Excel статистический пакет анализ данных - Word и Excel

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

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

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

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

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

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

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

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

Однофакторный дисперсионный анализ

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

Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями

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

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

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

Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

где

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

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

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

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

В средстве регрессии используется функция LINEST.

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

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

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

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

Парный двухвыборочный t-тест для средних

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

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

Двухвыборочный t-тест с одинаковыми дисперсиями

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

Двухвыборочный t-тест с различными дисперсиями

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

Для определения тестовой величины t используется следующая формула.

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

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

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

Дополнительные сведения

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

См. также

Создание гистограммы в Excel 2016

Создание диаграммы Парето в Excel 2016

Загрузка средства анализа в Excel

Инженерные функции (справка)

Общие сведения о формулах в Excel

Рекомендации, позволяющие избежать появления неработающих формул

Поиск ошибок в формулах

Сочетания клавиш и горячие клавиши в Excel

Функции Excel (по алфавиту)

Функции Excel (по категориям)

Нужна дополнительная помощь?

Источник

Содержание

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

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

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

Использование описательной статистики

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

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

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

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

Подключение «Пакета анализа»

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

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

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

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

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

Применение инструмента «Описательная статистика»

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Урок: Статистические функции в Excel

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

Еще статьи по данной теме:

Помогла ли Вам статья?

Источник

С
татистический
анализ вExcel

В состав MicrosoftExcelвходит пакет анализа, который позволяет
осуществлять статистическую обработку
данных в таблицах. В состав этого пакета
входят разнообразные статистические
методы. Способы применения их всех
аналогичны, поэтому мы рассмотрим лишь
некоторые из них: экспоненциальное
сглаживание, корреляцию, скользящее
среднее, регрессию.

Корреляция используется для количественной
оценки взаимосвязи двух наборов данных,
представленных в безразмерном виде.
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).

Скользящее среднее используется для
расчета значений в прогнозируемом
периоде на основе среднего значения
переменной для указанного числа
предшествующих периодов. Процедура
может использоваться для прогноза
сбыта, инвентаризации и других процессов.
Мы спрогнозируем курс доллара США на
основе данных за июль 1999 года.

Экспоненциальное сглаживание
предназначается для предсказания
значения на основе прогноза для
предыдущего периода, скорректированного
с учетом погрешностей в этом прогнозе.
Использует константу сглаживания, по
величине которой определяет, насколько
сильно влияют на прогнозы погрешности
в предыдущем прогнозе. 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 сдвигу аргумента для
предсказанных значений.

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. Мы рассмотрим,
как влиял на курс ЕВРО по отношению к
рублю курс доллара США в июле 1999 года.

Установка пакета анализа.

Если в Microsoft Excel в меню Сервисотсутствует командаАнализ данных,
то необходимо установить статистический
пакет анализа данных.

Чтобы установить пакет анализа данных

ВменюСервисвыберите командуНадстройки. Если в списке надстроек
нет пакета анализа данных, нажмите
кнопкуОбзори укажите диск, папку
и имя файла для надстройки пакет анализа,
Analys32.xll (как правило, папка LibraryAnalysis)
или запустите программу Setup, чтобы
установить эту надстройку.
Установите флажок Пакет анализа,выберите кнопкуOK.

Вызов пакета анализа

Чтобы запустить пакет анализа:

В меню Сервисвыберите командуАнализ данных.
В списке Инструменты анализавыберите нужную строку.

Корреляция

При выборе строки Корреляцияв
диалоговом запросеАнализ данныхпоявляется следующее окно.

Входной интервал. Введите ссылку
на ячейки, содержащие анализируемые
данные. Ссылка должна состоять как
минимум из двух смежных диапазонов
данных, организованных в виде столбцов
или строк. (Для этого нужно мышью щелкнуть
по кнопке
в правом конце строки, установить
мышь в верхний правый угол диапазона
анализируемых данных и, удерживая
нажатой левую кнопку мыши, отбуксировать
мышь в левый нижний угол диапазона,
нажать клавишуEnter).

Группирование. Установите переключатель
в положениеПо столбцамилиПо
строкамв зависимости от расположения
данных во входном диапазоне.

Метки в первой строке/Метки в первом
столбце. Установите переключатель в
положениеМетки в первой строке,
если первая строка во входном диапазоне
содержит названия столбцов. Установите
переключатель в положениеМетки в
первом столбце, если названия строк
находятся в первом столбце входного
диапазона. Если входной диапазон не
содержит меток, то необходимые заголовки
в выходном диапазоне будут созданы
автоматически. (В других видах анализа
этот флажок выполняет аналогичную
функцию).

Выходной интервал. Введите ссылку
на левую верхнюю ячейку выходного
диапазона. Поскольку коэффициент
корреляции двух наборов данных не
зависит от последовательности их
обработки, то выходная область занимает
только половину предназначенного для
нее места. Ячейки выходного диапазона,
имеющие совпадающие координаты строк
и столбцов, содержат значение 1, так как
каждая строка или столбец во входном
диапазоне полностью коррелирует с самим
собой.

Новый лист. Установите переключатель,
чтобы открыть новый лист в книге и
вставить результаты анализа, начиная
с ячейки A1. Если в этом есть необходимость,
введите имя нового листа в поле,
расположенном напротив соответствующего
положения переключателя.

Новая книга. Установите переключатель,
чтобы открыть новую книгу и вставить
результаты анализа в ячейку A1 на первом
листе в этой книге.

Смотри
лист Корреляция в примере.

Вернитесь в текущий документ
через Панель задач

результате программа сформирует
таблицу с коэффициентами корреляции
между выбранными совокупностями.

Источник

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

Задача

описательной статистики

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

выборки

к нескольким итоговым показателям, которые дают представление о

выборке

.В качестве таких статистических показателей используются:

среднее

медиана

мода

дисперсия, стандартное отклонение

и др.

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

статистические выводы о распределении

, из которого была взята

выборка

. Например, если у нас есть

выборка

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

выборки

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

Содержание статьи:

Надстройка Пакет анализа;
Среднее выборки

;
Медиана выборки

;
Мода выборки

;
Мода и среднее значение

;
Дисперсия выборки

;
Стандартное отклонение выборки

;
Стандартная ошибка

;
Ассиметричность

;
Эксцесс выборки

;
Уровень надежности

.

Надстройка Пакет анализа

Для вычисления статистических показателей одномерных

выборок

, используем

надстройку Пакет анализа

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

СОВЕТ

: Подробнее о других инструментах надстройки

Пакет анализа

и ее подключении – читайте в статье

Надстройка Пакет анализа MS EXCEL

Выборку

разместим на

листе

Пример

в файле примера

в диапазоне

А6:А55

(50 значений).

Примечание

: Для удобства написания формул для диапазона

А6:А55

создан

Именованный диапазон

Выборка.

В диалоговом окне

Анализ данных

выберите инструмент

Описательная статистика

.

После нажатия кнопки

ОК

будет выведено другое диалоговое окно,

в котором нужно указать:

входной интервал

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

Метки в первой строке (

Labels

in

first

row

).

В этом случае заголовок будет выведен в

Выходном интервале.

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

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

Summary

Statistics

)

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

среднее, медиана, мода, стандартное отклонение

и др.;
Также можно поставить галочки напротив полей

Уровень надежности (

Confidence

Level

for

Mean

)

,

К-й наименьший

(Kth Largest) и

К-й наибольший

(Kth Smallest).

В результате будут выведены следующие статистические показатели:

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

Если во

входном интервале

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

Входной интервал

и установите галочку в поле

Метки в первой строке

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

Зеленым цветом на картинке выше и в

файле примера

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

Интервал

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

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

Входном интервале

(см.

статью про функцию

МИН()

);
Максимум

(Maximum)– максимальное значение (см.

статью про функцию

МАКС()

);
Сумма

(Sum) – сумма всех значений (см.

статью про функцию

СУММ()

);
Счет

(Count) – количество значений во

Входном интервале

(пустые ячейки игнорируются, см.

статью про функцию

СЧЁТ()

);
Наибольший

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

статью про функцию

НАИБОЛЬШИЙ()

);
Наименьший

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

статью про функцию

НАИМЕНЬШИЙ()

).

Ниже даны подробные описания остальных показателей.

Среднее выборки

Среднее

(mean, average) или

выборочное среднее

или

среднее выборки

(sample average) представляет собой

арифметическое среднее

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

СРЗНАЧ()

.

Выборочное среднее

является «хорошей» (несмещенной и эффективной) оценкой

математического ожидания

случайной величины (подробнее см. статью

Среднее и Математическое ожидание в MS EXCEL

Медиана выборки

Медиана

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

медиана

, а половина чисел меньше, чем

медиана

. Для определения

медианы

необходимо сначала

отсортировать множество чисел

. Например,

медианой

для чисел 2, 3, 3,

4

, 5, 7, 10 будет 4.

Если множество содержит четное количество чисел, то вычисляется

среднее

для двух чисел, находящихся в середине множества. Например,

медианой

для чисел 2, 3,

3

,

5

, 7, 10 будет 4, т.к. (3+5)/2.

Если имеется длинный хвост распределения, то

Медиана

лучше, чем

среднее значение

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

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

как минимум

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

Для определения

медианы

в MS EXCEL существует одноименная функция

МЕДИАНА()

, английский вариант — MEDIAN().

Медиану

также можно вычислить с помощью формул

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

Подробнее о

медиане

см. специальную статью

Медиана в MS EXCEL

СОВЕТ

: Подробнее про

квартили

см. статью, про

перцентили (процентили)

см. статью.

Мода выборки

Мода

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

выборке

. Например, в массиве (1; 1;

2

;

2

;

2

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

мода

. Для вычисления

моды

используется функция

МОДА()

, английский вариант MODE().

Примечание

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

Есть ли повторы в списке?

Начиная с

MS EXCEL 2010

вместо функции

МОДА()

рекомендуется использовать функцию

МОДА.ОДН()

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

МОДА.НСК()

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

Например, в массиве (1; 1;

2

;

2

;

2

; 3;

4

;

4

;

4

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

модами

. Функции

МОДА.ОДН()

и

МОДА()

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

файл примера

, лист

Мода

).

Чтобы исправить эту несправедливость и была введена функция

МОДА.НСК()

, которая выводит все

моды

. Для этого ее нужно ввести как

формулу массива

Как видно из картинки выше, функция

МОДА.НСК()

вернула все три

моды

из массива чисел в диапазоне

A2:A11

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

C6:C9

, в

Строку формул

введите формулу

=МОДА.НСК(A2:A11)

и нажмите

CTRL+SHIFT+ENTER

. Диапазон

C

6:

C

9

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

мод

. Если ячеек больше чем м

о

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

мода

только одна, то все выделенные ячейки будут заполнены значением этой

моды

.

Теперь вспомним, что мы определили

моду

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

генеральной совокупности

. Для

непрерывных случайных величин

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

МОДА()

вернет ошибку.

Даже в нашем массиве с

модой

, которая была определена с помощью

надстройки Пакет анализа

, творится, что-то не то. Действительно,

модой

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

гистограмму распределения

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

Проблема в том, что мы определили

моду

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

моду

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

логнормального распределения

мода

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

exp

(

m

—

s
²
)

, где m и s параметры этого распределения.

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

моды

распределения, из которого взята

выборка

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

Для того, чтобы получить оценку

моды

распределения, из

генеральной совокупности

которого взята

выборка

, можно, например, построить

гистограмму

. Оценкой для

моды

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

Вывод

: Значение

моды

для

выборки

, рассчитанное с помощью функции

МОДА()

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

выборки

существенно превышает количество этих значений.

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

модой

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

МОДА()

дает хорошую оценку «наиболее вероятного» значения зарплаты.

Примечание

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

генеральной совокупностью

, чем с

выборкой

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

О вычислении

моды

для распределения

непрерывной случайной величины

читайте статью

Мода в MS EXCEL

Мода и среднее значение

Не смотря на то, что

мода

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

Генеральной совокупности

максимальна), не следует ожидать, что

среднее значение

обязательно будет близко к

моде

.

Примечание

:

Мода

и

среднее

симметричных распределений совпадает (имеется ввиду симметричность

плотности распределения

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

Модой

является 6, а среднее значение – 3,6666.

Другой пример. Для

Логнормального распределения

LnN(0;1)

мода

равна =EXP(m-s2)= EXP(0-1*1)=0,368, а

среднее значение

1,649.

Дисперсия выборки

Дисперсия выборки

или

выборочная дисперсия (

sample

variance

) характеризует разброс значений в массиве, отклонение от

среднего

.

Из формулы №1 видно, что

дисперсия выборки

это сумма квадратов отклонений каждого значения в массиве

от среднего

, деленная на размер выборки минус 1.

В MS EXCEL 2007 и более ранних версиях для вычисления

дисперсии выборки

используется функция

ДИСП()

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

ДИСП.В()

.

Дисперсию

можно также вычислить непосредственно по нижеуказанным формулам (см.

файл примера

):

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

– обычная формула

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

–

формула массива

Дисперсия выборки

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

среднему значению

.

Чем больше величина

дисперсии

, тем больше разброс значений в массиве относительно

среднего

.

Размерность

дисперсии

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

дисперсии

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

дисперсии – стандартное отклонение

.

Подробнее о

дисперсии

см. статью

Дисперсия и стандартное отклонение в MS EXCEL

Стандартное отклонение выборки

Стандартное отклонение выборки

(Standard Deviation), как и

дисперсия

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

относительно их среднего

.

По определению,

стандартное отклонение

равно квадратному корню из

дисперсии

:

Стандартное отклонение

не учитывает величину значений в

выборке

, а только степень рассеивания значений вокруг их

среднего

. Чтобы проиллюстрировать это приведем пример.

Вычислим стандартное отклонение для 2-х

выборок

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

выборок

существенно отличается.

В MS EXCEL 2007 и более ранних версиях для вычисления

Стандартного отклонения выборки

используется функция

СТАНДОТКЛОН()

. С версии MS EXCEL 2010 рекомендуется использовать ее аналог

СТАНДОТКЛОН.В()

.

Стандартное отклонение

можно также вычислить непосредственно по нижеуказанным формулам (см.

файл примера

):

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

Подробнее о

стандартном отклонении

см. статью

Дисперсия и стандартное отклонение в MS EXCEL

Стандартная ошибка

В

Пакете анализа

под термином

стандартная ошибка

имеется ввиду

Стандартная ошибка среднего

(Standard Error of the Mean, SEM).

Стандартная ошибка среднего

— это оценка

стандартного отклонения

распределения

выборочного среднего

Примечание

: Чтобы разобраться с понятием

Стандартная ошибка среднего

необходимо прочитать о

выборочном распределении

(см. статью

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

) и статью про

Центральную предельную теорему

.

Стандартное отклонение распределения выборочного среднего

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

выборки, σ — стандартное отклонение исходного

распределения, из которого взята

выборка

. Т.к. обычно

стандартное отклонение

исходного распределения неизвестно, то в расчетах вместо

σ

используют ее оценку

s

—

стандартное отклонение выборки

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

Стандартная ошибка среднего.

Именно эта величина вычисляется в

Пакете анализа.

В MS EXCEL

стандартную ошибку среднего

можно также вычислить по формуле

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

Асимметричность

Асимметричность

или

коэффициент асимметрии

(skewness) характеризует степень несимметричности распределения (

плотности распределения

) относительно его

среднего

.

Положительное значение

коэффициента асимметрии

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

Коэффициент асимметрии

идеально симметричного распределения или выборки равно 0.

Примечание

:

Асимметрия выборки

может отличаться расчетного значения асимметрии теоретического распределения. Например,

Нормальное распределение

является симметричным распределением (

плотность его распределения

симметрична относительно

среднего

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

выборке

из соответствующей

генеральной совокупности

не обязательно должны располагаться совершенно симметрично относительно

среднего

. Поэтому,

асимметрия выборки

, являющейся оценкой

асимметрии распределения

, может отличаться от 0.

Функция

СКОС()

, английский вариант SKEW(), возвращает коэффициент

асимметрии выборки

, являющейся оценкой

асимметрии

соответствующего распределения, и определяется следующим образом:

где n – размер

выборки

, s –

стандартное отклонение выборки

.

В

файле примера на листе СКОС

приведен расчет коэффициента

асимметрии

на примере случайной выборки из

распределения Вейбулла

, которое имеет значительную положительную

асимметрию

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

Эксцесс выборки

Эксцесс

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

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

σ

.

Примечание

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

Эксцесса

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

Эксцесса

ничего не говорит о форме пика распределения.

Согласно определения,

Эксцесс

равен четвертому

стандартизированному моменту:

Для

нормального распределения

четвертый момент равен 3*σ
⁴
, следовательно,

Эксцесс

равен 3. Многие компьютерные программы используют для расчетов не сам

Эксцесс

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

нормального распределения

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

Примечание

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

Эксцесс

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

ЭКСЦЕСС()

на самом деле вычисляет Kurtosis excess.

Функция

ЭКСЦЕСС()

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

эксцесса распределения

случайной величины и определяется следующим образом:

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

нормального распределения

формула вернет близкое к 0 значение.

Если задано менее четырех точек данных, то функция

ЭКСЦЕСС()

возвращает значение ошибки #ДЕЛ/0!

Вернемся к

распределениям случайной величины

.

Эксцесс

(Kurtosis excess) для

нормального распределения

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

Эксцесс

зависит от параметров распределения: см., например,

распределение Вейбулла

или

распределение Пуассона

, для котрого

Эксцесс

= 1/λ.

Уровень надежности

Уровень

надежности

— означает вероятность того, что

доверительный интервал

содержит истинное значение оцениваемого параметра распределения.

Вместо термина

Уровень

надежности

часто используется термин

Уровень доверия

. Про

Уровень надежности

(Confidence Level for Mean) читайте статью

Уровень значимости и уровень надежности в MS EXCEL

Задав значение

Уровня

надежности

в окне

надстройки Пакет анализа

, MS EXCEL вычислит половину ширины

доверительного интервала для оценки среднего (дисперсия неизвестна)

Тот же результат можно получить по формуле (см.

файл примера

):

=ДОВЕРИТ.СТЬЮДЕНТ(1-0,95;s;n)

s —

стандартное отклонение выборки

, n – объем

выборки

.

Подробнее см. статью про

построение доверительного интервала для оценки среднего (дисперсия неизвестна)

Источник

Если вы хотите еще больше возможностей, обязательно ознакомьтесь с другими надстройками

Независимо от того, какой статистический тест вы выполняете, вы, вероятно, сначала захотите получить описательную статистику Excel. Это даст вам информацию о средних значениях, медиане, дисперсии, стандартном отклонении и ошибке, эксцессах, асимметрии и множестве других цифр.

Выполнение описательной статистики в Excel легко. Нажмите « Анализ данных» на вкладке «Данные», выберите « Описательная статистика» и выберите диапазон ввода. Нажмите стрелку рядом с полем диапазона ввода, щелкните и перетащите, чтобы выбрать ваши данные, и нажмите Enter (или щелкните соответствующую стрелку вниз), как показано в GIF ниже.

После этого обязательно сообщите Excel, имеют ли ваши данные метки, хотите ли вы выводить данные на новом листе или на том же листе, а также хотите ли вы получить сводную статистику и другие параметры.

После этого нажмите ОК , и вы получите описательную статистику:

Студенческий т-тест в Excel

T- тест является одним из самых основных статистических тестов, и его легко вычислить в Excel с помощью Toolpak. Нажмите кнопку « Анализ данных» и прокрутите вниз, пока не увидите параметры t -test.

У вас есть три варианта:

t-тест: две пары для средних значений должны использоваться, когда ваши измерения или наблюдения были спарены. Используйте это, когда вы делали два измерения одного и того же человека, например, измеряли артериальное давление до и после вмешательства.
t-критерий: две выборки, предполагающие равные отклонения, должны использоваться, когда ваши измерения независимы (что обычно означает, что они были сделаны на двух разных предметных группах). Мы обсудим часть «равных дисперсий» чуть позже.
t-критерий: две выборки, предполагающие неравные отклонения , также предназначены для независимых измерений, но используются, когда отклонения не равны.

Чтобы проверить, равны ли отклонения ваших двух выборок, вам нужно запустить F-тест. Найдите F-Test Two-Sample для отклонений в списке инструментов анализа, выберите его и нажмите OK .

Введите два набора данных в поля ввода диапазона. Оставьте альфа-значение на уровне 0,05, если у вас нет причин для его изменения — если вы не знаете, что это значит, просто оставьте. Наконец, нажмите ОК .

Excel выдаст вам результаты на новом листе (если вы не выбрали Выходной диапазон и ячейку на текущем листе):

Вы смотрите на P-значение здесь. Если оно меньше 0,05, у вас неравные отклонения . Таким образом, чтобы запустить t -test, вы должны использовать опцию неравных отклонений.

Чтобы запустить t -тест, выберите соответствующий тест в окне инструментов анализа и выберите оба набора данных таким же образом, как вы делали для F-теста. Оставьте значение альфа на 0,05 и нажмите ОК .

Результаты включают все, что вам нужно сообщить для t- теста: средние значения, степени свободы (df), t-статистику и P-значения для одно- и двусторонних тестов. Если значение P составляет менее 0,05, два образца значительно различаются.

Если вы не уверены, следует ли использовать одно- или двусторонний t- тест, обратитесь к этому объяснителю из UCLA .

ANOVA в Excel

Пакет инструментов анализа данных Excel предлагает три типа дисперсионного анализа (ANOVA). К сожалению, это не дает вам возможности запустить необходимые дополнительные тесты, такие как Tukey или Bonferroni. Но вы можете увидеть, есть ли связь между несколькими разными переменными.

Вот три теста ANOVA в Excel:

ANOVA: Single Factor анализирует дисперсию с одной зависимой переменной и одной независимой переменной. Предпочтительно использовать несколько t- тестов, когда у вас более двух групп.
ANOVA: двухфакторный с репликацией подобен парному t- тесту; это включает многократные измерения на единственных предметах. «Двухфакторная» часть этого теста указывает на наличие двух независимых переменных.
ANOVA: двухфакторный без репликации включает две независимые переменные, но не репликации в измерении.

Здесь мы рассмотрим однофакторный анализ. В нашем примере мы рассмотрим три набора чисел, помеченных «Вмешательство 1», «Вмешательство 2» и «Вмешательство 3.». Чтобы запустить ANOVA, нажмите « Анализ данных» , затем выберите « ANOVA: однофакторный фактор» .

Выберите диапазон ввода и убедитесь, что в Excel указано, находятся ли ваши группы в столбцах или строках. Я также выбрал здесь «Метки в первом ряду», чтобы названия групп отображались в результатах.

После нажатия OK мы получаем следующие результаты:

Обратите внимание, что значение P меньше 0,05, поэтому мы получаем значительный результат. Это означает, что есть существенная разница между по крайней мере двумя группами в тесте. Но поскольку Excel не предоставляет тесты для определения того, какие группы отличаются, лучшее, что вы можете сделать, это посмотреть на средние значения, отображаемые в сводке. В нашем примере Intervention 3 выглядит так, как будто она отличается.

Это не является статистически обоснованным. Но если вы просто хотите увидеть, есть ли разница, и посмотреть, какая группа, вероятно, вызывает это, это сработает.

Двухфакторный ANOVA сложнее. Если вы хотите узнать больше о том, когда использовать двухфакторный метод, посмотрите это видео с Sophia.org, а также примеры « без репликации » и « с репликацией » из Real Statistics.

Корреляция в Excel

Вычисление корреляции в Excel намного проще, чем t- тест или ANOVA. Используйте кнопку « Анализ данных» , чтобы открыть окно «Инструменты анализа» и выбрать « Корреляция» .

Выберите диапазон ввода, определите группы в виде столбцов или строк и скажите Excel, есть ли у вас метки. После этого нажмите ОК .

Вы не получите никаких показателей значимости, но вы можете увидеть, как каждая группа соотносится с другими. Значение, равное единице, является абсолютной корреляцией, указывающей, что значения в точности совпадают. Чем ближе к единице значение корреляции, тем сильнее корреляция.

Регрессия в Excel

Регрессия является одним из наиболее часто используемых статистических тестов в промышленности, и Excel предоставляет удивительные возможности для этого расчета. Мы запустим быструю множественную регрессию в Excel здесь. Если вы не знакомы с регрессией, ознакомьтесь с руководством HBR по использованию регрессии для бизнеса .

Допустим, нашей зависимой переменной является артериальное давление, а двумя независимыми переменными являются вес и потребление соли. Мы хотим посмотреть, что является лучшим показателем артериального давления (или если они оба хороши).

Нажмите « Анализ данных» и выберите « Регрессия» . На этот раз вы должны быть осторожны при заполнении полей ввода. Поле Input Y Range должно содержать вашу единственную зависимую переменную. Поле Input X Range может включать несколько независимых переменных. Для простой регрессии не беспокойтесь об остальном (хотя не забудьте сообщить Excel, если вы выбрали метки).

Вот как выглядит наш расчет:

После нажатия OK вы получите большой список результатов. Я выделил P-значение здесь для веса и потребления соли:

Как вы можете видеть, значение P для веса больше 0,05, поэтому здесь нет существенной зависимости. Однако значение P для соли ниже 0,05, что указывает на то, что он является хорошим предиктором артериального давления.

Если вы планируете представлять данные регрессии, помните, что вы можете добавить линию регрессии к диаграмме рассеяния в Excel. Это отличное наглядное пособие. для этого анализа.

Статистика Excel: удивительно способна

Хотя Excel не известен своей статистической мощью, он на самом деле обладает некоторыми действительно полезными функциями, такими как инструмент PowerQuery , который удобен для таких задач, как объединение наборов данных . (Узнайте, как создать свой первый сценарий Microsoft Power Query Script .) Существует также дополнение статистики для Data Analysis Toolpak, которое действительно раскрывает некоторые из лучших функций Excel. Я надеюсь, что вы узнали, как использовать Toolpak, и что теперь вы можете поиграть самостоятельно, чтобы выяснить, как использовать больше его функций.

Теперь вы можете поднять свои навыки работы с Excel на новый уровень с нашими статьями об использовании функции поиска целей в Excel для дополнительного анализа данных и поиска значений с помощью vlookup . В какой-то момент вы также можете узнать, как импортировать данные Excel в Python импортировать данные Excel в импортировать данные Excel в

Источник

При выполнении сложных аналитических задач по статистике (к примеру, корреляционного и дисперсионног…

При выполнении сложных аналитических задач по статистике (к примеру, корреляционного и дисперсионного анализа, расчетов по алгоритму Фурье, создания прогностической модели) пользователи часто интересуются, как добавить анализ данных в Excel. Обозначенный пакет функций предоставляет разносторонний аналитический инструментарий, полезный в ряде профессиональных сфер. Но он не относится к инструментам, включенным в Эксель по умолчанию и отображающимся на ленте. Выясним, как включить анализ данных в Excel 2007, 2010, 2013.

Для Excel 2010, 2013

Рассмотрим анализ данных в Excel: как включить и чем будет отличаться процедура активации для других версий. В большинстве вариантов программы процедура выполняется одинаково. Поэтому последовательность действий, изложенная в разделе, подходит для большинства версий, в том числе для выпусков 2013 и 2016 годов.

Включение блока инструментов

Рассматриваемый пакет относится к категории надстроек, то есть сложных аналитических дополнений. Соответственно, для включения пакета переходим в меню надстроек. Эта процедура выполняется следующим образом:

зайдите во вкладку «Файл», расположенную в верхней части ленты интерфейса;
с левой стороны открывающегося меню найдите раздел «Параметры Эксель» и кликните по нему;
просмотрите левую часть окошка, откройте категорию надстроек (вторая снизу в списке), выберите соответствующий пункт;
в выпавшем диалоговом меню найдите пункт «Управление», кликните по нему мышью;
клик вызовет на экран диалоговое окно, выберите раздел надстроек, если выставлено значение, отличное от «Надстройки Excel», поменяйте его на обозначенное;
нажмите на экранную кнопку «Перейти» в разделе надстроек. В правой части выпадет список надстроек, которые устанавливает программа.

Поиск пакета в надстройках Excel

Активация

Рассмотрим, как активировать аналитические функции, предоставляемые надстройкой пакета:

В перечне надстроек, выпавшем после последовательного выполнения предыдущих операций, пользователю надлежит поставить знак птички напротив раздела «Пакет анализа».
Выбрав активацию пакета, необходимо нажать клавишу «Ок», расположенную в верхней правой части диалогового окна.
После нажатия кнопки пакет появляется на ленте функций. Для получения доступа к нему в интерфейсе программы выбирается вкладка «Данные». В правой части меню «Раздел анализа». Там пользователь найдет иконку опции «Анализ данных».

Выбор нужной надстройки

Запуск функций группы «Анализ данных»

Аналитический пакет оперирует большим набором инструментов, оптимизирующих решение статистических задач. Некоторые из числа:

операции с выборками;
построение гистограммы – разновидности столбчатой диаграммы, демонстрирующей разброс разных значений некоторого параметра в виде столбцов, площади которых соотносятся друг с другом так же, как удельные веса разных групп в рассмотренной выборе;
генерация случайных чисел;
порядковое и процентное ранжирование;
вариации регрессионного, дисперсионного, корреляционного, ковариационного анализа;
анализ по алгоритму Фурье;
экспоненциальное сглаживание – метод математических преобразований, преследующих цель выявления некоторого тренда или тенденции во временном ряду. Метод применяется для построения прогнозов.

Расположение функции «Анализ данных» на вкладке «Данные»

Чтобы применить ту или иную опцию, действуют по нижеприведенному алгоритму:

Нажать на кнопку анализа на ленте.
Кликнуть по названию необходимой пользователю функции.
Нажать клавишу «Ок», находящуюся рядом с правым верхним углом окошка.
В диалоговом окне указать массивы данных, используемые для решения текущей задачи.

Как включить анализ данных в Excel 2010

Функции, входящие в пакет, рассчитаны на использование чисел только с одного листа Эксель. Если нужные статистические значения помещены на нескольких листах, потребуется предварительно создать сводную таблицу, скопировав туда требуемые параметры.

Для Excel 2007

Алгоритм, как включить анализ данных в Excel 2007, отличается от остальных тем, что в самом начале (для выхода на параметры Excel) вместо кнопки «Файл» пользователь нажимает четырехцветный символ Microsoft Office. В остальном же последовательность операций идентична приведенной для других версий.

Анализ данных в Excel 2007: как включить?

Источник

Загрузка надстройки «Пакет анализа» в Excel

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

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

N :-)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

support.office.com

Использование пакета анализа

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

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

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

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

Загрузка и активация пакета анализа

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

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

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

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

Дисперсионный анализ

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

установите флажок

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

 ExcelФункции Excel (по категориям)

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

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

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

 или функцией инструмент поддерживает также

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

Корреляция

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

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

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

Ковариация

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

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

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

Описательная статистика

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

Экспоненциальное сглаживание

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

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

Двухвыборочный t-тест для дисперсии

в Word-e нажмите уроках. имеет лишь незначительные

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

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

Анализ Фурье

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

Гистограмма

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

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

 используя надстройку «ПакетДа, нажмите кнопку данных».

Скользящее среднее

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

1. Если есть

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

Генерация случайных чисел

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

Ранг и персентиль

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

Регрессия

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

таблицы влияние переменных post_15093.rarТатьянка

Выборка

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

t-тест

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

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

его включения довольно

 углу окна. анализа и нажмите

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

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

 генеральной совокупности. выходной диапазон. Некоторые

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

Инструмент «Регрессия» использует функцию диапазона данных.

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

малые значения одного Корреляционный анализ иногдаЭто средство служит для

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

Z-тест

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

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

См. также

и нажмите кнопку Переходим на вкладку

найти наилучшее решение приведенных выше –

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

В открывшемся окне параметров

чтобы найти надстройку.

Для определения тестовой величины совокупности, рассматривая входной

Инструмент анализа «Скользящее среднее» данные двух диапазонов

переменных измерений. В

анализе гипотеза о одном листе. Если

Excel 2011. XLSTAT содержит

Перейти

support.office.com

Надстройка Пакет анализа MS EXCEL

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

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

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

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

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

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

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

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

excel2.ru

Включение блока инструментов «Анализ данных» в Microsoft Excel

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

Диск с офисомC:Program FilesMicrosoft OfficeOFFICE11LibraryAnalysis