Нелинейная таблица в excel

Нелинейная регрессия в Excel

Добрый день, уважаемые читатели блога! Сегодня мы поговорим о нелинейных регрессиях. Решение линейных регрессий можно посмотреть по ССЫЛКЕ.

Данный способ применяется, в основном, в экономическом моделировании и прогнозировании. Его цель – пронаблюдать и выявить зависимости между двумя показателями.

Основными типами нелинейных регрессий являются:

• полиномиальные (квадратичная, кубическая);
• гиперболическая;
• степенная;
• показательная;
• логарифмическая.

Также могут применяться различные комбинации. Например, для аналитики временных рядов в банковской сфере, страховании, демографических исследованиях используют кривую Гомпцера, которая является разновидностью логарифмической регрессии.

В прогнозировании с помощью нелинейных регрессий главное выяснить коэффициент корреляции, который покажет нам есть ли тесная взаимосвязь меду двумя параметрами или нет. Как правило, если коэффициент корреляции близок к 1, значит связь есть, и прогноз будет довольно точен. Ещё одним важным элементом нелинейных регрессий является средняя относительная ошибка (А), если она находится в промежутке <8…10%, значит модель достаточно точна.

На этом, пожалуй, теоретический блок мы закончим и перейдём к практическим вычислениям.

У нас имеется таблица продаж автомобилей за промежуток 15 лет (обозначим его X), количество шагов измерений будет аргумент n, также имеется выручка за эти периоды (обозначим её Y), нам нужно спрогнозировать какова будет выручка в дальнейшем. Построим следующую таблицу:

Для исследования нам потребуется решить уравнение (зависимости Y от X): y=ax²+bx+c+e. Это парная квадратичная регрессия. Применим в этом случае метод наименьших квадратов, для выяснения неизвестных аргументов — a, b, c. Он приведёт к системе алгебраических уравнений вида:

Для решения этой системы воспользуемся, к примеру, методом Крамера. Видим, что входящие в систему суммы являются коэффициентами при неизвестных. Для их вычисления добавим в таблицу несколько столбцов (D,E,F,G,H) и подпишем соответственно смыслу вычислений — в столбце D возведём x в квадрат, в E в куб, в F в 4 степень, в G перемножим показатели x и y, в H возведём x в квадрат и перемножим с y.

Получится заполненная нужными для решения уравнения таблица вида.

Далее посчитаем суммы по каждому столбцу — воспользуемся ∑ в программе Excel.

Сформируем матрицу A системы, состоящую из коэффициентов при неизвестных в левых частях уравнений. Поместим её в ячейку А22 и назовём «А=«. Следуем той системе уравнений, которую мы избрали для решения регрессии. 

То есть, в ячейку B21 мы должны поместить сумму столбца, где возводили показатель X  в четвёртую степень — F17. Просто сошлёмся на ячейку — «=F17». Далее нам необходима сумма столбца где возводили X в куб — E17, далее идём строго по системе. Таким образом, нам необходимо будет заполнить всю матрицу.

В соответствии с алгоритмом Крамера наберём матрицу А1, подобную А, в которой вместо элементов первого столбца должны размещаться элементы правых частей уравнений системы. То есть сумма столбца X в квадрате умноженная на Y, сумма столбца XY и сумма столбца Y. 

Также нам понадобятся ещё две матрицы — назовём их А2 и А3 в которых второй и третий столбцы будут состоять из коэффициентов правых частей уравнений. Картина будет такова.

Следуя избранному алгоритму, нам нужно будет вычислить значения определителей (детерминантов, D) полученных матриц. Воспользуемся формулой МОПРЕД. Результаты разместим в ячейках J21:K24.

Расчёт коэффициентов уравнения по Крамеру будем производить в ячейках напротив соответствующих детерминантов по формуле: a (в ячейке M22) — «=K22/K21»; b (в ячейке M23) — «=K23/K21»; с (в ячейке M24) — «=K24/K21».

Получим наше искомое уравнение парной квадратичной регрессии:

y=-0,074x²+2,151x+6,523

Оценим тесноту линейной связи индексом корреляции. 

Для вычисления добавим в таблицу дополнительный столбец J (назовём его y*). Расчёта будет следующей (согласно полученному нами уравнению регрессии) — «=$m$22*B2*B2+$M$23*B2+$M$24». Поместим её в ячейку J2. Останется протянуть вниз маркер автозаполнения до ячейки J16.

Для вычисления сумм (Y-Y усредненное)² добавим в таблицу столбцы K и L с соответствующими формулами. Среднее по столбцу Y посчитаем с помощью функции СРЗНАЧ.

В ячейке K25 разместим формулу подсчёта индекса корреляции — «=КОРЕНЬ(1-(K17/L17))».

Видим, что значение 0,959 очень близко к 1, значит между продажами и годами есть тесная нелинейная связь. 

Осталось оценить качество подгонки полученного квадратичного уравнения регрессии (индекс детерминации). Он рассчитывается по формуле квадрата индекса корреляции. То есть формула в ячейке K26 будет очень проста — «=K25*K25».

Коэффициент 0,920 близок к 1, что свидетельствует о высоком качестве подгонки.

Последним действием будет вычисление относительной ошибки. Добавим столбец и внесём туда формулу: «=ABS((C2-J2)/C2), ABS — модуль, абсолютное значение. Протянем маркером вниз и в ячейке M18 выведем среднее значение (СРЗНАЧ), назначим ячейкам процентный формат. Полученный результат — 7,79% находится в пределах допустимых значений ошибки <8…10%. Значит вычисления достаточно точны.

Если возникнет необходимость, по полученным значениям мы можем построить график.

Файл с примером прилагается — ССЫЛКА!

Регрессионный анализ является одним из самых востребованных методов статистического исследования. С его помощью можно установить степень влияния независимых величин на зависимую переменную. В функционале Microsoft Excel имеются инструменты, предназначенные для проведения подобного вида анализа. Давайте разберем, что они собой представляют и как ими пользоваться.

Подключение пакета анализа

Но, для того, чтобы использовать функцию, позволяющую провести регрессионный анализ, прежде всего, нужно активировать Пакет анализа. Только тогда необходимые для этой процедуры инструменты появятся на ленте Эксель.

1. Перемещаемся во вкладку «Файл».



2. Переходим в раздел «Параметры».



3. Открывается окно параметров Excel. Переходим в подраздел «Надстройки».



4. В самой нижней части открывшегося окна переставляем переключатель в блоке «Управление» в позицию «Надстройки Excel», если он находится в другом положении. Жмем на кнопку «Перейти».



5. Открывается окно доступных надстроек Эксель. Ставим галочку около пункта «Пакет анализа». Жмем на кнопку «OK».

Теперь, когда мы перейдем во вкладку «Данные», на ленте в блоке инструментов «Анализ» мы увидим новую кнопку – «Анализ данных».

Виды регрессионного анализа

Существует несколько видов регрессий:

• параболическая;
• степенная;
• логарифмическая;
• экспоненциальная;
• показательная;
• гиперболическая;
• линейная регрессия.

О выполнении последнего вида регрессионного анализа в Экселе мы подробнее поговорим далее.

Внизу, в качестве примера, представлена таблица, в которой указана среднесуточная температура воздуха на улице, и количество покупателей магазина за соответствующий рабочий день. Давайте выясним при помощи регрессионного анализа, как именно погодные условия в виде температуры воздуха могут повлиять на посещаемость торгового заведения.

Общее уравнение регрессии линейного вида выглядит следующим образом: У = а0 + а1х1 +…+акхк. В этой формуле Y означает переменную, влияние факторов на которую мы пытаемся изучить. В нашем случае, это количество покупателей. Значение x – это различные факторы, влияющие на переменную. Параметры a являются коэффициентами регрессии. То есть, именно они определяют значимость того или иного фактора. Индекс k обозначает общее количество этих самых факторов.

1. Кликаем по кнопке «Анализ данных». Она размещена во вкладке «Главная» в блоке инструментов «Анализ».





2. Открывается небольшое окошко. В нём выбираем пункт «Регрессия». Жмем на кнопку «OK».



3. Открывается окно настроек регрессии. В нём обязательными для заполнения полями являются «Входной интервал Y» и «Входной интервал X». Все остальные настройки можно оставить по умолчанию.

   В поле «Входной интервал Y» указываем адрес диапазона ячеек, где расположены переменные данные, влияние факторов на которые мы пытаемся установить. В нашем случае это будут ячейки столбца «Количество покупателей». Адрес можно вписать вручную с клавиатуры, а можно, просто выделить требуемый столбец. Последний вариант намного проще и удобнее.

   В поле «Входной интервал X» вводим адрес диапазона ячеек, где находятся данные того фактора, влияние которого на переменную мы хотим установить. Как говорилось выше, нам нужно установить влияние температуры на количество покупателей магазина, а поэтому вводим адрес ячеек в столбце «Температура». Это можно сделать теми же способами, что и в поле «Количество покупателей».

   

   С помощью других настроек можно установить метки, уровень надёжности, константу-ноль, отобразить график нормальной вероятности, и выполнить другие действия. Но, в большинстве случаев, эти настройки изменять не нужно. Единственное на что следует обратить внимание, так это на параметры вывода. По умолчанию вывод результатов анализа осуществляется на другом листе, но переставив переключатель, вы можете установить вывод в указанном диапазоне на том же листе, где расположена таблица с исходными данными, или в отдельной книге, то есть в новом файле.

   

   После того, как все настройки установлены, жмем на кнопку «OK».

Разбор результатов анализа

Результаты регрессионного анализа выводятся в виде таблицы в том месте, которое указано в настройках.

Одним из основных показателей является R-квадрат. В нем указывается качество модели. В нашем случае данный коэффициент равен 0,705 или около 70,5%. Это приемлемый уровень качества. Зависимость менее 0,5 является плохой.

Ещё один важный показатель расположен в ячейке на пересечении строки «Y-пересечение» и столбца «Коэффициенты». Тут указывается какое значение будет у Y, а в нашем случае, это количество покупателей, при всех остальных факторах равных нулю. В этой таблице данное значение равно 58,04.

Значение на пересечении граф «Переменная X1» и «Коэффициенты» показывает уровень зависимости Y от X. В нашем случае — это уровень зависимости количества клиентов магазина от температуры. Коэффициент 1,31 считается довольно высоким показателем влияния.

Как видим, с помощью программы Microsoft Excel довольно просто составить таблицу регрессионного анализа. Но, работать с полученными на выходе данными, и понимать их суть, сможет только подготовленный человек.

Пакет MS Excel
позволяет при построении уравнения линейной регрессии большую часть работы сделать очень быстро. Важно понять, как интерпретировать полученные результаты.
Для построения модели регрессии необходимо выбрать пункт СервисАнализ данныхРегрессия (в Excel 2007
этот режим находится в блоке Данные/Анализ данных/Регрессия). Затем полученные результаты скопировать в блок для анализа.

В Excel
имеется еще более быстрый и удобный способ построить график линейной регрессии (и даже основных видов нелинейных регрессий, о чем см. далее). Это можно сделать следующим образом:

1) выделить столбцы с данными X
и Y
(они должны располагаться именно в таком порядке!);

2) вызвать Мастер диаграмм
и выбрать в группе Тип
– Точечная
и сразу нажать Готово
;

3) не сбрасывая выделения с диаграммы, выбрать появившейся пункт основного меню Диаграмма
, в котором следует выбрать пункт Добавить линию тренда
;

4) в появившемся диалоговом окне Линия тренда
во вкладке Тип
выбрать Линейная
;

5) во вкладке Параметры
можно активизировать переключатель Показывать уравнение на диаграмме
, что позволит увидеть уравнение линейной регрессии (4.4), в котором будут вычислены коэффициенты (4.5).

6) В этой же вкладке можно активизировать переключатель Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации (R^2)
. Эта величина есть квадрат коэффициента корреляции (4.3) и она показывает, насколько хорошо рассчитанное уравнение описывает экспериментальную зависимость. Если R
2 близок к единице, то теоретическое уравнение регрессии хорошо описывает экспериментальную зависимость (теория хорошо согласуется с экспериментом), а если R
2 близок к нулю, то данное уравнение не пригодно для описания экспериментальной зависимости (теория не согласуется с экспериментом).

В результате выполнения описанных действий получится диаграмма с графиком регрессии и ее уравнением.

§4.3. Основные виды нелинейной регрессии

Параболическая и полиномиальная регрессии.

Параболической
зависимостью величины Y
от величины Х
называется зависимость, выраженная квадратичной функцией (параболой 2-ого порядка):

Это уравнение называется уравнением параболической регрессии Y
на Х
. Параметры а
, b
, с
называются коэффициентами параболической регрессии
. Вычисление коэффициентов параболической регрессии всегда громоздко, поэтому для расчетов рекомендуется использовать компьютер.

Уравнение (4.8) параболической регрессии является частным случаем более общей регрессии, называемой полиномиальной. Полиномиальной
зависимостью величины Y
от величины Х
называется зависимость, выраженная полиномом n
-ого порядка:

где числа а i
(i
=0,1,…, n
) называются коэффициентами полиномиальной регрессии
.

Степенная регрессия.

Степенной
зависимостью величины Y
от величины Х
называется зависимость вида:

Это уравнение называется уравнением степенной регрессии Y
на Х
. Параметры а
и b
называются коэффициентами степенной регрессии
.

ln =lna
+b·
lnx
. (4.11)

Это уравнение описывает прямую на плоскости с логарифмическими координатными осями lnx
и ln . Поэтому критерием применимости степенной регрессии служит требование того, чтобы точки логарифмов эмпирических данных lnx i
и lnу i
находились ближе всего к прямой (4.11).

Показательная регрессия.

Показательной
(или экспоненциальной
) зависимостью величины Y
от величины Х
называется зависимость вида:

(или ). (4.12)

Это уравнение называется уравнением показательной
(или экспоненциальной
) регрессии Y
на Х
. Параметры а
(или k
) и b
называются коэффициентами показательной
(или экспоненциальной
) регрессии
.

Если прологарифмировать обе части уравнения степенной регрессии, то получится уравнение

ln =x·
lna
+lnb
(или ln =k·x
+lnb
). (4.13)

Это уравнение описывает линейную зависимость логарифма одной величины ln от другой величины x
. Поэтому критерием применимости степенной регрессии служит требование того, чтобы точки эмпирических данных одной величины x i
и логарифмы другой величины lnу i
находились ближе всего к прямой (4.13).

Логарифмическая регрессия.

Логарифмической
зависимостью величины Y
от величины Х
называется зависимость вида:

=a
+b·
lnx
. (4.14)

Это уравнение называется уравнением логарифмической регрессии Y
на Х
. Параметры а
и b
называются коэффициентами логарифмической регрессии
.

Гиперболическая регрессия.

Гиперболической
зависимостью величины Y
от величины Х
называется зависимость вида:

Это уравнение называется уравнением гиперболической регрессии Y
на Х
. Параметры а
и b
называются коэффициентами гиперболической регрессии
и определяются методом наименьших квадратов. Применение этого метода приводит к формулам:

В формулах (4.16-4.17) суммирование проводится по индексу i
от единицы до количества наблюдений n
.

К сожалению, в Excel
нет функции, вычисляющих коэффициенты гиперболической регрессии. В тех случаях, когда заведомо не известно, что измеряемые величины связаны обратной пропорциональностью, рекомендуется вместо уравнения гиперболической регрессии искать уравнение степенной регрессии, так в Excel
имеется процедура ее нахождения. Если же между измеряемыми величинами предполагается гиперболическая зависимость, то коэффициенты ее регрессии придется вычислять с помощью вспомогательных расчетных таблиц и операций суммирования по формулам (4.16-4.17).

Регрессионный анализ — это статистический метод исследования, позволяющий показать зависимость того или иного параметра от одной либо нескольких независимых переменных. В докомпьютерную эру его применение было достаточно затруднительно, особенно если речь шла о больших объемах данных. Сегодня, узнав как построить регрессию в Excel, можно решать сложные статистические задачи буквально за пару минут. Ниже представлены конкретные примеры из области экономики.

Виды регрессии

Само это понятие было введено в математику в 1886 году. Регрессия бывает:

• линейной;
• параболической;
• степенной;
• экспоненциальной;
• гиперболической;
• показательной;
• логарифмической.

Пример 1

Рассмотрим задачу определения зависимости количества уволившихся членов коллектива от средней зарплаты на 6 промышленных предприятиях.

Задача. На шести предприятиях проанализировали среднемесячную заработную плату и количество сотрудников, которые уволились по собственному желанию. В табличной форме имеем:

		Количество уволившихся	Зарплата
		30000 рублей
			35000 рублей
			40000 рублей
			45000 рублей
			50000 рублей
			55000 рублей
			60000 рублей

Для задачи определения зависимости количества уволившихся работников от средней зарплаты на 6 предприятиях модель регрессии имеет вид уравнения Y = а 0 + а 1 x 1 +…+а k x k , где х i — влияющие переменные, a i — коэффициенты регрессии, a k — число факторов.

Для данной задачи Y — это показатель уволившихся сотрудников, а влияющий фактор — зарплата, которую обозначаем X.

Использование возможностей табличного процессора «Эксель»

Анализу регрессии в Excel должно предшествовать применение к имеющимся табличным данным встроенных функций. Однако для этих целей лучше воспользоваться очень полезной надстройкой «Пакет анализа». Для его активации нужно:

• с вкладки «Файл» перейти в раздел «Параметры»;
• в открывшемся окне выбрать строку «Надстройки»;
• щелкнуть по кнопке «Перейти», расположенной внизу, справа от строки «Управление»;
• поставить галочку рядом с названием «Пакет анализа» и подтвердить свои действия, нажав «Ок».

Если все сделано правильно, в правой части вкладки «Данные», расположенном над рабочим листом «Эксель», появится нужная кнопка.

в Excel

Теперь, когда под рукой есть все необходимые виртуальные инструменты для осуществления эконометрических расчетов, можем приступить к решению нашей задачи. Для этого:

• щелкаем по кнопке «Анализ данных»;
• в открывшемся окне нажимаем на кнопку «Регрессия»;
• в появившуюся вкладку вводим диапазон значений для Y (количество уволившихся работников) и для X (их зарплаты);
• подтверждаем свои действия нажатием кнопки «Ok».

В результате программа автоматически заполнит новый лист табличного процессора данными анализа регрессии. Обратите внимание! В Excel есть возможность самостоятельно задать место, которое вы предпочитаете для этой цели. Например, это может быть тот же лист, где находятся значения Y и X, или даже новая книга, специально предназначенная для хранения подобных данных.

Анализ результатов регрессии для R-квадрата

В Excel данные полученные в ходе обработки данных рассматриваемого примера имеют вид:

Прежде всего, следует обратить внимание на значение R-квадрата. Он представляет собой коэффициент детерминации. В данном примере R-квадрат = 0,755 (75,5%), т. е. расчетные параметры модели объясняют зависимость между рассматриваемыми параметрами на 75,5 %. Чем выше значение коэффициента детерминации, тем выбранная модель считается более применимой для конкретной задачи. Считается, что она корректно описывает реальную ситуацию при значении R-квадрата выше 0,8. Если R-квадрата<0,5, то такой анализа регрессии в Excel нельзя считать резонным.

Анализ коэффициентов

Число 64,1428 показывает, каким будет значение Y, если все переменные xi в рассматриваемой нами модели обнулятся. Иными словами можно утверждать, что на значение анализируемого параметра оказывают влияние и другие факторы, не описанные в конкретной модели.

Следующий коэффициент -0,16285, расположенный в ячейке B18, показывает весомость влияния переменной Х на Y. Это значит, что среднемесячная зарплата сотрудников в пределах рассматриваемой модели влияет на число уволившихся с весом -0,16285, т. е. степень ее влияния совсем небольшая. Знак «-» указывает на то, что коэффициент имеет отрицательное значение. Это очевидно, так как всем известно, что чем больше зарплата на предприятии, тем меньше людей выражают желание расторгнуть трудовой договор или увольняется.

Множественная регрессия

Под таким термином понимается уравнение связи с несколькими независимыми переменными вида:

y=f(x 1 +x 2 +…x m) + ε, где y — это результативный признак (зависимая переменная), а x 1 , x 2 , …x m — это признаки-факторы (независимые переменные).

Оценка параметров

Для множественной регрессии (МР) ее осуществляют, используя метод наименьших квадратов (МНК). Для линейных уравнений вида Y = a + b 1 x 1 +…+b m x m + ε строим систему нормальных уравнений (см. ниже)

Чтобы понять принцип метода, рассмотрим двухфакторный случай. Тогда имеем ситуацию, описываемую формулой

Отсюда получаем:

где σ — это дисперсия соответствующего признака, отраженного в индексе.

МНК применим к уравнению МР в стандартизируемом масштабе. В таком случае получаем уравнение:

в котором t y , t x 1, … t xm — стандартизируемые переменные, для которых средние значения равны 0; β i — стандартизированные коэффициенты регрессии, а среднеквадратическое отклонение — 1.

Обратите внимание, что все β i в данном случае заданы, как нормируемые и централизируемые, поэтому их сравнение между собой считается корректным и допустимым. Кроме того, принято осуществлять отсев факторов, отбрасывая те из них, у которых наименьшие значения βi.

Задача с использованием уравнения линейной регрессии

Предположим, имеется таблица динамики цены конкретного товара N в течение последних 8 месяцев. Необходимо принять решение о целесообразности приобретения его партии по цене 1850 руб./т.

	номер месяца	название месяца	цена товара N
			1750 рублей за тонну
			1755 рублей за тонну
			1767 рублей за тонну
			1760 рублей за тонну
			1770 рублей за тонну
			1790 рублей за тонну
			1810 рублей за тонну
			1840 рублей за тонну

Для решения этой задачи в табличном процессоре «Эксель» требуется задействовать уже известный по представленному выше примеру инструмент «Анализ данных». Далее выбирают раздел «Регрессия» и задают параметры. Нужно помнить, что в поле «Входной интервал Y» должен вводиться диапазон значений для зависимой переменной (в данном случае цены на товар в конкретные месяцы года), а в «Входной интервал X» — для независимой (номер месяца). Подтверждаем действия нажатием «Ok». На новом листе (если так было указано) получаем данные для регрессии.

Строим по ним линейное уравнение вида y=ax+b, где в качестве параметров a и b выступают коэффициенты строки с наименованием номера месяца и коэффициенты и строки «Y-пересечение» из листа с результатами регрессионного анализа. Таким образом, линейное уравнение регрессии (УР) для задачи 3 записывается в виде:

Цена на товар N = 11,714* номер месяца + 1727,54.

или в алгебраических обозначениях

y = 11,714 x + 1727,54

Анализ результатов

Чтобы решить, адекватно ли полученное уравнения линейной регрессии, используются коэффициенты множественной корреляции (КМК) и детерминации, а также критерий Фишера и критерий Стьюдента. В таблице «Эксель» с результатами регрессии они выступают под названиями множественный R, R-квадрат, F-статистика и t-статистика соответственно.

КМК R дает возможность оценить тесноту вероятностной связи между независимой и зависимой переменными. Ее высокое значение свидетельствует о достаточно сильной связи между переменными «Номер месяца» и «Цена товара N в рублях за 1 тонну». Однако, характер этой связи остается неизвестным.

Квадрат коэффициента детерминации R 2 (RI) представляет собой числовую характеристику доли общего разброса и показывает, разброс какой части экспериментальных данных, т.е. значений зависимой переменной соответствует уравнению линейной регрессии. В рассматриваемой задаче эта величина равна 84,8%, т. е. статистические данные с высокой степенью точности описываются полученным УР.

F-статистика, называемая также критерием Фишера, используется для оценки значимости линейной зависимости, опровергая или подтверждая гипотезу о ее существовании.

(критерий Стьюдента) помогает оценивать значимость коэффициента при неизвестной либо свободного члена линейной зависимости. Если значение t-критерия > t кр, то гипотеза о незначимости свободного члена линейного уравнения отвергается.

В рассматриваемой задаче для свободного члена посредством инструментов «Эксель» было получено, что t=169,20903, а p=2,89Е-12, т. е. имеем нулевую вероятность того, что будет отвергнута верная гипотеза о незначимости свободного члена. Для коэффициента при неизвестной t=5,79405, а p=0,001158. Иными словами вероятность того, что будет отвергнута верная гипотеза о незначимости коэффициента при неизвестной, равна 0,12%.

Таким образом, можно утверждать, что полученное уравнение линейной регрессии адекватно.

Задача о целесообразности покупки пакета акций

Множественная регрессия в Excel выполняется с использованием все того же инструмента «Анализ данных». Рассмотрим конкретную прикладную задачу.

Руководство компания «NNN» должно принять решение о целесообразности покупки 20 % пакета акций АО «MMM». Стоимость пакета (СП) составляет 70 млн американских долларов. Специалистами «NNN» собраны данные об аналогичных сделках. Было принято решение оценивать стоимость пакета акций по таким параметрам, выраженным в миллионах американских долларов, как:

• кредиторская задолженность (VK);
• объем годового оборота (VO);
• дебиторская задолженность (VD);
• стоимость основных фондов (СОФ).

Кроме того, используется параметр задолженность предприятия по зарплате (V3 П) в тысячах американских долларов.

Решение средствами табличного процессора Excel

Прежде всего, необходимо составить таблицу исходных данных. Она имеет следующий вид:

• вызывают окно «Анализ данных»;
• выбирают раздел «Регрессия»;
• в окошко «Входной интервал Y» вводят диапазон значений зависимых переменных из столбца G;
• щелкают по иконке с красной стрелкой справа от окна «Входной интервал X» и выделяют на листе диапазон всех значений из столбцов B,C, D, F.

Отмечают пункт «Новый рабочий лист» и нажимают «Ok».

Получают анализ регрессии для данной задачи.

Изучение результатов и выводы

«Собираем» из округленных данных, представленных выше на листе табличного процессора Excel, уравнение регрессии:

СП = 0,103*СОФ + 0,541*VO — 0,031*VK +0,405*VD +0,691*VZP — 265,844.

В более привычном математическом виде его можно записать, как:

y = 0,103*x1 + 0,541*x2 — 0,031*x3 +0,405*x4 +0,691*x5 — 265,844

Данные для АО «MMM» представлены в таблице:

Подставив их в уравнение регрессии, получают цифру в 64,72 млн американских долларов. Это значит, что акции АО «MMM» не стоит приобретать, так как их стоимость в 70 млн американских долларов достаточно завышена.

Как видим, использование табличного процессора «Эксель» и уравнения регрессии позволило принять обоснованное решение относительно целесообразности вполне конкретной сделки.

Теперь вы знаете, что такое регрессия. Примеры в Excel, рассмотренные выше, помогут вам в решение практических задач из области эконометрики.

Регрессионный анализ является одним из самых востребованных методов статистического исследования. С его помощью можно установить степень влияния независимых величин на зависимую переменную. В функционале Microsoft Excel имеются инструменты, предназначенные для проведения подобного вида анализа. Давайте разберем, что они собой представляют и как ими пользоваться.

Подключение пакета анализа

Но, для того, чтобы использовать функцию, позволяющую провести регрессионный анализ, прежде всего, нужно активировать Пакет анализа. Только тогда необходимые для этой процедуры инструменты появятся на ленте Эксель.

1. Перемещаемся во вкладку «Файл».
2. Переходим в раздел «Параметры».
3. Открывается окно параметров Excel. Переходим в подраздел «Надстройки».
4. В самой нижней части открывшегося окна переставляем переключатель в блоке «Управление» в позицию «Надстройки Excel», если он находится в другом положении. Жмем на кнопку «Перейти».
5. Открывается окно доступных надстроек Эксель. Ставим галочку около пункта «Пакет анализа». Жмем на кнопку «OK».

Теперь, когда мы перейдем во вкладку «Данные», на ленте в блоке инструментов «Анализ» мы увидим новую кнопку – «Анализ данных».

Виды регрессионного анализа

Существует несколько видов регрессий:

• параболическая;
• степенная;
• логарифмическая;
• экспоненциальная;
• показательная;
• гиперболическая;
• линейная регрессия.

О выполнении последнего вида регрессионного анализа в Экселе мы подробнее поговорим далее.

Линейная регрессия в программе Excel

Внизу, в качестве примера, представлена таблица, в которой указана среднесуточная температура воздуха на улице, и количество покупателей магазина за соответствующий рабочий день. Давайте выясним при помощи регрессионного анализа, как именно погодные условия в виде температуры воздуха могут повлиять на посещаемость торгового заведения.

Общее уравнение регрессии линейного вида выглядит следующим образом: У = а0 + а1х1 +…+акхк. В этой формуле Y означает переменную, влияние факторов на которую мы пытаемся изучить. В нашем случае, это количество покупателей. Значение x – это различные факторы, влияющие на переменную. Параметры a являются коэффициентами регрессии. То есть, именно они определяют значимость того или иного фактора. Индекс k обозначает общее количество этих самых факторов.

Разбор результатов анализа

Результаты регрессионного анализа выводятся в виде таблицы в том месте, которое указано в настройках.

Одним из основных показателей является R-квадрат. В нем указывается качество модели. В нашем случае данный коэффициент равен 0,705 или около 70,5%. Это приемлемый уровень качества. Зависимость менее 0,5 является плохой.

Ещё один важный показатель расположен в ячейке на пересечении строки «Y-пересечение» и столбца «Коэффициенты». Тут указывается какое значение будет у Y, а в нашем случае, это количество покупателей, при всех остальных факторах равных нулю. В этой таблице данное значение равно 58,04.

Значение на пересечении граф «Переменная X1» и «Коэффициенты» показывает уровень зависимости Y от X. В нашем случае — это уровень зависимости количества клиентов магазина от температуры. Коэффициент 1,31 считается довольно высоким показателем влияния.

Как видим, с помощью программы Microsoft Excel довольно просто составить таблицу регрессионного анализа. Но, работать с полученными на выходе данными, и понимать их суть, сможет только подготовленный человек.

Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.

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

Помогла ли вам эта статья?

Метод линейной регрессии позволяет нам описывать прямую линию, максимально соответствующую ряду упорядоченных пар (x, y). Уравнение для прямой линии, известное как линейное уравнение, представлено ниже:

ŷ — ожидаемое значение у при заданном значении х,

x — независимая переменная,

a — отрезок на оси y для прямой линии,

b — наклон прямой линии.

На рисунке ниже это понятие представлено графически:

На рисунке выше показана линия, описанная уравнением ŷ =2+0.5х. Отрезок на оси у — это точка пересечения линией оси у; в нашем случае а = 2. Наклон линии, b, отношение подъема линии к длине линии, имеет значение 0.5. Положительный наклон означает, что линия поднимается слева направо. Если b = 0, линия горизонтальна, а это значит, что между зависимой и независимой переменными нет никакой связи. Иными словами, изменение значения x не влияет на значение y.

Часто путают ŷ и у. На графике показаны 6 упорядоченных пар точек и линия, в соответствии с данным уравнением

На этом рисунке показана точка, соответствующая упорядоченной паре х = 2 и у = 4. Обратите внимание, что ожидаемое значение у в соответствии с линией при х
= 2 является ŷ. Мы можем подтвердить это с помощью следу­ющего уравнения:

ŷ = 2 + 0.5х =2 +0.5(2) =3.

Значение у представляет собой фактическую точку, а значение ŷ — это ожидаемое значение у с использованием линейного уравнения при заданном значении х.

Следующий шаг — определить линейное уравнение, максимально соответствующее набору упорядоченных пар, об этом мы говорили в предыдущей статье, где определяли вид уравнения по методу наименьших квадратов.

Использование Excel для определения линейной регрессии

Для того, чтобы воспользоваться инструментом регрессионного анализа встроенного в Excel, необходимо активировать надстройку Пакет анализа
. Найти ее можно, перейдя по вкладке Файл –> Параметры
(2007+), в появившемся диалоговом окне Параметры
Excel
переходим во вкладку Надстройки.
В поле Управление
выбираем Надстройки
Excel
и щелкаем Перейти.
В появившемся окне ставим галочку напротив Пакет анализа,
жмем ОК.

Во вкладке Данные
в группе Анализ
появится новая кнопка Анализ данных.

Чтобы продемонстрировать работу надстройки, воспользуемся данными с предыдущей статьи, где парень и девушка делят столик в ванной. Введите данные нашего примера с ванной в столбцы А и В чистого листа.

Перейдите во вкладку Данные,
в группе Анализ
щелкните Анализ данных.
В появившемся окне Анализ данных
выберите Регрессия
, как показано на рисунке, и щелкните ОК.

Установите необходимыe параметры регрессии в окне Рег­рессия
, как показано на рисунке:

Щелкните ОК.
На рисунке ниже показаны полученные результаты:

Эти результаты соответствуют тем, которые мы получили путем самостоя­тельных вычислений в предыдущей статье.

Регрессионный анализ — это статистический метод исследования, позволяющий показать зависимость того или иного параметра от одной либо нескольких независимых переменных. В докомпьютерную эру его применение было достаточно затруднительно, особенно если речь шла о больших объемах данных. Сегодня, узнав как построить регрессию в Excel, можно решать сложные статистические задачи буквально за пару минут. Ниже представлены конкретные примеры из области экономики.

Виды регрессии

Само это понятие было введено в математику Фрэнсисом Гальтоном в 1886 году. Регрессия бывает:

• линейной;
• параболической;
• степенной;
• экспоненциальной;
• гиперболической;
• показательной;
• логарифмической.

Пример 1

Рассмотрим задачу определения зависимости количества уволившихся членов коллектива от средней зарплаты на 6 промышленных предприятиях.

Задача. На шести предприятиях проанализировали среднемесячную заработную плату и количество сотрудников, которые уволились по собственному желанию. В табличной форме имеем:

Для задачи определения зависимости количества уволившихся работников от средней зарплаты на 6 предприятиях модель регрессии имеет вид уравнения Y = а0 + а1×1 +…+аkxk, где хi — влияющие переменные, ai — коэффициенты регрессии, a k — число факторов.

Для данной задачи Y — это показатель уволившихся сотрудников, а влияющий фактор — зарплата, которую обозначаем X.

Использование возможностей табличного процессора «Эксель»

Анализу регрессии в Excel должно предшествовать применение к имеющимся табличным данным встроенных функций. Однако для этих целей лучше воспользоваться очень полезной надстройкой «Пакет анализа». Для его активации нужно:

• с вкладки «Файл» перейти в раздел «Параметры»;
• в открывшемся окне выбрать строку «Надстройки»;
• щелкнуть по кнопке «Перейти», расположенной внизу, справа от строки «Управление»;
• поставить галочку рядом с названием «Пакет анализа» и подтвердить свои действия, нажав «Ок».

Если все сделано правильно, в правой части вкладки «Данные», расположенном над рабочим листом «Эксель», появится нужная кнопка.

Линейная регрессия в Excel

Теперь, когда под рукой есть все необходимые виртуальные инструменты для осуществления эконометрических расчетов, можем приступить к решению нашей задачи. Для этого:

• щелкаем по кнопке «Анализ данных»;
• в открывшемся окне нажимаем на кнопку «Регрессия»;
• в появившуюся вкладку вводим диапазон значений для Y (количество уволившихся работников) и для X (их зарплаты);
• подтверждаем свои действия нажатием кнопки «Ok».

В результате программа автоматически заполнит новый лист табличного процессора данными анализа регрессии. Обратите внимание! В Excel есть возможность самостоятельно задать место, которое вы предпочитаете для этой цели. Например, это может быть тот же лист, где находятся значения Y и X, или даже новая книга, специально предназначенная для хранения подобных данных.

Анализ результатов регрессии для R-квадрата

В Excel данные полученные в ходе обработки данных рассматриваемого примера имеют вид:

Прежде всего, следует обратить внимание на значение R-квадрата. Он представляет собой коэффициент детерминации. В данном примере R-квадрат = 0,755 (75,5%), т. е. расчетные параметры модели объясняют зависимость между рассматриваемыми параметрами на 75,5 %. Чем выше значение коэффициента детерминации, тем выбранная модель считается более применимой для конкретной задачи. Считается, что она корректно описывает реальную ситуацию при значении R-квадрата выше 0,8. Если R-квадрата tкр, то гипотеза о незначимости свободного члена линейного уравнения отвергается.

В рассматриваемой задаче для свободного члена посредством инструментов «Эксель» было получено, что t=169,20903, а p=2,89Е-12, т. е. имеем нулевую вероятность того, что будет отвергнута верная гипотеза о незначимости свободного члена. Для коэффициента при неизвестной t=5,79405, а p=0,001158. Иными словами вероятность того, что будет отвергнута верная гипотеза о незначимости коэффициента при неизвестной, равна 0,12%.

Таким образом, можно утверждать, что полученное уравнение линейной регрессии адекватно.

Задача о целесообразности покупки пакета акций

Множественная регрессия в Excel выполняется с использованием все того же инструмента «Анализ данных». Рассмотрим конкретную прикладную задачу.

Руководство компания «NNN» должно принять решение о целесообразности покупки 20 % пакета акций АО «MMM». Стоимость пакета (СП) составляет 70 млн американских долларов. Специалистами «NNN» собраны данные об аналогичных сделках. Было принято решение оценивать стоимость пакета акций по таким параметрам, выраженным в миллионах американских долларов, как:

• кредиторская задолженность (VK);
• объем годового оборота (VO);
• дебиторская задолженность (VD);
• стоимость основных фондов (СОФ).

Кроме того, используется параметр задолженность предприятия по зарплате (V3 П) в тысячах американских долларов.

Решение средствами табличного процессора Excel

Прежде всего, необходимо составить таблицу исходных данных. Она имеет следующий вид:

• вызывают окно «Анализ данных»;
• выбирают раздел «Регрессия»;
• в окошко «Входной интервал Y» вводят диапазон значений зависимых переменных из столбца G;
• щелкают по иконке с красной стрелкой справа от окна «Входной интервал X» и выделяют на листе диапазон всех значений из столбцов B,C, D, F.

Отмечают пункт «Новый рабочий лист» и нажимают «Ok».

Получают анализ регрессии для данной задачи.

Изучение результатов и выводы

«Собираем» из округленных данных, представленных выше на листе табличного процессора Excel, уравнение регрессии:

СП = 0,103*СОФ + 0,541*VO – 0,031*VK +0,405*VD +0,691*VZP – 265,844.

В более привычном математическом виде его можно записать, как:

y = 0,103*x1 + 0,541*x2 – 0,031*x3 +0,405*x4 +0,691*x5 – 265,844

Данные для АО «MMM» представлены в таблице:

Подставив их в уравнение регрессии, получают цифру в 64,72 млн американских долларов. Это значит, что акции АО «MMM» не стоит приобретать, так как их стоимость в 70 млн американских долларов достаточно завышена.

Как видим, использование табличного процессора «Эксель» и уравнения регрессии позволило принять обоснованное решение относительно целесообразности вполне конкретной сделки.

Теперь вы знаете, что такое регрессия. Примеры в Excel, рассмотренные выше, помогут вам в решение практических задач из области эконометрики.

Линия регрессии является графическим отражением взаимосвязи между явлениями. Очень наглядно можно построить линию регрессии в программе Excel.

Для этого необходимо:

1.Открыть программу Excel

2.Создать столбцы с данными. В нашем примере мы будем строить линию регрессии, или взаимосвязи, между агрессивностью и неуверенностью в себе у детей-первоклассников. В эксперименте участвовали 30 детей, данные представлены в таблице эксель:

1 столбик — № испытуемого

2 столбик — агрессивность
в баллах

3 столбик — неуверенность в себе
в баллах

3.Затем необходимо выделить оба столбика (без названия столбика), нажать вкладку вставка

,
выбрать точечная

, а из предложенных макетов выбрать самый первый точечная с маркерами

.

4.Итак у нас получилась заготовка для линии регрессии — так называемая — диаграмма рассеяния
. Для перехода к линии регрессии нужно щёлкнуть на получившийся рисунок, нажать вкладку конструктор,

найти на панели макеты диаграмм

и выбрать Ма
кет9

, на нем ещё написано f(x)

5.Итак, у нас получилась линия регрессии. На графике также указано её уравнение и квадрат коэффициента корреляции

6.Осталось добавить название графика, название осей. Также по желанию можно убрать легенду, уменьшить количество горизонтальных линий сетки (вкладка макет

, затем сетка

). Основные изменения и настройки производятся во вкладке Макет

Линия регрессии построена в MS Excel. Теперь её можно добавить в текст работы.

Дата: 31 января 2017 Категория: Excel Поделиться, добавить в закладки или статью

Здравствуйте, друзья. Думаю, каждому, кто работал в Эксель, попадались таблицы со структурой данных. Группировка в Эксель, чаще всего, применяется, когда есть организация со структурой, и мы оцениваем некоторые показатели согласно этой структуры. Например, продажи по Компании в целом, по региональным представительствам, по менеджерам. Посмотрите на картинке, как это может быть без группировки:

На рисунке детальный пример отчета о продажах по структурным подразделениям подневно.  А что если нужно предоставить руководителям отчет в разрезе только лишь департаментов и помесячно, без детализации? Чтобы было вот так:

Согласитесь, такой вид таблицы более нагляден и показателен для анализа работы Компании в целом. Но как получить такую таблицу достаточно быстро, не скрывая и не удаляя ячейки? Очень просто, задайте структуру документа.

На рисунке выше я привел уже структурированный документ, с маркерами группы. В таблице сгруппированы менеджеры по регионам и регионы в компании, а так же, дни недели в месяцы. Чтобы скрыть какую-то отдельную группу, кликните на значке «минус» в итоговой строке этой группы». Чтобы раскрыть – на значке «плюс». Чтобы отобразить какой-то определенный уровень – нажмите на его номер в верхнем левом углу листа.

Обратите внимание, данные сгруппированы в несколько уровней. Каждый последующий вложен в предыдущий. Всего Эксель позволяет создать до восьми уровней в строках и восьми – в столбцах.

Есть два способа создать структуру листа: автоматический и ручной.

Программа может попытаться создать структуру автоматически. Для этого нажмите на ленте: Структура – Группировать – Создать структуру.

Если у Вас правильно и логично записаны формулы суммирования, структура будет создана правильно. У меня эта функция часто срабатывает правильно, поэтому сначала я пробую именно автоматическое создание. Структура из примера отлично создалась автоматически.

Ручное создание структуры

Создание структуры вручную позволяет держать весь процесс под контролем и гарантированно получить правильный результат. Чтобы структурировать лист вручную, выполните такие действия:

1. Оформите и наполните таблицу, создайте итоговые строки и столбцы
2. Кликните на маленькой пиктограмме со стрелкой в нижнем правом углу ленточной группы Данные – Структура. В открывшемся окне настройте расположение строк и столбцов итогов

1. Выделите строки или столбцы, которые нужно группировать (не выделяйте итоговые). Делайте это с каждой группой по очереди, начиная с самых «глубоких». В моем примере это фамилии менеджеров.

1. Нажмите на ленте Структура – Группировать (ли нажмите Alt+Shift+стрелка вправо). Будет создана группировка

1. Повторяйте п.3-4 до полного структурирования данных. Повторюсь, начинайте с подчиненных групп, потом переходите на уровень выше. Т.е. в таблице из примера мы поочередно сгруппируем менеджеров в филиалы, потом филиалы в компанию.

Когда Вы вставляете новые строки и столбцы в структурированную таблицу – будьте осторожны. Если, например, добавляется новый менеджер в группу, вставляйте строку где-то между сгруппированными строками, не первым элементом группы и не последним. В противном случае, новая строка не впишется в структуру.

При копировании диапазона ячеек, скрытые строки и столбцы не копируются. Но когда они скрыты группировкой – все равно копируются. Чтобы выделить только данные, отображенные на экране, выделите нужный диапазон и нажмите F5. В открывшемся окне выберите Выделить – Только видимые ячейки. Теперь ячейки, скрытые группировкой, не будут скопированы.

Если Вам больше не нужна структура – удалите ее. Для этого выполните на ленте Данные – Структура – Разгруппировать – Удалить структуру.

Группированные данные, структурированное рабочее пространство – не только добавляют практичности Вашим таблицам, это правило хорошего тона, когда одну и ту же таблицу можно легко посмотреть как в развернутом виде, так и в детальном.

Вот и все, тренируйтесь и применяйте на практике структурирование данных в Экселе. Приглашаю Вас комментировать изложенный материал, задавайте Ваши вопросы и делитесь опытом!

Следующая статья будет посвящена подключению внешних данных и их консолидации. Это неотъемлемая часть работы большинства пользователей Excel. Присоединяйтесь к чтению!

Поделиться, добавить в закладки или статью

Если у вас имеется большая и сложная таблица на небольшом мониторе (например, ноутбука), то в процессе работы с ней часто возникает желание скрыть часть ненужных в текущий момент данных (строк или столбцов). Основные способы для решения этой проблемы — скрытие строк и группировка. Вот о последнем способе и пойдет речь далее.

Предположим, что мы работаем вот с такой сложной многоуровневой таблицей с данными:

Обратите внимание на то, что в таблице ясно и четко прослеживаются вложенные друг в друга уровни данных. Такую структуру часто можно увидеть в:

• бюджетировании — статьи доходов/расходов группируются в блоки (cost centers) или по географическому признаку (страна-край-город)
• управлении проектами — этапы проектов разбиты обычно на более мелкие подзадачи и действия
• строительных сметах — похожим образом обычно расписываются расчеты расхода материалов и их стоимости при строительстве
• и т.д. — дальше придумайте сами.

Делать такую группировку вручную весьма мучительно, вследствие неудобности и ограниченности средств группировки самого Excel. Поэтому, столкнувшись как-то с подобной задачей в одном из своих проектов, я написал макрос для автоматической группировки подобных списков, которым и хочу тут поделиться. Чтобы применить его к вашему списку, проделайте следующие действия:

Нажмите сочетание клавиш ALT+F11, чтобы открыть редактор Visual Basic. В нем выберите в меню команду Insert — Module, чтобы вставить новый модуль и скопируйте туда текст макроса:

Sub Multilevel_Group()      Dim level As Single, i As Single      Dim start As Single, LastRow As Single        Const FIRST_ROW = 2         'первая строка списка      Const FIRST_COLUMN = 1      'первый столбец списка      Const NUMBER_OF_LEVELS = 3  'количество уровней        Set ws = ActiveSheet      ws.UsedRange.ClearOutline   'убираем все группировки на листе      LastRow = WorksheetFunction.Match("Конец", ws.Columns(FIRST_COLUMN), 0) 'определяем номер последней строки        'проходим во вложенном цикле по уровням и группируем      For level = 1 To NUMBER_OF_LEVELS          start = 0          For i = FIRST_ROW To LastRow              'если нашли начало группы - запоминаем номер строки              If ws.Cells(i, level+FIRST_COLUMN-1)  "" And _                     WorksheetFunction.CountA(ws.Cells(i + 1, FIRST_COLUMN).Resize(1, level)) = 0 Then start = i                'если нашли конец группы - группируем              If WorksheetFunction.CountA(ws.Cells(i + 1, FIRST_COLUMN).Resize(1, level)) > 0 And start > 0 Then                  ws.Rows(start + 1 & ":" & i).Group                  start = 0              End If          Next i      Next level  End Sub  

При необходимости, текст можно слегка подкорректировать под ваши особенности, а именно изменить:

• FIRST_ROW — номер первой строки списка, начиная с которой пойдет группировка. Если у вас шапка не из одной строки или над таблицей есть данные — меняйте.
• FIRST_COLUMN — номер первого столбца списка, с которого начинается анализ и группировка. Если слева от вашей таблицы есть еще колонки, то эту константу также нужно изменить.
• NUMBER_OF_LEVELS — количество уровней (столбцов) для анализа. В приведенном выше примере мы хотим проанализировать три первых столбца, поэтому значение этой константы =3

Важно! Макрос предполагает, что:

• Уровни заполняются по порядку, т.е., например, уровень 3 не может быть написан, если ему не предшествовал уровень 2.
• В первом столбце списка в последней строке должно быть слово Конец, которое необходимо, чтобы макрос понял, где заканчивается список и пора остановиться:

Чтобы запустить добавленный макрос для списка на текущем листе, нажмите сочетание клавиш ALT+F8, выберите в списке наш макрос Multilevel_Group и нажмите кнопку Выполнить (Run).

Ссылки по теме

• Что такое макросы, как их создавать, куда копировать текст макроса на Visual Basic
• Скрытие/отображение ненужных строк и столбцов

Таблицы в Excel представляют собой ряд строк и столбцов со связанными данными, которыми вы управляете независимо друг от друга.

Работая в Excel с таблицами, вы сможете создавать отчеты, делать расчеты, строить графики и диаграммы, сортировать и фильтровать информацию.

Если ваша работа связана с обработкой данных, то навыки работы с таблицами в Эксель помогут вам сильно сэкономить время и повысить эффективность.

Как работать в Excel с таблицами. Пошаговая инструкция

Прежде чем работать с таблицами в Эксель, последуйте рекомендациям по организации данных:

• Данные должны быть организованы в строках и столбцах, причем каждая строка должна содержать информацию об одной записи, например о заказе;
• Первая строка таблицы должна содержать короткие, уникальные заголовки;
• Каждый столбец должен содержать один тип данных, таких как числа, валюта или текст;
• Каждая строка должна содержать данные для одной записи, например, заказа. Если применимо, укажите уникальный идентификатор для каждой строки, например номер заказа;
• В таблице не должно быть пустых строк и абсолютно пустых столбцов.

1. Выделите область ячеек для создания таблицы

Выделите область ячеек, на месте которых вы хотите создать таблицу. Ячейки могут быть как пустыми, так и с информацией.

2. Нажмите кнопку “Таблица” на панели быстрого доступа

На вкладке “Вставка” нажмите кнопку “Таблица”.

3. Выберите диапазон ячеек

В всплывающем вы можете скорректировать расположение данных, а также настроить отображение заголовков. Когда все готово, нажмите “ОК”.

4. Таблица готова. Заполняйте данными!

Поздравляю, ваша таблица готова к заполнению! Об основных возможностях в работе с умными таблицами вы узнаете ниже.

Форматирование таблицы в Excel

Для настройки формата таблицы в Экселе доступны предварительно настроенные стили. Все они находятся на вкладке “Конструктор” в разделе “Стили таблиц”:

Если 7-ми стилей вам мало для выбора, тогда, нажав на кнопку, в правом нижнем углу стилей таблиц, раскроются все доступные стили. В дополнении к предустановленным системой стилям, вы можете настроить свой формат.

Помимо цветовой гаммы, в меню “Конструктора” таблиц можно настроить:

• Отображение строки заголовков – включает и отключает заголовки в таблице;
• Строку итогов – включает и отключает строку с суммой значений в колонках;
• Чередующиеся строки – подсвечивает цветом чередующиеся строки;
• Первый столбец – выделяет “жирным” текст в первом столбце с данными;
• Последний столбец – выделяет “жирным” текст в последнем столбце;
• Чередующиеся столбцы – подсвечивает цветом чередующиеся столбцы;
• Кнопка фильтра – добавляет и убирает кнопки фильтра в заголовках столбцов.

Как добавить строку или столбец в таблице Excel

Даже внутри уже созданной таблицы вы можете добавлять строки или столбцы. Для этого кликните на любой ячейке правой клавишей мыши для вызова всплывающего окна:

• Выберите пункт “Вставить” и кликните левой клавишей мыши по “Столбцы таблицы слева” если хотите добавить столбец, или “Строки таблицы выше”, если хотите вставить строку.

• Если вы хотите удалить строку или столбец в таблице, то спуститесь по списку в сплывающем окне до пункта “Удалить” и выберите “Столбцы таблицы”, если хотите удалить столбец или “Строки таблицы”, если хотите удалить строку.

Как отсортировать таблицу в Excel

Для сортировки информации при работе с таблицей, нажмите справа от заголовка колонки “стрелочку”, после чего появится всплывающее окно:

В окне выберите по какому принципу отсортировать данные: “по возрастанию”, “по убыванию”, “по цвету”, “числовым фильтрам”.

Как отфильтровать данные в таблице Excel

Для фильтрации информации в таблице нажмите справа от заголовка колонки “стрелочку”, после чего появится всплывающее окно:

• “Текстовый фильтр” отображается когда среди данных колонки есть текстовые значения;
• “Фильтр по цвету” также как и текстовый, доступен когда в таблице есть ячейки, окрашенные в отличающийся от стандартного оформления цвета;
• “Числовой фильтр” позволяет отобрать данные по параметрам: “Равно…”, “Не равно…”, “Больше…”, “Больше или равно…”, “Меньше…”, “Меньше или равно…”, “Между…”, “Первые 10…”, “Выше среднего”, “Ниже среднего”, а также настроить собственный фильтр.
• В всплывающем окне, под “Поиском” отображаются все данные, по которым можно произвести фильтрацию, а также одним нажатием выделить все значения или выбрать только пустые ячейки.

Если вы хотите отменить все созданные настройки фильтрации, снова откройте всплывающее окно над нужной колонкой и нажмите “Удалить фильтр из столбца”. После этого таблица вернется в исходный вид.

Как посчитать сумму в таблице Excel

Для того чтобы посчитать сумму колонки в конце таблицы, нажмите правой клавишей мыши на любой ячейке и вызовите всплывающее окно:

В списке окна выберите пункт “Таблица” => “Строка итогов”:

Внизу таблица появится промежуточный итог. Нажмите левой клавишей мыши на ячейке с суммой.

В выпадающем меню выберите принцип промежуточного итога: это может быть сумма значений колонки, “среднее”, “количество”, “количество чисел”, “максимум”, “минимум” и т.д.

Как в Excel закрепить шапку таблицы

Таблицы, с которыми приходится работать, зачастую крупные и содержат в себе десятки строк. Прокручивая таблицу “вниз” сложно ориентироваться в данных, если не видно заголовков столбцов. В Эксель есть возможность закрепить шапку в таблице таким образом, что при прокрутке данных вам будут видны заголовки колонок.

Для того чтобы закрепить заголовки сделайте следующее:

• Перейдите на вкладку “Вид” в панели инструментов и выберите пункт “Закрепить области”:

• Выберите пункт “Закрепить верхнюю строку”:

• Теперь, прокручивая таблицу, вы не потеряете заголовки и сможете легко сориентироваться где какие данные находятся:

Как перевернуть таблицу в Excel

Представим, что у нас есть готовая таблица с данными продаж по менеджерам:

На таблице сверху в строках указаны фамилии продавцов, в колонках месяцы. Для того чтобы перевернуть таблицу и разместить месяцы в строках, а фамилии продавцов нужно:

• Выделить таблицу целиком (зажав левую клавишу мыши выделить все ячейки таблицы) и скопировать данные (CTRL+C):

• Переместить курсор мыши на свободную ячейку и нажать правую клавишу мыши. В открывшемся меню выбрать “Специальная вставка” и нажать на этом пункте левой клавишей мыши:

• В открывшемся окне в разделе “Вставить” выбрать “значения” и поставить галочку в пункте “транспонировать”:

• Готово! Месяцы теперь размещены по строкам, а фамилии продавцов по колонкам. Все что остается сделать – это преобразовать полученные данные в таблицу.

В этой статье вы ознакомились с принципами работы в Excel с таблицами, а также основными подходами в их создании. Пишите свои вопросы в комментарии!