Статистический анализ в excel скачать бесплатно

Инфоурок

›

Другое

›Презентации›Статистический анализ данных в MS Excel

XLSTAT является лидером в области программного обеспечения статистического анализа для Excel
С 1993 года мы неустанно работаем над тем, чтобы предоставить вам полное статистическое программное обеспечение, сочетающее производительность и удобство использования по очень доступной цене. Таким образом, мы завоевали доверие более 50 000 пользователей в более чем 100 странах.
С 200 статистическими инструментами от самых классических до самых продвинутых, XLSTAT работает как надстройка для Microsoft Excel®. Проведите анализ и персонализируйте свои результаты, используя удобный интерфейс Excel. XLSTAT совместим с ПК и Mac.
XLSTAT использует самые современные методы расчета для получения результатов в рекордно короткие сроки. Распараллеливание вычислений использует все процессоры вашего компьютера.
Сегодня XLSTAT предлагает широкий спектр решений, специфичных для абсолютно разных областей знаний и удовлетворяет полный спектр аналитических потребностей.Системные требования:
OS : Windows Vista / Win 7 / Win 8 / Win 10
Processor : 32 or 64 bits
Hard disk : 200 Mb
Excel 2003 SP3
Excel 2007 SP3
Excel 2010 SP2
Excel 2013 SP1
Excel 2016
Excel 2019Торрент Статистический анализ для Excel — Addinsoft XLSTAT Premium v2016.02.28451 подробно:
Решение XLSTAT Premium
XLSTAT Premium — это решение, включающее все доступные функциональные возможности XLSTAT (более 200) по очень конкурентоспособной цене. С XLSTAT Premium вы можете использовать любой метод в любое время.
Подготовьте свои данные, визуализируйте, исследуйте, анализируйте, решайте, прогнозируйте. XLSTAT Premium предлагает лучшее из того, что инструменты анализа данных могут предложить сегодня независимо от области применения в очень удобной среде.

Внимание! Рубрику буду пополнять более новыми версиями программы по ходу проверки кряков и кейгенов к ней.
Программа действительно крайне важна для аналитики/статистики/прогнозированния.

Процедура лечения:

Установка:
1. Запустите setup.exe и установите программу.
2. Добавьте в исключения в ваш антивирус файл CORE.exe с папки Keygen, но лучше временно отключите антивирус.
3. Скопируйте его в директорию установленной программы и запустите.
4. Оключитесь от сети Интернет.
5. Запустите XLSTAT 2016, нажмите пункт About — Licence — Enter licence key.
6. Запустите CORE.exe, который находится в каталоге установки.
7. Нажмите на Serial и скопируйте Serial в соответствующем поле кейгена CORE.
8. Откройте Excel и в поле ввода key введите скопированный ключ, нажмите Valide
9. Так как нет Интернета будет сгенерирован ключ-вопрос, который нужно скопировать и вставить в поле Installation code.
10. Нажать кнопку Genarate. И скопировать полученный ключ-ответ в соответствующее поле валидации в Excel.
11. Нажать ок и готово!
Внимание! Кейген многими антивирусами детектируется как вредоносный >>>. Кто опасается, может проигнорировать раздачу.

Скачать Статистический анализ для Excel — Addinsoft XLSTAT Premium v2016.02.28451 через торрент:

Статистика в Excel, Учебное пособие, Макарова Н.В., Трофимец В.Я., 2002.

Рассматриваются функциональные возможности табличного процессора Excel для проведения статистического анализа данных на персональном компьютере. Описывается технология работы с программной надстройкой «Пакет анализа» и встроенными статистическими функциями. Приводится большое количество примеров по обработке экономической информации. Содержатся краткие сведения из теории статистики, помогающие читателю быстрее разобраться с существом реализованных в Excel статистических методов. Для студентов, аспирантов, преподавателей, экономистов, инженерно-технических работников, занимающихся статистической обработкой данных.

Работа с мастером функций.
Наряду с надстройкой Пакет анализа в практике статистической обработки могут широко применяться статистические функции Microsoft Excel. В состав Excel входит библиотека, содержащая 78 статистических функций, ориентированных на решение самых различных задач прикладного статистического анализа. Причем одну часть статистических функций можно рассматривать как своего рода элементарные составляющие того или иного режима надстройки Пакет анализа^ другую часть — как уникальные функции, не дублирующиеся в надстройке Пакет анализа. Тем не менее функции, входящие и в первую часть, и во вторую часть, имеют самостоятельное значение и могут применяться автономно при решении конкретных статистических задач. Работать со статистическими функциями Excel, как, впрочем, и с функциями из других категорий, удобнее всего с помощью мастера функций.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
Предисловие.
Раздел 1.МЕТОДЫ ОПИСАТЕЛЬНОЙ СТАТИСТИКИ.
Раздел 2.МЕТОДЫ ПРОВЕРКИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ.
Раздел 3.ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ.
Раздел 4.СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ ЯВЛЕНИЙ И ПРОЦЕССОВ.
Раздел 5.СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ ДИНАМИКИ ПРОЦЕССОВ.
Указатель статистических функций.
Литература.

Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:

Скачать книгу Статистика в Excel, Учебное пособие, Макарова Н.В., Трофимец В.Я., 2002 — fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу

Скачать
— pdf — Яндекс.Диск.

Дата публикации: 17.07.2019 09:18 UTC

Теги:

статистика :: Excel :: экономика :: Макарова :: Трофимец

XLSTAT — это надстройка для MS Excel для статистики и анализа данных, которая разрабатывается с 1993 года. Она включает более 200 функций общей и специфической направленности. Использование Excel в качестве интерфейса делает XLSTAT удобным и эффективным набором инструментов для статистического и многомерного анализа данных.

В число функций входят регрессия (линейная, нелинейная, логистическая), многомерный анализ данных (метод главных компонент, дискриминантный анализ, анализ соответствий, многомерное шкалирование, иерархическая кластеризация, метод k-средних, метод k-ближайших соседей, деревья решений), корреляционные тесты, параметрические и непараметрические тесты, ANOVA, ANCOVA, смешанные модели и многое другое.

Для решения специфических задач доступны расширенный многомерный анализ (RDA, CCA, MFA), построение карт предпочтений и другие инструменты сенсометрии, статистическое управление процессами, симуляция, анализ временных рядов, построение кривой «доза-эффект», модели выживаемости, сопряженный анализ, метод частичных наименьших квадратов, моделирование структурными уравнениями, анализ OMICS-данных.

Дополнительные модули включают 3D-визуализацию и модели латентных классов. Инструмент статистического анализа XLSTAT совместим со всеми версиями Excel с 2003 по 2016. Кроме того, на сайте XLSTAT доступна версия для Mac, совместимая с Excel 2011 и 2016.

Регрессионный и корреляционный анализ – статистические методы исследования. Это наиболее распространенные способы показать зависимость какого-либо параметра от одной или нескольких независимых переменных.

Ниже на конкретных практических примерах рассмотрим эти два очень популярные в среде экономистов анализа. А также приведем пример получения результатов при их объединении.

Регрессионный анализ в Excel

Показывает влияние одних значений (самостоятельных, независимых) на зависимую переменную. К примеру, как зависит количество экономически активного населения от числа предприятий, величины заработной платы и др. параметров. Или: как влияют иностранные инвестиции, цены на энергоресурсы и др. на уровень ВВП.

Результат анализа позволяет выделять приоритеты. И основываясь на главных факторах, прогнозировать, планировать развитие приоритетных направлений, принимать управленческие решения.

Регрессия бывает:

• линейной (у = а + bx);
• параболической (y = a + bx + cx²);
• экспоненциальной (y = a * exp(bx));
• степенной (y = a*x^b);
• гиперболической (y = b/x + a);
• логарифмической (y = b * 1n(x) + a);
• показательной (y = a * b^x).

Рассмотрим на примере построение регрессионной модели в Excel и интерпретацию результатов. Возьмем линейный тип регрессии.

Задача. На 6 предприятиях была проанализирована среднемесячная заработная плата и количество уволившихся сотрудников. Необходимо определить зависимость числа уволившихся сотрудников от средней зарплаты.

Модель линейной регрессии имеет следующий вид:

У = а₀ + а₁х₁ +…+а_кх_к.

Где а – коэффициенты регрессии, х – влияющие переменные, к – число факторов.

В нашем примере в качестве У выступает показатель уволившихся работников. Влияющий фактор – заработная плата (х).

В Excel существуют встроенные функции, с помощью которых можно рассчитать параметры модели линейной регрессии. Но быстрее это сделает надстройка «Пакет анализа».

Активируем мощный аналитический инструмент:

1. Нажимаем кнопку «Офис» и переходим на вкладку «Параметры Excel». «Надстройки».



2. Внизу, под выпадающим списком, в поле «Управление» будет надпись «Надстройки Excel» (если ее нет, нажмите на флажок справа и выберите). И кнопка «Перейти». Жмем.



3. Открывается список доступных надстроек. Выбираем «Пакет анализа» и нажимаем ОК.

После активации надстройка будет доступна на вкладке «Данные».

Теперь займемся непосредственно регрессионным анализом.

1. Открываем меню инструмента «Анализ данных». Выбираем «Регрессия».



2. Откроется меню для выбора входных значений и параметров вывода (где отобразить результат). В полях для исходных данных указываем диапазон описываемого параметра (У) и влияющего на него фактора (Х). Остальное можно и не заполнять.



3. После нажатия ОК, программа отобразит расчеты на новом листе (можно выбрать интервал для отображения на текущем листе или назначить вывод в новую книгу).

В первую очередь обращаем внимание на R-квадрат и коэффициенты.

R-квадрат – коэффициент детерминации. В нашем примере – 0,755, или 75,5%. Это означает, что расчетные параметры модели на 75,5% объясняют зависимость между изучаемыми параметрами. Чем выше коэффициент детерминации, тем качественнее модель. Хорошо – выше 0,8. Плохо – меньше 0,5 (такой анализ вряд ли можно считать резонным). В нашем примере – «неплохо».

Коэффициент 64,1428 показывает, каким будет Y, если все переменные в рассматриваемой модели будут равны 0. То есть на значение анализируемого параметра влияют и другие факторы, не описанные в модели.

Коэффициент -0,16285 показывает весомость переменной Х на Y. То есть среднемесячная заработная плата в пределах данной модели влияет на количество уволившихся с весом -0,16285 (это небольшая степень влияния). Знак «-» указывает на отрицательное влияние: чем больше зарплата, тем меньше уволившихся. Что справедливо.



Корреляционный анализ в Excel

Корреляционный анализ помогает установить, есть ли между показателями в одной или двух выборках связь. Например, между временем работы станка и стоимостью ремонта, ценой техники и продолжительностью эксплуатации, ростом и весом детей и т.д.

Если связь имеется, то влечет ли увеличение одного параметра повышение (положительная корреляция) либо уменьшение (отрицательная) другого. Корреляционный анализ помогает аналитику определиться, можно ли по величине одного показателя предсказать возможное значение другого.

Коэффициент корреляции обозначается r. Варьируется в пределах от +1 до -1. Классификация корреляционных связей для разных сфер будет отличаться. При значении коэффициента 0 линейной зависимости между выборками не существует.

Рассмотрим, как с помощью средств Excel найти коэффициент корреляции.

Для нахождения парных коэффициентов применяется функция КОРРЕЛ.

Задача: Определить, есть ли взаимосвязь между временем работы токарного станка и стоимостью его обслуживания.

Ставим курсор в любую ячейку и нажимаем кнопку fx.

1. В категории «Статистические» выбираем функцию КОРРЕЛ.
2. Аргумент «Массив 1» — первый диапазон значений – время работы станка: А2:А14.
3. Аргумент «Массив 2» — второй диапазон значений – стоимость ремонта: В2:В14. Жмем ОК.

Чтобы определить тип связи, нужно посмотреть абсолютное число коэффициента (для каждой сферы деятельности есть своя шкала).

Для корреляционного анализа нескольких параметров (более 2) удобнее применять «Анализ данных» (надстройка «Пакет анализа»). В списке нужно выбрать корреляцию и обозначить массив. Все.

Полученные коэффициенты отобразятся в корреляционной матрице. Наподобие такой:

Корреляционно-регрессионный анализ

На практике эти две методики часто применяются вместе.

Пример:

1. Строим корреляционное поле: «Вставка» — «Диаграмма» — «Точечная диаграмма» (дает сравнивать пары). Диапазон значений – все числовые данные таблицы.



2. Щелкаем левой кнопкой мыши по любой точке на диаграмме. Потом правой. В открывшемся меню выбираем «Добавить линию тренда».



3. Назначаем параметры для линии. Тип – «Линейная». Внизу – «Показать уравнение на диаграмме».



4. Жмем «Закрыть».

Теперь стали видны и данные регрессионного анализа.