0

Инструменты анализа данных в системе excel

Примечание: Мы стараемся как можно оперативнее обеспечивать вас актуальными справочными материалами на вашем языке. Эта страница переведена автоматически, поэтому ее текст может содержать неточности и грамматические ошибки. Для нас важно, чтобы эта статья была вам полезна. Просим вас уделить пару секунд и сообщить, помогла ли она вам, с помощью кнопок внизу страницы. Для удобства также приводим ссылку на оригинал (на английском языке).

Если вам нужно разработать сложные статистические или инженерные анализы, вы можете сэкономить этапы и время с помощью пакета анализа. Вы предоставляете данные и параметры для каждого анализа, и в этом средстве используются соответствующие статистические или инженерные функции для вычисления и отображения результатов в выходной таблице. Некоторые инструменты создают диаграммы в дополнение к выходным таблицам.

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

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

Откройте вкладку Файл, нажмите кнопку Параметры и выберите категорию Надстройки.

Если вы используете Excel 2007, нажмите кнопку Microsoft Office , а затем — Параметры Excel .

В раскрывающемся списке Управление выберите пункт Надстройки Excel и нажмите кнопку Перейти.

Если вы используете Excel для Mac, в строке меню откройте вкладку Средства и в раскрывающемся списке выберите пункт Надстройки для Excel.

В диалоговом окне Надстройки установите флажок Пакет анализа, а затем нажмите кнопку ОК.

Если Пакет анализа отсутствует в списке поля Доступные надстройки, нажмите кнопку Обзор, чтобы выполнить поиск.

Если выводится сообщение о том, что пакет анализа не установлен на компьютере, нажмите кнопку Да, чтобы установить его.

Примечание: Чтобы включить функцию Visual Basic для приложений (VBA) для пакета анализа, вы можете загрузить надстройку "пакет анализа — VBA" таким же образом, как и при загрузке пакета анализа. В диалоговом окне Доступные надстройки установите флажок Пакет анализа — VBA .

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

Однофакторный дисперсионный анализ

Это средство выполняет простой анализ дисперсии для данных двух или более образцов. Анализ — это проверка гипотезы о том, что каждый образец выводится из того же основного распределения вероятности, что и для альтернативной гипотезы, для которой базовые распределения вероятностей не одинаковы. Если есть только два примера, вы можете использовать функцию на листе T . Проверка. В более чем двух выборках нет удобной обобщения с T .И может быть вызвана модель одноФакторного дисперсионный проверки.

Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями

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

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

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

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

Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений

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

На листе КОРРЕЛ и Пирсон рассчитываются коэффициент корреляции между двумя переменными измерения, если измерения для каждой переменной отображаются для каждого из N субъектов. (Отсутствие наблюдения для какой-либо из тем приводит к тому, что эта тема пропускается в анализе.) Средство анализа корреляции особенно полезно, если для N тем используется более двух переменных измерения. Она предоставляет выходную таблицу, матрицу корреляции, которая показывает значение КОРРЕЛ (или Пирсона), примененное к каждой возможной паре переменных измерения.

Коэффициент корреляции, например Ковариация, — это мера экстента, в котором одновременно различаются две переменные измерения. В отличие от ковариации коэффициент корреляции масштабируется таким образом, чтобы его значение не зависело от единиц, в которых выражаются две переменные измерения. (Например, если две переменные измерения являются весом и высотой, значение коэффициента корреляции не меняется, если вес конвертируется из килограммов в килограммы). Значение любого коэффициента корреляции должно находиться в диапазоне от-1 до + 1 включительно.

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

Вы можете использовать инструменты корреляции и ковариации в одном и том же параметре, если у вас есть N различных переменных измерения, которые потратили на набор отдельных пользователей. Средства корреляции и ковариации предоставляют выходную таблицу, матрицу, которая показывает коэффициент корреляции или ковариацию соответственно между каждой парой переменных измерения. Разница заключается в том, что коэффициенты корреляции масштабируются в зависимости от-1 и + 1 включительно. Соответствующие ковариации не масштабируются. Как коэффициент корреляции, так и ковариация — это величины экстентов, в которых две переменные различны друг от друга.

Инструмент Ковариация вычисляет значение функции коВАРИАЦИя на листе . P для каждой пары переменных измерения. (Прямое использование коВАРИАЦИи. Функция P вместо средства Ковариация является разумной альтернативой, если есть только две переменные измерения, т. е. N = 2.) Запись по диагонали в выходной таблице инструмента ковариации в строке i — это Ковариация переменной измерения i-ой. Это всего лишь дисперсия Генеральной совокупности для этой переменной, вычисленная функцией на листе var . P.

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

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

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

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

Читайте также:  Всемирная паутина родилась в городе

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

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

С помощью этого инструмента вычисляется значение f F-статистики (или F-коэффициент). Значение f, близкое к 1, показывает, что дисперсии генеральной совокупности равны. В таблице результатов, если f 1, "P(F

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

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

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

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

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

N — число предшествующих периодов, входящих в скользящее среднее;

A j — фактическое значение в момент времени j;

F j — прогнозируемое значение в момент времени j.

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

Инструмент «ранжирование и персентиль» формирует таблицу, содержащую порядковый и процентный ранги для каждого значения в наборе данных. Вы можете проанализировать относительные значения в наборе данных. Это средство использует функции ранжирования на листе . EQ и ПРОЦЕНТРАНГ. INC. Если вы хотите учитывать привязанные значения, используйте ранг. EQ , который обрабатывает привязанные значения в соответствии с одинаковым рангом или использует ранг.Функция AVG , возвращающая среднее значение ранга для привязанных значений.

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

Средство регрессия использует функцию листа ЛИНЕЙН.

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

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

Для всех трех средств, перечисленных ниже, значение t вычисляется и отображается как "t-статистика" в выводимой таблице. В зависимости от данных это значение t может быть отрицательным или неотрицательным. Если предположить, что средние генеральной совокупности равны, при t =0 "P(T Парный двухвыборочный t-тест для средних

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

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

Двухвыборочный t-тест с одинаковыми дисперсиями

Это средство анализа выполняет двухвыборочный t-тест учащегося. В этой форме t-тест предполагается, что два набора данных получены из распространения с одинаковыми дисперсиями. Она называется гомоскедастическийм t-тестом. Вы можете использовать этот t-тест, чтобы определить, могут ли два примера быть получены из распределений с одинаковым заполнением.

Двухвыборочный t-тест с различными дисперсиями

Это средство анализа выполняет двухвыборочный t-тест учащегося. В этой форме t-тест предполагается, что два набора данных получены из распространения с неравными дисперсиями. Она называется гетероскедастическийм t-тестом. Как и в предыдущем случае с одинаковыми дисперсиями, вы можете использовать этот t-тест, чтобы определить, должны ли два примера поступать из распределения с одинаковым заполнением. Используйте этот тест, если в двух примерах есть отдельные темы. Используйте парный тест, описанный в приведенном ниже примере, когда есть один набор тем, а в двух образцах — измерения для каждой темы до и после обработки.

Для определения тестовой величины t используется следующая формула.

Следующая формула используется для вычисления степеней свободы, DF. Так как результат вычисления обычно не является целым числом, значение df округляется до ближайшего целого числа, чтобы получить критическое значение из t-таблицы. Функция листа Excel — T . Тест использует вычисляемое значение DF без округля, так как можно вычислить значение для T . Проверка с нецелочисленной DF. Из-за разных подходов к определению степеней свободы результаты в T . Тестирование и это средство t-тест будет отличаться в случае неРавной вариации.

Двухвыборочный z-тест для средних — это Двухвыборочный z-тест для средних и известных отклонений. Это средство используется для проверки гипотезы на то, что в двух или двусторонних вариантах есть различия между двумя единицами заполнения. Если вариативность неизвестна, то функция листа Z .Вместо этого следует использовать проверку .

При использовании этого инструмента следует внимательно просматривать результат. "P(Z = ABS(z)), вероятность z-значения, удаленного от 0 в том же направлении, что и наблюдаемое z-значение при одинаковых средних значениях генеральной совокупности. "P(Z = ABS(z) или Z

Дополнительные сведения

Вы всегда можете задать вопрос специалисту Excel Tech Community, попросить помощи в сообществе Answers community, а также предложить новую функцию или улучшение на веб-сайте Excel User Voice.

Программа Excel – это не просто табличный редактор, но ещё и мощный инструмент для различных математических и статистических вычислений. В приложении имеется огромное число функций, предназначенных для этих задач. Правда, не все эти возможности по умолчанию активированы. Именно к таким скрытым функциям относится набор инструментов «Анализ данных». Давайте выясним, как его можно включить.

Включение блока инструментов

Чтобы воспользоваться возможностями, которые предоставляет функция «Анализ данных», нужно активировать группу инструментов «Пакет анализа», выполнив определенные действия в настройках Microsoft Excel. Алгоритм этих действий практически одинаков для версий программы 2010, 2013 и 2016 года, и имеет лишь незначительные отличия у версии 2007 года.

Активация

  1. Перейдите во вкладку «Файл». Если вы используете версию Microsoft Excel 2007, то вместо кнопки «Файл» нажмите значок Microsoft Office в верхнем левом углу окна.

В открывшемся окне параметров Эксель переходим в подраздел «Надстройки» (предпоследний в списке в левой части экрана).

Читайте также:  Блютуз наушники для компьютера как подключить

В этом подразделе нас будет интересовать нижняя часть окна. Там представлен параметр «Управление». Если в выпадающей форме, относящейся к нему, стоит значение отличное от «Надстройки Excel», то нужно изменить его на указанное. Если же установлен именно этот пункт, то просто кликаем на кнопку «Перейти…» справа от него.

После выполнения этих действий указанная функция будет активирована, а её инструментарий доступен на ленте Excel.

Запуск функций группы «Анализ данных»

Теперь мы можем запустить любой из инструментов группы «Анализ данных».

    Переходим во вкладку «Данные».

  • После этого запускается окошко с большим перечнем различных инструментов, которые предлагает функция «Анализ данных». Среди них можно выделить следующие возможности:
    • Корреляция;
    • Гистограмма;
    • Регрессия;
    • Выборка;
    • Экспоненциальное сглаживание;
    • Генератор случайных чисел;
    • Описательная статистика;
    • Анализ Фурье;
    • Различные виды дисперсионного анализа и др.
    • Выбираем ту функцию, которой хотим воспользоваться и жмем на кнопку «OK».

      Работа в каждой функции имеет свой собственный алгоритм действий. Использование некоторых инструментов группы «Анализ данных» описаны в отдельных уроках.

      Как видим, хотя блок инструментов «Пакет анализа» и не активирован по умолчанию, процесс его включения довольно прост. В то же время, без знания четкого алгоритма действий вряд ли у пользователя получится быстро активировать эту очень полезную статистическую функцию.

      Отблагодарите автора, поделитесь статьей в социальных сетях.

      Исследование сущности дисперсионного анализа. Характеристика набора средств анализа, которые входят в состав Microsoft Excel и предназначены для решения сложных статистических и инженерных задач. Экспоненциальное сглаживание. Генерация случайных чисел.

      Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
      Вид контрольная работа
      Язык русский
      Дата добавления 10.08.2010
      Размер файла 27,7 K

      Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

      Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

      Пакет анализа. В состав Microsoft Excel входит набор средств анализа данных (так называемый пакет анализа), предназначенный для решения сложных статистических и инженерных задач. Для проведения анализа данных с помощью этих инструментов следует указать входные данные и выбрать параметры; анализ будет проведен с помощью подходящей статистической или инженерной макрофункции, а результат будет помещен в выходной диапазон. Другие средства позволяют представить результаты анализа в графическом виде.

      Доступные средства. Чтобы просмотреть список доступных инструментов анализа, выберите команду Анализ данных в меню Сервис. Если команда Анализ данных в меню Сервис отсутствует — необходима установка пакета анализа.

      Необходимые знания. Для успешного применения процедур анализа необходимы начальные знания в области статистических и инженерных расчетов, для которых эти инструменты были разработаны.

      Пакет анализа включает в себя три средства дисперсионного анализа. Выбор конкретного инструмента определяется числом факторов и числом выборок в исследуемой совокупности данных.

      Используется для количественной оценки взаимосвязи двух наборов данных, представленных в безразмерном виде. Коэффициент корреляции выборки представляет собой ковариацию двух наборов данных, деленную на произведение их стандартных отклонений.

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

      Используется для вычисления среднего произведения отклонений точек данных от относительных средних. Ковариация является мерой связи между двумя диапазонами данных.

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

      Это средство анализа служит для создания одномерного статистического отчета, содержащего информацию о центральной тенденции и изменчивости входных данных. Чтобы получить более подробные сведения о параметрах диалогового окна

      Предназначается для предсказания значения на основе прогноза для предыдущего периода, скорректированного с учетом погрешностей в этом прогнозе. Использует константу сглаживания a, по величине которой определяет, насколько сильно влияют на прогнозы погрешности в предыдущем прогнозе.

      Предназначается для решения задач в линейных системах и анализа периодических данных, используя метод быстрого преобразования Фурье (БПФ). Эта процедура поддерживает также обратные преобразования, при этом, инвертирование преобразованных данных возвращает исходные данные.

      Двухвыборочный F-тест применяется для сравнения дисперсий двух генеральных совокупностей. Например, F-тест можно использовать для выявления различия в дисперсиях временных характеристик, вычисленных по двум выборкам.

      Используется для вычисления выборочных и интегральных частот попадания данных в указанные интервалы значений, при этом, генерируются числа попаданий для заданного диапазона ячеек. Например, необходимо выявить тип распределения успеваемости в группе из 20 студентов. Таблица гистограммы состоит из границ шкалы оценок и количеств студентов, уровень успеваемости которых находится между самой нижней границей и текущей границей. Наиболее часто повторяемый уровень является модой интервала данных.

      Используется для расчета значений в прогнозируемом периоде на основе среднего значения переменной для указанного числа предшествующих периодов. Каждое прогнозируемое значение основано на формуле:

      · N число предшествующих периодов, входящих в скользящее среднее

      · Aj фактическое значение в момент времени j

      · Fj прогнозируемое значение в момент времени j

      Скользящее среднее, в отличие от простого среднего для всей выборки, содержит сведения о тенденциях изменения данных. Процедура может использоваться для прогноза сбыта, инвентаризации и других процессов.

      Пакет анализа включает в себя три средства анализа среднего для совокупностей различных типов:

      Используется для заполнения диапазона случайными числами, извлеченными из одного или нескольких распределений. С помощью данной процедуры можно моделировать объекты, имеющие случайную природу, по известному распределению вероятностей. Например, можно использовать нормальное распределение для моделирования совокупности данных по росту индивидуумов, или использовать распределение Бернулли для двух вероятных исходов, чтобы описать совокупность результатов бросания монетки.

      Используется для вывода таблицы, содержащей порядковый и процентный ранги для каждого значения в наборе данных. Данная процедура может быть применена для анализа относительного взаиморасположения данных в наборе.

      Линейный регрессионный анализ заключается в подборе графика для набора наблюдений с помощью метода наименьших квадратов. Регрессия используется для анализа воздействия на отдельную зависимую переменную значений одной или более независимых переменных. Например, на спортивные качества атлета влияют несколько факторов, включая возраст, рост и вес. Регрессия пропорционально распределяет меру качества по этим трем факторам на основе данных функционирования атлета. Результаты регрессии впоследствии могут быть использованы для предсказания качеств нового, непроверенного атлета.

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

      Двухвыборочный z-тест для средних с известными дисперсиями используется для проверки гипотезы о различии между средними двух генеральных совокупностей. Например, этот тест может использоваться для определения различия между характеристиками двух моделей автомобилей.

      Возможность использования формул и функций является одним из важнейших свойств программы обработки электронных таблиц. Это, в частности, позволяет проводить статистический анализ числовых значений в таблице.

      Текст формулы, которая вводится в ячейку таблицы, должен начинаться со знака равенства (=), чтобы программа Excel могла отличить формулу от текста. После знака равенства в ячейку записывается математическое выражение, содержащее аргументы, арифметические операции и функции.

      В качества аргументов в формуле обычно используются числа и адреса ячеек. Для обозначения арифметических операций могут использоваться следующие символы: + (сложение); – (вычитание); * (умножение); / (деление).

      Формула может содержать ссылки на ячейки, которые расположены на другом рабочем листе или даже в таблице другого файла. Однажды введенная формула может быть в любое время модифицирована. Встроенный Менеджер формул помогает пользователю найти ошибку или неправильную ссылку в большой таблице.

      Читайте также:  Ворлд оф танкс не запускается клиент

      Кроме этого, программа Excel позволяет работать со сложными формулами, содержащими несколько операций. Для наглядности можно включить текстовый режим, тогда программа Excel будет выводить в ячейку не результат вычисления формулы, а собственно формулу.

      Программа Excel интерпретирует вводимые данные либо как текст (выравнивается по левому краю), либо как числовое значение (выравнивается по правому краю). Для ввода формулы необходимо ввести алгебраическое выражение, которому должен предшествовать знак равенства (=).

      Предположим, что в ячейке А1 таблицы находится число 100, а в ячейке В1 – число 20. Чтобы разделить первое число на второе и результат поместить в ячейку С1, в ячейку С1 следует ввести соответствующую формулу (=А1/В1) и нажать [Enter].

      Ввод формул можно существенно упростить, используя маленький трюк. После ввода знака равенства следует просто щелкнуть мышью по первой ячейке, затем ввести операцию деления и щелкнуть по второй ячейке

      Виды статистических функций в Microsoft Excel 2000:

      FРАСП Возвращает F-распределение вероятности

      Возвращает F-распределение вероятности. Эту функцию можно использовать, чтобы определить, имеют ли два множества данных различные степени плотности. Например, можно исследовать результаты тестирования мужчин и женщин, окончивших высшую школу и определить отличается ли разброс результатов для мужчин и женщин.

      FРАСПОБР Возвращает обратное значение для F-распределения вероятности

      ZТЕСТ Возвращает двустороннее P-значение z-теста

      БЕТАОБР Возвращает обратную функцию к интегральной функции плотности бета-вероятности

      БЕТАРАСП Возвращает интегральную функцию плотности бета-вероятности

      БИНОМРАСП Возвращает отдельное значение биномиального распределения

      ВЕЙБУЛЛ Возвращает распределение Вейбулла

      ВЕРОЯТНОСТЬ Возвращает вероятность того, что значение из диапазона находится внутри заданных пределов

      ГАММАНЛОГ Возвращает натуральный логарифм гамма функции, Г(x)

      ГАММАОБР Возвращает обратное гамма-распределение

      ГАММАРАСП Возвращает гамма-распределение

      ГИПЕРГЕОМЕТ Возвращает гипергеометрическое распределение

      ДИСП Оценивает дисперсию по выборке

      ДИСПА Оценивает дисперсию по выборке, включая числа, текст и логические значения

      ДИСПР Вычисляет дисперсию для генеральной совокупности

      ДИСПРА Вычисляет дисперсию для генеральной совокупности, включая числа, текст и логические значения

      ДОВЕРИТ Возвращает доверительный интервал для среднего значения по генеральной совокупности

      КВАДРОТКЛ Возвращает сумму квадратов отклонений

      КВАРТИЛЬ Возвращает квартиль множества данных

      КВПИРСОН Возвращает квадрат коэффициента корреляции Пирсона

      КОВАР Возвращает ковариацию, то есть среднее произведений отклонений для каждой пары точек

      КОРРЕЛ Возвращает коэффициент корреляции между двумя множествами данных

      КРИТБИНОМ Возвращает наименьшее значение, для которого биномиальная функция распределения меньше или равна заданному значению

      ЛГРФПРИБЛ Возвращает параметры экспоненциального тренда

      ЛИНЕЙН Возвращает параметры линейного тренда

      ЛОГНОРМОБР Возвращает обратное логарифмическое нормальное распределение

      ЛОГНОРМРАСП Возвращает интегральное логарифмическое нормальное распределение

      МАКС Возвращает максимальное значение из списка аргументов

      МАКСА Возвращает максимальное значение из списка аргументов, включая числа, текст и логические значения

      МЕДИАНА Возвращает медиану заданных чисел

      МИН Возвращает минимальное значение из списка аргументов

      МИНА Возвращает минимальное значение из списка аргументов, включая числа, текст и логические значения

      МОДА Возвращает значение моды множества данных

      НАИБОЛЬШИЙ Возвращает k-ое наибольшее значение из множества данных

      НАИМЕНЬШИЙ Возвращает k-ое наименьшее значение в множестве данных

      НАКЛОН Возвращает наклон линии линейной регрессии

      НОРМАЛИЗАЦИЯ Возвращает нормализованное значение

      НОРМОБР Возвращает обратное нормальное распределение

      НОРМРАСП Возвращает нормальную функцию распределения

      НОРМСТОБР Возвращает обратное значение стандартного нормального распределения

      НОРМСТРАСП Возвращает стандартное нормальное интегральное распределение

      ОТРБИНОМРАСП Возвращает отрицательное биномиальное распределение

      ОТРЕЗОК Возвращает отрезок, отсекаемый на оси линией линейной регрессии

      ПЕРЕСТ Возвращает количество перестановок для заданного числа объектов

      ПЕРСЕНТИЛЬ Возвращает k-ую персентиль для значений из интервала

      ПИРСОН Возвращает коэффициент корреляции Пирсона

      ПРЕДСКАЗ Возвращает значение линейного тренда

      ПРОЦЕНТРАНГ Возвращает процентную норму значения в множестве данных

      ПУАССОН Возвращает распределение Пуассона

      РАНГ Возвращает ранг числа в списке чисел

      РОСТ Возвращает значения в соответствии с экспоненциальным трендом

      СКОС Возвращает асимметрию распределения

      СРГАРМ Возвращает среднее гармоническое

      СРГЕОМ Возвращает среднее геометрическое

      СРЗНАЧ Возвращает среднее арифметическое аргументов

      СРЗНАЧА Возвращает среднее арифметическое аргументов, включая числа, текст и логические значения.

      СРОТКЛ Возвращает среднее абсолютных значений отклонений точек данных от среднего

      СТАНДОТКЛОН Оценивает стандартное отклонение по выборке

      СТАНДОТКЛОНА Оценивает стандартное отклонение по выборке, включая числа, текст и логические значения

      СТАНДОТКЛОНП Вычисляет стандартное отклонение по генеральной совокупности

      СТАНДОТКЛОНПА Вычисляет стандартное отклонение по генеральной совокупности, включая числа, текст и логические значения

      СТОШYX Возвращает стандартную ошибку предсказанных значений y для каждого значения x в регрессии

      СТЬЮДРАСП Возвращает t-распределение Стьюдента

      СТЬЮДРАСПОБР Возвращает обратное t-распределение Стьюдента

      СЧЁТ Подсчитывает количество чисел в списке аргументов

      СЧЁТЗ Подсчитывает количество значений в списке аргументов

      ТЕНДЕНЦИЯ Возвращает значения в соответствии с линейным трендом

      ТТЕСТ Возвращает вероятность, соответствующую критерию Стьюдента

      УРЕЗСРЕДНЕЕ Возвращает среднее внутренности множества данных

      ФИШЕР Возвращает преобразование Фишера

      ФИШЕРОБР Возвращает обратное преобразование Фишера

      ФТЕСТ Возвращает результат F-теста

      ХИ2ОБР Возвращает обратное значение односторонней вероятности распределения хи-квадрат

      ХИ2РАСП Возвращает одностороннюю вероятность распределения хи-квадрат

      ХИ2ТЕСТ Возвращает тест на независимость

      ЧАСТОТА Возвращает распределение частот в виде вертикального массива

      ЭКСПРАСП Возвращает экспоненциальное распределение

      ЭКСЦЕСС Возвращает эксцесс множества данных

      Список использованной литературы

      Петрик Дж. Бернс, Элисон Берроуз «Секреты Excel 97.» – М.:Веста, 2006 -753с.

      Фигурнов Виктор Эдмундович «IBM PC для пользователя» – М.:ИНФРА, 2008 – 680с.

      А. Гончаров «Microsoft Excel 2007 в примерах» – С.-П.:Питер, 2009

      Андрей Пробитюк «Excel 2007 для Windows XP в бюро» – К.:BHV, 2010.

      Подобные документы

      Функции Microsoft Excel – встроенные инструменты, которые применяются в формулах. Их виды и основы работы с ними. Организация обработки табличных данных при помощи статистических функций. Примеры решения различных задач при помощи электронных таблиц.

      курсовая работа [958,6 K], добавлен 21.07.2011

      Основные возможности программного пакета Microsoft Excel, его популярность среди бухгалтеров и экономистов. Использование математических, статистических и логических функций. Определение частоты наступления событий. Особенности ранжирования данных.

      презентация [1,1 M], добавлен 22.10.2015

      Состав пакета Microsoft Office System. Обзор основных возможностей Microsoft Office. Анализ и выработка согласованной финансовой политики на предприятии в MS Excel. Разработка базы данных при помощи Microsoft Access. Создание простейшей Web-страницы.

      курсовая работа [1,4 M], добавлен 18.01.2012

      История использования механических и полуавтоматических средств для арифметических операций. Работа с табличным процессором Microsoft Excel. Поиск и замена данных в таблице Microsoft Access. Сортировка записей в запросе, его создание с помощью мастера.

      контрольная работа [22,8 K], добавлен 13.01.2010

      Проведение анализа динамики валового регионального продукта и расчета его точечного прогноза при помощи встроенных функций Excel. Применение корреляционно-регрессионного анализа с целью выяснения зависимости между основными фондами и объемом ВРП.

      реферат [1,3 M], добавлен 20.05.2010

      Состав пакета Microsoft Office. Анализ и выработка согласованной финансовой политики на предприятии в MS Excel. Разработка баз данных при помощи Microsoft Access, принципы и основные этапы данного процесса, требования, предъявляемые к конечному продукту.

      курсовая работа [3,6 M], добавлен 11.05.2014

      Ознакомление с разнообразными надстройками, входящими в состав Microsoft Excel; особенности их использования. Примеры решения задач линейного программирования с помощью вспомогательных программ "Подбор параметра", "Поиск решения" и "Анализ данных".

      реферат [2,5 M], добавлен 25.04.2013

      Microsoft Office как семейство программных продуктов Microsoft, его возможности и функции. Решение пользовательских задач с помощью встроенных функций Excel, создание базы данных. Формирование блок-схемы алгоритма с использованием Microsoft Visio.

      контрольная работа [1,4 M], добавлен 28.01.2014

      Использование электронных таблиц Microsoft Excel в решении производственных задач. Определение инерционных характеристик главного вала горячештамповочного автомата. Обработка эксперимента по определению приведенного модуля объемной упругости жидкости.

      методичка [429,3 K], добавлен 06.06.2011

      Microsoft Word — текстовый процессор, предназначенный для создания, просмотра и редактирования текстовых документов с использованием таблично-матричных алгоритмов. Область применения Microsoft Excel; общие операции над листами и ячейками рабочей книги.

      admin

      Добавить комментарий

      Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *