случаев можно использовать только ее.

Как сделать генератор случайных чисел в Excel

А теперь давайте сделаем небольшой генератор чисел, который будет получать значения, основываясь на определенном диапазоне данных. Для этого применяется формула =ИНДЕКС(A1:A10;ЦЕЛОЕ(СЛЧИС()*10)+1).  

Создадим генератор случайных чисел, которые будут создаваться от нуля до 10. С помощью этой формулы мы можем регулировать шаг, с которым они будут создаваться. Например, можно создать генератор, который будет создавать только значения, заканчивающиеся на ноль. 

Или же такой вариант. Давайте предположим, что нам надо выделить два случайных значения из перечня текстовых ячеек. 

А чтобы выбрать два случайных числа, необходимо применить функцию ИНДЕКС. 

Формула, с помощью которой мы это сделали, приведена на скриншоте выше. =ИНДЕКС(A1:A7;СЛУЧМЕЖДУ(1;СЧЁТЗ(A1:A7))) – с помощью этой формулы мы можем создать генератор для одного текстового значения. Видим, что мы спрятали вспомогательную колонку. Так можете сделать и вы. 

Генератор случайных чисел нормального распределения

Проблема функций СЛЧИС и СЛУЧМЕЖДУ в том, что они формируют набор чисел, которые находятся очень далеко от целевого показателя. Вероятность того, что появится число, близкое к нижней границе, середине или верхней границе, одинаковая.

Нормальное распределение в статистике – это такой набор данных, в которых по мере большей отдаленности от центра на графике частота, с которой встречается значение в определенном коридоре, уменьшается. То есть, большая часть значений скапливается вокруг центрального. Давайте с помощью функции СЛУЧМЕЖДУ попробуем создать набор чисел, распределение которых относится к разряду нормального.

Итак, у нас есть товар, производство которого стоит 100 рублей. Следовательно, числа должны генерироваться приблизительно такие же. В этом случае средним значением должно быть 100 рублей. Создадим массив данных, и создадим график, в котором стандартное отклонение составит 1,5 рубля, а распределение значений – нормальное.

Для этого нужно использовать функцию =НОРМОБР(СЛЧИС();100;1,5). Далее программа автоматически меняет вероятности, исходя из того, что самый высокий шанс имеют числа, приближенные к сотне.

Теперь нам осталось лишь построить график стандартным способом, выбрав в качестве диапазона набор сгенерированных значений. В результате, мы видим, что распределение действительно является нормальным.

Вот так все просто. Успехов.

Лотерея — это не охота за удачей,
это охота за неудачниками.

С завидной регулярностью (а в последнее время — всё чаще) мне пишут люди с просьбами помочь в различных вычислениях, связанных с лотереями. Кто-то хочет реализовать в Excel свой секретный алгоритм подбора выигрышных чисел, кто-то — найти закономерности в выпавших номерах прошедших тиражей, кто-то — подловить организаторов лотереи на нечестной игре.

В этой статье мне хотелось бы ответить на часть этих вопросов. Благо, в Excel для решения таких задач достаточно инструментов, многие из которых, кстати, могут пригодиться и в более прозаических рабочих ситуациях.

Задача 1. Вероятность выигрыша

Возьмем для примера классическую лотерею «Столото 6 из 45». По правилам суперприз (10 млн. рублей или больше, если накопился остаток призового фонда с прошлых тиражей) получают только те, кто угадал все 6 чисел из 45. Если вы угадали 5, то получите 150 тыс. рублей, если 4 — 1500 р., если 3 числа из 6, то 150 р., если 2 числа — вернете 50 р., потраченных на билет. Угадаете только одно или ни одного — получите только эндорфины от процесса игры.

Математическую вероятность выигрыша можно легко рассчитать с помощью стандартной функции ЧИСЛКОМБ (COMBIN), которая имеется в Microsoft Excel на такой случай. Эта функция вычисляет количество комбинаций N чисел из M. Так для нашей лотереи «6 из 45» это будет:

=ЧИСЛКОМБ(45;6)

… что равно 8 145 060 — общее число всех возможных комбинаций в этой лотерее.

Если же хочется рассчитать вероятность для частичного выигрыша (2-5 чисел из 6), то придётся сначала вычислить количество таких вариантов, которое равно произведению числа комбинаций угаданных чисел из 6 на количество не угаданных чисел из оставшихся (45-6)=39 чисел. Затем общее количество всех возможных комбинаций (8 145 060) мы делим на полученное количество выигрышей по каждому варианту — и получим вероятности выигрыша для каждого случая:

К слову, вероятность, например, погибнуть в авиакатастрофе в России оценивается примерно как 1 к миллиону. А вероятность выиграть в казино в рулетку, поставив всё на один номер — 1 к 37.

Если всё вышеперечисленное вас не остановило и вы по-прежнему готовы играть дальше — продолжаем.

Задача 2. Частота выпадения каждого числа

Для начала давайте определим с какой частотой выпадают те или иные числа. В идеальной лотерее, если брать для анализа достаточно большой временной интервал, у всех шаров должна быть одинаковая вероятность попадания в победную выборку. В реальности же особенности конструкции лототрона и вес-форма шаров могут вносить искажения в эту картину и для каких-то шаров вероятность выпадения вполне может оказаться выше/ниже, чем для других. Давайте проверим эту гипотезу на практике.

Возьмём для примера данные по всем прошедшим в 2020-21 году тиражам лотереи 6 из 45 с сайта их организатора Столото, оформленные в виде вот такой удобной для анализа «умной» таблицы с именем таблАрхивТиражей. Розыгрыши проходят два раза в день (в 11 утра и в 11 вечера), т.е. в этой таблице у нас полторы тысячи тиражей-строк — вполне достаточная для начала выборка для анализа:

Для подсчёта частоты выпадения каждого числа используем функцию СЧЁТЕСЛИ (COUNTIF) и дополнительно вложим в неё функцию ТЕКСТ (TEXT), чтобы добавить к одноразрядным числам начальные нули и звёздочки перед и после, чтобы СЧЁТЕСЛИ искала вхождение числа в любом месте комбинации в столбце В. Также для пущей наглядности построим диаграмму по результатам и отсортируем частоты по убыванию:

В среднем любой шар должен выпадать 1459 тиражей * 6 шаров / 45 номеров = 194,53 раз (это как раз то, что называется в статистике математическим ожиданием), но хорошо видно, что некоторые числа (27, 32, 11…) выпадали заметно чаще (+18%), а некоторые (10, 21, 6…)  наоборот заметно реже (-15%), чем основная масса. Соответственно, можно попробовать использовать эту информацию для стратегии выигрыша, т.е. либо ставить на те шары, что выпадают чаще, либо наоборот — делать ставку на редко выпадающие шары в надежде, что они должны нагнать отставание.

Задача 3. Какие числа давно не выпадали?

Ещё одна стратегия базируется на идее, что при достаточно большом количестве тиражей рано или поздно должно выпасть каждое число из всех имеющихся от 1 до 45. Так что если какие-то числа давно не появлялись среди выигравших («холодные шары»), то логично попробовать сделать на них ставку в будущем. 

Можно легко найти все давно не выпадавшие номера, если отсортировать наш архив тиражей за 2020-21 год по убыванию даты и использовать функцию ПОИСКПОЗ (MATCH). Она будет сверху-вниз (т.е. от новых к старым тиражам) искать каждое число и выдавать порядковый номер тиража (считая от конца года к началу), где последний раз это число выпало:

Задача 4. Генератор случайных чисел

Ещё одна стратегия игры основана на том, чтобы исключить психологический фактор при угадывании номеров. Когда игрок выбирает числа, делая свою ставку, то подсознательно делает это не совсем рационально. По статистике, например, числа от 1 до 31 выбирают на 70 % чаще, чем остальные (любимые даты), реже выбирают 13 (чертова дюжина), чаще выбирают числа содержащие «счастливую» семерку и т.д. Но играем мы против машины (лототрона), для которой все числа одинаковы, так что имеет смысл выбирать их с такой же математической беспристрастностью, чтобы уравнять наши шансы. Для этого нам потребуется создать в Excel генератор случайных и — что особенно важно — неповторяющихся чисел:

    

Для этого:

1. Создадим «умную» таблицу с именем таблГенератор, где в первом столбце будут наши числа от 1 до 45.
2. Во втором столбце введём вес для каждого числа (он потребуется нам чуть позднее). Если все числа для нас одинаково ценны и мы хотим выбирать их с равной вероятностью, то вес везде можно поставить равным 1.
3. В третьем столбце используем функцию СЛЧИС (RAND), которая в Excel генерирует случайное дробное число от 0 до 1, добавив к нему вес из предыдущего столбца. Таким образом каждый раз при пересчёте листа (нажатии на клавишу F9) будет генерироваться новый набор из 45 случайных чисел с учётом веса для каждого из них.
4. Добавим четвертый столбец, где с помощью функции РАНГ (RANK) вычислим ранг (позицию в топе) для каждого из чисел.

Теперь останется сделать выборку первых шести по рангу 6 чисел с помощью функции ПОИСКПОЗ (MATCH):

При нажатии на клавишу F9 формулы на листе Excel будут пересчитываться и мы будем каждый раз получать новый набор из 6 чисел в зеленых ячейках. Причём числа, для которых был задан в столбце B больший вес, будут получать пропорционально больший ранг и, таким образом, чаще оказываться в результатах нашей случайной выборки. Если же вес для всех чисел задать одинаковым, то все они будут выбираться с одинаковой вероятностью. Таким образом мы получаем справедливый и беспристрастный генератор случайных чисел 6 из 45, но с возможностью внести корректировки в случайность распределения при необходимости.

Если же мы решим играть в каждом тираже не одним, а, например, двумя билетами сразу, в каждом из которых будем выбирать неповторяющиеся числа, то можно просто добавить к зелёному диапазону дополнительные строки снизу, прибавив к рангу 6, 12, 18 и т.д. соответственно:

Задача 5. Симулятор лотереи в Excel

В качестве апофеоза всей этой темы давайте создадим в Excel полноценный симулятор лотереи, на котором можно будет опробовать любые стратегии и сравнить результаты (в теории оптимизации что-то похожее ещё называют методом Монте-Карло, но у нас будет попроще).

Чтобы все было максимально приближено к реальности, представим на минуту, что сейчас 1 января 2022 года и впереди у нас тиражи этого года, в которых мы планируем играть. Реальные выпавшие числа я занёс в таблицу таблТиражи2022, отделив дополнительно выпавшие числа друг от друга в отдельные столбцы для удобства последующих вычислений:

На отдельном листе Игра создадим заготовку для моделирования в виде «умной» таблицы с именем таблИгра следующего вида:

Здесь:

• В желтых ячейках сверху будем задавать для макроса количество тиражей 2022 года, в которых мы хотим участвовать (1-82) и количество билетов, которыми мы играем в каждом тираже.
• Данные для первых 11 столбцов (A-J) макрос будет копировать с листа тиражей 2022 года.
• Данные для следующих шести столбцов (K-P) макрос будет брать с листа Генератор, где мы реализовали генератор случайных чисел (см. задачу 4 выше).
• В столбце Q мы считаем количество совпадений выпавших чисел и сгенерированных с помощью функции СУММПРОИЗВ (SUMPRODUCT).
• В столбце R вычисляем финансовый результат (если не выиграли, то минус 50 рублей за билет, если выиграли, то приз — 50 р. за билет)
• В последнем столбце S считаем общий результат всей игры нарастающим итогом, чтобы видеть динамику в процессе.

И чтобы оживить всю эту конструкцию нам потребуется небольшой макрос. На вкладке Разработчик (Developer) выберем команду Visual Basic или воспользуемся сочетанием клавиш Alt+F11. Затем добавим новый пустой модуль через меню Insert — Module и введем туда следующий код:

Sub Lottery()
    Dim iGames As Integer, iTickets As Integer, i As Long, t As Integer, b As Integer
    
    'объявляем переменные для ссылки на листы
    Set wsGame = Worksheets("Игра")
    Set wsNumbers = Worksheets("Генератор")
    Set wsArchive = Worksheets("Тиражи 2022")
    
    iGames = wsGame.Range("C1")     'количество тиражей
    iTickets = wsGame.Range("C2")   'количество билетов в каждом тираже
    i = 5                           'первая строка в таблице таблИгра
    
    wsGame.Rows("6:1048576").Delete   'очищаем старые данные
    
    For t = 1 To iGames
        For b = 1 To iTickets
            'копируем выигравшие номера с листа Тиражи 2022 и вставляем на лист Игра
            wsArchive.Cells(t + 1, 1).Resize(1, 10).Copy Destination:=wsGame.Cells(i, 1)
            
            'копируем и вставляем специальной вставкой значений сгенерированные номера с листа Генератор
            wsNumbers.Range("G4:L4").Copy
            wsGame.Cells(i, 11).PasteSpecial Paste:=xlPasteValues
            
            i = i + 1
        Next b
    Next t

End Sub

Останется ввести желаемые исходные параметры в жёлтые ячейки и запустить макрос через Разработчик — Макросы (Developer — Macros) или сочетанием клавиш Alt+F8.

Для наглядности можно ещё построить диаграмму по последнему столбцу с нарастающим итогом, отражающую изменение денежного баланса в процессе игры:

Сравнение разных стратегий

Теперь, используя созданный симулятор, можно протестировать на реальных тиражах 2022 года любую стратегию игры и посмотреть на результаты, которые бы она принесла. Если играть 1 билетом в каждом тираже, то общая картина «слива» выглядит примерно так:

Здесь:

• Генератор — игра, где в каждом тираже мы выбираем случайные числа, созданные нашим генератором (с одинаковым весом).
• Любимчики — игра, где в каждом тираже мы используем одни и те же числа — те, что чаще всего выпадали в тиражах за последние два года (27, 32, 11, 14, 34, 40).
• Аутсайдеры — то же самое, но используем самые редко выпадающие числа (12, 18, 26, 10, 21, 6).
• Холодные — в всех тиражах используем числа, которые давно не выпадали (35, 5, 39, 11, 6, 29).

Как видите, разницы большой нет, но генератор случайных чисел ведёт себя чуть лучше остальных «стратегий».

Можно также попробовать играть большим количеством билетов в каждом тираже, чтобы перекрыть большее количество вариантов (иногда для этого несколько игроков объединяются в группу).

Игра в каждом тираже одним билетом со случайно сгенерированными числами (с одинаковым весом):

Игра 10 билетами в каждом тираже со случайно сгенерированными числами (с одинаковым весом):

Игра 100 билетами в каждом тираже со случайными числами (с одинаковым весом):

Комментарии, как говорится, излишни — слив депозита неизбежен во всех случаях

Интервальный вариационный ряд и его характеристики

Интервальный вариационный ряд – это ряд распределения, в котором однородные группы составлены по признаку, меняющемуся непрерывно или принимающему слишком много значений.

Здесь k — число интервалов, на которые разбивается ряд.

Размах вариации – это длина интервала, в пределах которой изменяется исследуемый признак: $ F=x_-x_ $

Правило Стерджеса
Эмпирическое правило определения оптимального количества интервалов k, на которые следует разбить ряд из N чисел: $ k=1+lfloorlog_2 Nrfloor $ или, через десятичный логарифм: $ k=1+lfloor 3,322cdotlg Nrfloor $

Скобка (lfloor rfloor) означает целую часть (округление вниз до целого числа).

Скобка (lceil rceil) означает округление вверх, в данном случае не обязательно до целого числа.

Заметим, что поскольку шаг h находится с округлением вверх, последний узел (a_kgeq x_).

Частота интервалов – число, показывающее сколько раз значения, относящиеся к каждому интервалу группировки, встречаются в выборке. Поделив эти числа на общее количество наблюдений (n), находят относительную частоту (частость) попадания случайной величины X в заданные интервалы.

Эмпирические распределения — Мегаобучалка

Существует также теоретическая функция распределения (функция распределения генеральной совокупности). Ее отличие от выборочной функции распределения состоит в определении объективной возможности или вероятности события X

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.

Мнение эксперта

Витальева Анжела, консультант по работе с офисными программами

Со всеми вопросами обращайтесь ко мне!

Задать вопрос эксперту

Все несколько проще Данные- Анализ данных- Генерация случайных чисел Распределение Нормальное Данные- Анализ данных- Гистограмма- Галка на вывод графика Карманы можно даже не задавать. Если же вам нужны дополнительные объяснения, обращайтесь ко мне!

После того, как вы создали гистограмму, вам может потребоваться внести корректировки в то, как выглядит ваш график. Для изменения дизайна и стиля используйте вкладку “Конструктор”. Эта вкладка отображается на Панели инструментов, когда вы выделяете левой клавишей мыши гистограмму. С помощью дополнительных настроек в разделе “Конструктор” вы сможете:

8. Постройте диаграмму относительных и накопленных частот. Щелчком указателя мыши по кнопке Анализ данных вкладки Данные вызовите Пакет анализа, выберите в нем опцию Гистограмма и постройте график абсолютных и накопленных частот. После редактирования диаграмма будет иметь такой вид, как на рис. 2.

Как сменить строки и столбцы в гистограмме

Для того чтобы сменить порядок строк и столбцов в гистограмме проделайте следующие шаги:

Мнение эксперта

Витальева Анжела, консультант по работе с офисными программами

Со всеми вопросами обращайтесь ко мне!

Задать вопрос эксперту

Построить эмпирическое распределение веса студентов в килограммах для следующей выборки 64, 57, 63, 62, 58, 61, 63, 70, 60, 61, 65, 62, 62, 40, 64, 61, 59, 59, 63, 61. Если же вам нужны дополнительные объяснения, обращайтесь ко мне!

8. Постройте диаграмму относительных и накопленных частот. Щелчком указателя мыши по кнопке Анализ данных вкладки Данные вызовите Пакет анализа, выберите в нем опцию Гистограмма и постройте график абсолютных и накопленных частот. После редактирования диаграмма будет иметь такой вид, как на рис. 2.

Эмпирическая функция распределения

• автоматически рассчитаны интервалы значений (карманы);
• подсчитано количество значений из указанного массива данных, попадающих в каждый интервал (построена таблица частот);
• если поставлена галочка напротив пункта Вывод графика , то вместе с таблицей частот будет выведена гистограмма.

Размеры карманов одинаковы и равны 103,428571428571. Это значение можно получить так: =(МАКС( Исходные_данные )-МИН( Исходные_данные ))/7 где Исходные_данные – именованный диапазон , содержащий наши данные.

Как построить график

Построение графика эмпирической функции распределения возможно после вычисления ее значений на всей числовой оси. Для рассмотренного примера схематическое изображение будет выглядеть так:

Эмпирическая функция распределения

Гистограмма распределения – это инструмент, позволяющий визуально оценить величину и характер разброса данных. Создадим гистограмму для непрерывной случайной величины с помощью встроенных средств MS EXCEL из надстройки Пакет анализа и в ручную с помощью функции ЧАСТОТА() и диаграммы.

Мнение эксперта

Витальева Анжела, консультант по работе с офисными программами

Со всеми вопросами обращайтесь ко мне!

Задать вопрос эксперту

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. Если же вам нужны дополнительные объяснения, обращайтесь ко мне!

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.

Характеристики нормального распределения

1. Значения рассматриваемой функции F * (x) располагаются на отрезке [0; 1].
2. Функция имеет неубывающий характер.
3. При минимальной варианте x₁ верно равенство F * (x)=0 при условии, что х₁. При максимальной варианте х_kверно равенство F * (x)=1 при условии х>x_k.

Если выбор количества интервалов или их диапазонов не устраивает, то можно в диалоговом окне указать нужный массив интервалов (если интервал карманов включает текстовый заголовок, то нужно установить галочку напротив поля Метка ).

Распределение вероятностей – одно из центральных понятий теории
вероятности и математической статистики. Определение распределения вероятности
равносильно заданию вероятностей всех СВ, описывающих некоторое случайное
событие. Распределение вероятностей некоторой СВ, возможные значения которой x₁, x₂, … x_n образуют
выборку, задается указанием этих значений и соответствующих им вероятностей p₁, p₂,… p_n. (p_n должны быть
положительны и в сумме давать единицу).

В данной лабораторной работе будут рассмотрены и построены с помощью MS Excel наиболее
распространенные распределения вероятности: биномиальное и нормальное.

1 Биномиальное распределение

Представляет собой распределение вероятностей числа наступлений
некоторого события («удачи») в n повторных
независимых испытаниях, если при каждом испытании вероятность наступления этого
события равна p. При этом
распределении разброс вариант (есть или нет события) является следствием
влияния ряда независимых и случайных факторов.

 Примером практического использования биномиального распределения
может являться контроль качества партии фармакологического препарата. Здесь
требу­ется подсчитать число изделий (упаковок), не соответствующих требованиям.
Все причины, влияющие на качество препарата, принимаются одинаково вероятными и
не зависящими друг от друга. Сплошная проверка качества в этой ситуации не
возможна, поскольку изделие, прошедшее испытание, не подлежит дальнейшему
использованию. Поэтому для контроля из партии наудачу выбирают определенное
количество образцов изделий (n). Эти образцы всестороннее
проверяют и регистрируют число бракованных изделий (k). Теоретически число
бракованных изделий может быть любым, от 0 до n.

В Excel функция БИНОМРАСП
применяется для вычисления вероятности в задачах с фиксированным числом тестов
или испытаний, когда результатом любого испытания может быть только успех или
неудача.

Функция использует следующие
параметры:

БИНОМРАСП (число_успехов;
число_испытаний; вероятностъ_успеха; интегральная), где

число_успехов — это количество успешных
испытаний;

число_испытаний — это число независимых
испытаний (число успехов и число испытаний должны быть целыми числами);

вероятность_ успеха — это вероятность успеха
каждого испытания;

интегральный — это логическое значение,
определяющее форму функции.

Если данный параметр имеет
значение ИСТИНА (=1), то считается интегральная функция распределения
(вероятность того, что число успешных испытаний не менее значения число_
успехов);

если этот параметр имеет
значение ЛОЖЬ (=0), то вычисляется значение функ­ции плотности
распределения (вероятность того, что число успешных испытаний в точности равно
значению аргумента число_ успехов).

Пример 1. Какова вероятность того,
что трое из четырех новорож­денных будут мальчиками?    

Решение:

1.   Устанавливаем табличный курсор в свободную
ячейку, например в А1. Здесь должно оказаться значение искомой
вероятности.

2.   Для получения значения вероятности
воспользуемся специальной функцией: нажимаем на панели инструментов кнопку Вставка
функции (fx).

3.   В появившемся диалоговом окне Мастер
функций — шаг 1 из 2 слева в поле Катего­рия указаны виды функций.
Выбираем Статистическая. Справа в поле Функция выбираем функцию БИНОМРАСП
и нажимаем на кнопку ОК.

Появляется диалоговое окно
функции. В поле Число_s вводим с клавиатуры
количество успешных испытаний (3). В поле Испытания вво­дим с клавиатуры
общее количество испытаний (4). В рабочее поле Вероятность_s
вводим с клавиатуры вероятность успеха в отдельном испытании (0,5). В поле Интегральный
вводим с клавиатуры вид функции распределения — интегральная или весовая (0).
Нажимаем на кнопку ОК.

В ячейке А1 появляется
искомое значение вероятности р = 0,25. Ровно 3 мальчика из 4
новорожденных могут появиться с вероят­ностью 0,25.

Если изменить формулировку
условия задачи и выяснить вероятность того, что появится не более трех
мальчиков, то в этом случае в рабочее поле Интегральный вводим 1 (вид
функции распределения интегральный). Вероятность этого события будет равна
0,9375.

Задания для самостоятельной работы

1. Какова вероятность того, что восемь из десяти студентов,
сдающих зачет, получат «незачет». (0,04)

2.
Нормальное распределение

Нормальное распределение — это совокупность объектов, в кото­рой крайние значения
некоторого признака — наименьшее и наибольшее — появ­ляются редко; чем ближе значение признака к математическому ожиданию,
тем чаще оно встречается. Например, распределение студентов по их весу приближа­ется
к нормальному распределению. Это распределение имеет очень широкий круг приложений в
статистике, включая проверку гипотез.

Диаграмма нормального
распределения симметрична относительно точки а (математического
ожидания). Ме­диана нормального распределения равна тоже а. При этом в
точке а функция f(x) достигает своего максимума, который равен

.

В Excel для вычисления значений
нормального распределения используются фун­кция НОРМРАСП, которая
вычисляет значения вероятности нормальной функции распределения для указанного
среднего и стандартного отклонения.

Функция имеет параметры:

НОРМРАСП (х; среднее;
стандартное_откл; интегральная), где:

х — значения выборки, для
которых строится распределение;

среднее — среднее арифметическое
выборки;

стандартное_откл — стандартное отклонение
распределения;

интегральный — логическое значение,
определяющее форму функции. Если интегральная имеет значение ИСТИНА(1), то
функция НОРМРАСП возвращает интег­ральную функцию распределения; если это
аргумент имеет значение ЛОЖЬ (0), то вычисляет значение функция плотности
распределения.

Если среднее = 0 и
стандартное_откл = 1, то функция НОРМРАСП возвращает стан­дартное
нормальное распределение.

Пример 2. Построить график
нормальной функции распределения f(x) при x, меняющемся от 19,8 до 28,8
с шагом 0,5, a=24,3 и

=1,5.

Решение

1. В ячейку А1 вводим символ
случайной величины х, а в ячейку B1 — символ фун­кции
плотности вероятности — f(x).

2. Вводим в диапазон А2:А21
значе­ния х от 19,8 до 28,8 с шагом 0,5. Для этого воспользуемся
маркером автозаполнения: в ячейку А2 вводим левую границу диапазона (19,8), в
ячейку A3 левую границу плюс шаг (20,3). Выделяем блок А2:А3. Затем за правый
нижний угол протягиваем мышью до ячейки А21 (при нажатой левой кнопке мыши).

3.   Устанавливаем табличный курсор в ячейку В2 и
для получения значения веро­ятности воспользуемся специальной функцией —
нажимаем на панели инстру­ментов кнопку Вставка функции (fx). В появившемся диалоговом
окне Мастер функций — шаг 1 из 2 слева в поле Категория указаны виды
функций. Выбираем Статистическая. Справа в поле Функция выбираем
функцию НОРМРАСП. Нажимаем на кнопку ОК.

4. Появляется диалоговое
окно НОРМРАСП. В рабочее поле X вводим адрес ячейки А2
щелчком мыши на этой ячейке. В рабочее поле Среднее вводим с клавиатуры
значение математиче­ского ожидания (24,3). В рабочее поле Стандартное_откл
вводим с клавиатуры значение среднеквадратического отклонения (1,5). В ра­бочее
поле Интегральная вводим с клавиатуры вид функции распределения (0).
Нажимаем на кнопку ОК.

5. В ячейке В2 появляется
вероятность р = 0,002955. Указателем мыши за правый нижний угол табличного
курсора протягиванием (при нажатой левой кнопке мыши) из ячейки В2 до В21
копируем функцию НОРМРАСП в диапазон В3:В21.

6. По полученным данным строим искомую диаграмму
нормальной функции рас­пределения. Щелчком указателя мыши на кнопке на панели
инструментов вызы­ваем Мастер диаграмм. В появившемся диалоговом окне
выбираем тип диаграммы График, вид — левый верхний. После нажатия кнопки
Далее указываем диапазон данных — В1:В21 (с помощью мыши). Проверяем,
положение переключателя Ряды в: столбцах. Выбираем закладку Ряд и с
помощью мыши вводим диапазон подписей оси X: А2:А21. Нажав на кнопку Далее,
вводим названия осей Х и У и нажимаем на кнопку Готово. 

 Рис. 1 График нормальной функции распределения

Получен приближенный график
нормальной функции плотности распределения (см. рис.1).

Задания для самостоятельной работы

1. Построить график нормальной
функции плотности распределения f(x) при x, меняющемся от 20 до 40 с
шагом 1 при

=   3.

 

3. Генерация случайных величин

Еще одним аспектом
использования законов распределения вероятностей являет­ся генерация случайных величин. Бывают ситуации, когда необходимо
получить пос­ледовательность случайных чисел. Это, в частности, требуется для
моделирования объектов, имеющих случайную природу, по известному распределению
вероятно­стей.

Процедура генерации
случайных величин используется для заполнения диапазона ячеек случайными числами, извлеченными из
одного или не­скольких распределений.

В MS Excel для генерации СВ используются функции из категории Математические:

СЛЧИС () – выводит на экран  равномерно
распределенные случайные числа больше или равные 0 и меньшие 1;

СЛУЧМЕЖДУ (ниж_граница; верх_граница) – выводит на экран
случайное число, лежащее между про­извольными заданными
значениями.

В случае использования
процедуры Генерация случайных чисел из пакета Анализа необходимо
запол­нить следующие поля:

— число переменных
вводится число столбцов значений, которые необходимо разместить в выходном диапазоне. Если это число не введено, то все
столбцы в выходном диапазоне будут заполнены;

— число случайных чисел
вводится число случайных значений, которое необ­ходимо вывести для
каждой переменной, если число случайных чисел не будет введе­но, то все строки выходного диапазона будут заполнены;

— в поле распределение необходимо выбрать тип распределения,
которое следует использовать для генерации случайных переменных:

1.  равномерное — характеризуется
верxней и нижней границами. Переменные из­влекаются с одной и
той же вероятностью для всех значений интервала.

2. нормальное
— характеризуется средним значением и стандартным отклонени­ем. Обычно для
этого распределения используют среднее значе­ние
0 и стандартное отклонение 1.

3. биномиальное
— характеризуется вероятностью успеха (величина р) для неко­торого числа попыток. Например, можно сгенерировать случайные двухальтернативные переменные по числу попыток, сумма которых будет биномиальной случайной
переменной;

4. дискретное
— характеризуется значением СВ и соответствующим ему интервалом вероятности, диапазон должен состоять из двух столбцов: левого,
содержаще­го значения, и правого, содержащего
вероятности, связанные со значением в дан­ной строке. Сумма вероятностей должна быть
равна 1;

5. распределения Бернулли, Пуассона
и Модельное.

— в поле случайное рассеивание
вводится произвольное значение, для которого необ­ходимо
генерировать случайные числа. Впоследствии можно снова использовать это
значение для получения тех же самых случайных чисел.

— выходной диапазон
вводится ссылка на левую верхнюю ячейку выходного диапазона. Размер выходного диапазона будет определен автоматически, и
на эк­ран будет выведено сообщение в случае
возможного наложения выходного диапа­зона на исходные
данные.

Рассмотрим пример.                                                                                  

Пример 3. Повар столовой может готовить 4 различных первых блюда (уха, щи, борщ, грибной суп). Необходимо составить меню на месяц, так чтобы
первые блюда чередовались в случайном порядке.

Решение

1.        
Пронумеруем первые
блюда по порядку: 1 — уха, 2 — щи, 3 — борщ, 4 — грибной суп. Введем числа 1-4 в диапазон А2:А5 рабочей таблицы.

2.        
Укажем желаемую вероятность появления
каждого первого блюда. Пусть все блюда будут
равновероятны (р=1/4). Вводим число 0,25 в диапазон В2:В5.

3.        
В меню Сервис
выбираем пункт Анализ данных и далее указываем строку Генерация
случайных чисел. В появившемся диалоговом окне указываем Число
переменных — 1, Число случайных чисел — 30 (количество
дней в месяце). В поле Распределение указываем Дискретное (только натуральные числа). В поле Входной
интервал значений и вероятностей
вводим (мышью) диапазон, содержащий номера супов и их
вероятности. – А2:В5.

4.        
Указываем выходной
диапазон и нажимаем ОК. В столбце С появляются случайные числа: 1, 2, 3,
4.

 

Задание для
самостоятельной работы

1.      Сформировать
выборку из 10 случайных чисел, лежащих в диапазоне от 0 до 1.

2.      Сформировать
выборку из 20 случайных чисел, лежащих в диапазоне от 5 до 20.

3.      Пусть
спортсмену необходимо составить график тренировок на 10 дней, так чтобы
дистанция, пробегаемая каждый день, случайным образом менялась от 5 до 10 км.

4.      Составить
расписание внеклассных мероприятий на неделю для случайного проведения:
семинаров, интеллектуальных игр, КВН и спец. курса.

5.      Составить
расписание на месяц для случайной демонстрации на телевидении одного из четырех
рекламных роликов турфирмы. Причем вероятность появления рекламного ролика №1
должна быть в два раза выше, чем остальных рекламных роликов.