Анализ данных с помощью Excel для Windows
Чтобы выбрать подходящую диаграмму для своих данных, используйте инструмент Экспресс-анализ.
- Выделите данные, которые нужно нанести на диаграмму.
- Нажмите кнопку Экспресс-анализ
Проверьте, как это работает! Выберите Файл > Создать, щелкните шаблон Добро пожаловать в Excel и откройте лист Диаграмма. Дополнительные сведения см. в видео Создание диаграмм.
Использование условного форматирования
Чтобы выделить важные данные или показать тенденции изменения данных, используйте инструмент Экспресс-анализ.
- Выделите данные, к которым необходимо применить условное форматирование.
- Нажмите кнопку Экспресс-анализ
Проверьте, как это работает! Выберите Файл > Создать, щелкните шаблон Добро пожаловать в Excel! и откройте лист Анализ.
Анализ данных в Excel с примерами отчетов скачать
Анализ данных в Excel предполагает сама конструкция табличного процессора. Очень многие средства программы подходят для реализации этой задачи.
Excel позиционирует себя как лучший универсальный программный продукт в мире по обработке аналитической информации. От маленького предприятия до крупных корпораций, руководители тратят значительную часть своего рабочего времени для анализа жизнедеятельности их бизнеса. Рассмотрим основные аналитические инструменты в Excel и примеры применения их в практике.
Инструменты анализа Excel
Одним из самых привлекательных анализов данных является «Что-если». Он находится: «Данные»-«Работа с данными»-«Что-если».
Средства анализа «Что-если»:
- «Подбор параметра». Применяется, когда пользователю известен результат формулы, но неизвестны входные данные для этого результата.
- «Таблица данных». Используется в ситуациях, когда нужно показать в виде таблицы влияние переменных значений на формулы.
- «Диспетчер сценариев». Применяется для формирования, изменения и сохранения разных наборов входных данных и итогов вычислений по группе формул.
- «Поиск решения». Это надстройка программы Excel. Помогает найти наилучшее решение определенной задачи.
Практический пример использования «Что-если» для поиска оптимальных скидок по таблице данных.
Другие инструменты для анализа данных:
- группировка данных;
- консолидация данных (объединение нескольких наборов данных);
- сортировка и фильтрация (изменение порядка строк по заданному параметру);
- работа со сводными таблицами;
- получение промежуточных итогов (часто требуется при работе со списками);
- условное форматирование;
- графиками и диаграммами.
Анализировать данные в Excel можно с помощью встроенных функций (математических, финансовых, логических, статистических и т.д.).
Сводные таблицы в анализе данных
Чтобы упростить просмотр, обработку и обобщение данных, в Excel применяются сводные таблицы.
Программа будет воспринимать введенную/вводимую информацию как таблицу, а не простой набор данных, если списки со значениями отформатировать соответствующим образом:
- Перейти на вкладку «Вставка» и щелкнуть по кнопке «Таблица».
- Откроется диалоговое окно «Создание таблицы».
- Указать диапазон данных (если они уже внесены) или предполагаемый диапазон (в какие ячейки будет помещена таблица). Установить флажок напротив «Таблица с заголовками». Нажать Enter.
К указанному диапазону применится заданный по умолчанию стиль форматирования. Станет активным инструмент «Работа с таблицами» (вкладка «Конструктор»).
Составить отчет можно с помощью «Сводной таблицы».
- Активизируем любую из ячеек диапазона данных. Щелкаем кнопку «Сводная таблица» («Вставка» — «Таблицы» — «Сводная таблица»).
- В диалоговом окне прописываем диапазон и место, куда поместить сводный отчет (новый лист).
- Открывается «Мастер сводных таблиц». Левая часть листа – изображение отчета, правая часть – инструменты создания сводного отчета.
- Выбираем необходимые поля из списка. Определяемся со значениями для названий строк и столбцов. В левой части листа будет «строиться» отчет.
Создание сводной таблицы – это уже способ анализа данных. Более того, пользователь выбирает нужную ему в конкретный момент информацию для отображения. Он может в дальнейшем применять другие инструменты.
Анализ «Что-если» в Excel: «Таблица данных»
Мощное средство анализа данных. Рассмотрим организацию информации с помощью инструмента «Что-если» — «Таблица данных».
- данные должны находиться в одном столбце или одной строке;
- формула ссылается на одну входную ячейку.
Процедура создания «Таблицы данных»:
- Заносим входные значения в столбец, а формулу – в соседний столбец на одну строку выше.
- Выделяем диапазон значений, включающий столбец с входными данными и формулой. Переходим на вкладку «Данные». Открываем инструмент «Что-если». Щелкаем кнопку «Таблица данных».
- В открывшемся диалоговом окне есть два поля. Так как мы создаем таблицу с одним входом, то вводим адрес только в поле «Подставлять значения по строкам в». Если входные значения располагаются в строках (а не в столбцах), то адрес будем вписывать в поле «Подставлять значения по столбцам в» и нажимаем ОК.
Анализ предприятия в Excel: примеры
Для анализа деятельности предприятия берутся данные из бухгалтерского баланса, отчета о прибылях и убытках. Каждый пользователь создает свою форму, в которой отражаются особенности фирмы, важная для принятия решений информация.
- скачать систему анализа предприятий;
- скачать аналитическую таблицу финансов;
- таблица рентабельности бизнеса;
- отчет по движению денежных средств;
- пример балльного метода в финансово-экономической аналитике.
Для примера предлагаем скачать финансовый анализ предприятий в таблицах и графиках составленные профессиональными специалистами в области финансово-экономической аналитике. Здесь используются формы бухгалтерской отчетности, формулы и таблицы для расчета и анализа платежеспособности, финансового состояния, рентабельности, деловой активности и т.д.
- Excel Formula Examples
- Создать таблицу
- Форматирование
- Функции Excel
- Формулы и диапазоны
- Фильтр и сортировка
- Диаграммы и графики
- Сводные таблицы
- Печать документов
- Базы данных и XML
- Возможности Excel
- Настройки параметры
- Уроки Excel
- Макросы VBA
- Скачать примеры
Анализ данных с помощью сводных таблиц и других средств бизнес-аналитики
Если вы хотите узнать о больших объемах данных ( будь то на вашем сайте или в другом месте), Excel дает вам мощные инструменты.
Вы можете проанализировать данные в одной или нескольких таблицах, создать интерактивные и наглядные отчеты и отправить их всем заинтересованным лицам.
Советы, которые следует прочитать до начала работы
- Позвольте приложению Excel выбрать для вас сводную таблицу Чтобы быстро отбирать данные, которые вы хотите проанализировать в Excel, сначала нужно выбрать с помощью макета Excel для ваших данных.
- Анализ данных в нескольких таблицах Вы можете анализировать данные из двух таблиц в отчете Excel, даже если не используете Power Pivot. Функция модели данных встроена в Excel. Просто добавьте данные в несколько таблиц в Excel а затем создайте связи между ними на листе таблицы или Power View. Готово! Теперь у вас есть модель данных, которая добавляет больше энергии для анализа данных.
- Наносите данные непосредственно на интерактивную сводную диаграмму В Excel можно создать автономный (автономный) сводная диаграмма, который позволяет взаимодействовать с данными и фильтровать их прямо на диаграмме.
- Использовать все Power Pivot и Power View Если у вас установлен Office профессиональный плюс, попробуйте воспользоваться преимуществами этих мощных надстройок:
- Встроенной модели данных может быть достаточно для анализа содержимого нескольких таблиц, однако Power Pivot позволяет создать более сложную модель в отдельном окне Power Pivot. Прежде чем приступать к работе, ознакомьтесь с различиями.
- Надстройка Power View позволяет превратить данные Power Pivot (или любую другую информацию в таблице Excel) в многофункциональный интерактивный отчет, имеющий профессиональный вид. Чтобы начать, просто нажмите кнопку Power View на вкладке Вставка.
Создание и создание сводная диаграмма
Принимайте более обоснованные бизнес-решения на основе данных в отчетах сводных таблиц, на которые можно взглянуть под разным углом. Excel поможет вам приступить к работе, порекомендовав модель, оптимальную для имеющихся данных.
Если данные, которые требуется обработать, хранятся в другом файле за пределами Excel (например, в базе данных Access или в файле куба OLAP), вы можете подключиться к этому источнику внешних данных и проанализировать их в отчете сводной таблицы.
Если вы хотите проанализировать данные в нескольких таблицах, это можно сделать в Excel. Узнайте о различных способах создания связей между несколькими таблицами в отчете таблицы для мощного анализа данных. В этом Excel создается модель данных.
Прежде чем приступать к самостоятельной работе, воспользуйтесь инструкциями, приведенными в этом учебнике. Они помогут вам создать в Excel учебную сводную таблицу, которая объединяет информацию из нескольких таблиц в общую модель данных.
Создав сводную таблицу на основе данных листа, внешних данных или информации из нескольких таблиц, воспользуйтесь списком полей, который позволяет добавлять, упорядочивать и удалять поля в отчете сводной таблицы.
Чтобы провести наглядную презентацию, создайте сводную диаграмму с интерактивными элементами фильтрации, позволяющими анализировать отдельные подмножества исходных данных. Приложение Excel даже может порекомендовать вам подходящую сводную диаграмму. Если вам необходима просто интерактивная диаграмма, создавать для этого сводную таблицу не требуется.
Если требуется удалить сводную таблицу, перед нажатием клавиши DELETE необходимо выделить всю таблицу, которая может содержать довольно много данных. В этой статье рассказывается, как быстро выделить всю сводную таблицу.
Изменение формата вашей скайп-формы
После создания сводной таблицы и добавления в нее полей можно изменить макет данных, чтобы информацию было удобнее просматривать и изучать. Чтобы мгновенно сменить макет данных, достаточно выбрать другой макет отчета.
Если вам не нравится, как выглядит созданная вами сводная таблица, попробуйте выбрать другой стиль. Например, если в ней много данных, лучше включить чередование строк или столбцов, чтобы информацию было проще просматривать, либо выделить важные сведения.
Отображение сведений сводной таблицы
Сортировка помогает упорядочивать большие объемы данных в сводных таблицах, чтобы упростить поиск объектов анализа. Данные можно отсортировать в алфавитном порядке, по убыванию или возрастанию.
Чтобы провести более подробный анализ определенного подмножества исходных данных сводной таблицы, их можно отфильтровать. Сделать это можно несколькими способами. Например, можно добавить один или несколько срезов, которые позволяют быстро и эффективно фильтровать информацию.
Группировка позволяет выделить для анализа определенное подмножество данных сводной таблицы.
Переход на разные уровни при больших объемах данных в иерархии сводной таблицы всегда занимал много времени, включая многочисленные операции развертывания, свертывания и фильтрации.
В Excel новая функция «Быстрое изучение» позволяет детализтировать данные в кубе OLAP или иерархии на основе модели данных для анализа данных на разных уровнях. Эта функция позволяет переходить к нужным сведениям и действует как фильтр при их детализации. Соответствующая кнопка отображается при выборе элемента в поле.
Вместо создания фильтров для отображения данных в сводной таблице теперь можно воспользоваться временной шкалой. Ее можно добавить в сводную таблицу, а затем с ее помощью осуществлять фильтрацию по времени и переходить к различным периодам.
Расчет значений сводной таблицы
Промежуточные итоги в сводных таблицах вычисляются автоматически и отображаются по умолчанию. Если итогов не видно, их можно добавить.
Для сведения данных в сводных таблицах предназначены функции расчета суммы, количества и среднего значения. Функции сведения недоступны в сводных таблицах на базе источников данных OLAP.
Изменение и обновление данных сводной таблицы
После создания сводной таблицы может потребоваться изменить исходные данные для анализа (например, добавить или исключить те или иные сведения).
Если сводная таблица подключена к внешним данным, ее необходимо периодически обновлять, чтобы информация в таблице оставалась актуальной.
Использование богатых возможностей Power Pivot
Если вы уже установили Office профессиональный плюс, запустите надстройку Power Pivot, которая поставляется вместе с Excel для проведения мощного анализа данных. После этого вы сможете создавать сложные модели данных в окне Power Pivot.
В этом учебнике рассказано, как импортировать сразу несколько таблиц с данными. Во второй его части описывается работа с моделью данных в окне Power Pivot.
Вместо импорта данных или подключения к ним в Excel можно воспользоваться быстрой и эффективной альтернативой: импортом реляционных данных в окне Power Pivot.
Расширить возможности анализа данных помогают связи между таблицами, которые содержат сходную информацию (например, одинаковые поля с идентификаторами). Связи позволяют создавать отчеты сводных таблиц, использующие поля из каждой таблицы, даже если они происходят из разных источников.
Для решения задач, связанных с анализом и моделированием данных в Power Pivot, можно использовать возможности вычисления, такие как функция автосуммирования, вычисляемые столбцы и формулы вычисляемых полей, а также настраиваемые формулы на языке выражений анализа данных (DAX).
С помощью Power Pivot можно создавать ключевые показатели эффективности и добавлять их в сводные таблицы.
В этом учебнике показано, как вносить изменения в модель данных для улучшения отчетов Power View.
Анализ данных с помощью Power View
Надстройка Power View, которая входит в состав Office профессиональный плюс, позволяет создавать интерактивные диаграммы и другие наглядные объекты на отдельных листах Power View, напоминающих панели мониторинга, которые можно представить всем заинтересованным лицам.
В конце учебника: импорт данных в Excel и Создание модели данных вы найдете полезные инструкции по оптимизации Power Pivot данных для Power View.
Из этих видеороликов вы узнаете, каких результатов можно добиться с помощью надстройки Power View, функции которой дополняются возможностями Power Pivot.
- Создание сводной таблицы для анализа данных на листе Принимайте более обоснованные бизнес-решения на основе данных в отчетах сводных таблиц, на которые можно взглянуть под разным углом. Excel поможет вам приступить к работе, порекомендовав модель, оптимальную для имеющихся данных.
- Создание сводной диаграммы Чтобы провести наглядную презентацию, создайте сводную диаграмму с интерактивными элементами фильтрации, позволяющими анализировать отдельные подмножества исходных данных. Приложение Excel даже может порекомендовать вам подходящую сводную диаграмму. Если вам необходима просто интерактивная диаграмма, создавать для этого сводную таблицу не требуется.
- Сортировка данных в сводной таблице Сортировка помогает упорядочивать большие объемы данных в сводных таблицах, чтобы упростить поиск объектов анализа. Данные можно отсортировать в алфавитном порядке, по убыванию или возрастанию.
- Фильтрация данных в сводной таблице Чтобы провести более подробный анализ определенного подмножества исходных данных сводной таблицы, их можно отфильтровать. Сделать это можно несколькими способами. Например, можно добавить один или несколько срезов, которые позволяют быстро и эффективно фильтровать информацию.
- Создание временной шкалы сводной таблицы для фильтрации дат Вместо создания фильтров для отображения данных в сводной таблице теперь можно воспользоваться временной шкалой. Ее можно добавить в сводную таблицу, а затем с ее помощью осуществлять фильтрацию по времени и переходить к различным периодам.
- Показ и скрытие подытогов в pivotTable Промежуточные итоги в сводных таблицах вычисляются автоматически и отображаются по умолчанию. Если итогов не видно, их можно добавить.
- Использование внешнего источника данных для использования в стеблиной После создания сводной таблицы может потребоваться изменить исходные данные для анализа (например, добавить или исключить те или иные сведения).
Использование пакета анализа
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».
Загрузка и активация пакета 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».
Дисперсионный анализ
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 , 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 , 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 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 из предыдущего примера).
Корреляция
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).
Ковариация
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).
Описательная статистика
Инструмент анализа «Описательная статистика» применяется для создания одномерного статистического отчета, содержащего информацию о центральной тенденции и изменчивости входных данных.
Экспоненциальное сглаживание
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 t-тест для дисперсии
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.
Анализ Фурье
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.
Гистограмма
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.
Скользящее среднее
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;
- Aj — фактическое значение в момент времени j;
- Fj — прогнозируемое значение в момент времени j.
Генерация случайных чисел
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.
Ранг и персентиль
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.
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.
Дополнительные сведения
Вы всегда можете задать вопрос эксперту в Excel Tech Community или получить поддержку в сообществах.