Статистический модуль для excel

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)

.

Помогла ли Вам статья?

Для статистической
обработки данных в пакете Excel имеется
встроенный модуль Пакет анализа,
который открывается следующим образом:
в меню выбираем пункт Сервис | Анализ
данных.

1. В том случае,
когда модуль Анализ данных отсутствует,
нужно выбрать пункт Надстройки в
меню Сервис и пометить в окне
надстроек строку Пакет анализа.

2. Предварительная
настройка.

Вся информация
разместится на трёх листах, поэтому на
каждом из них нужно установить стандартный
формат текста: Times New Roman, 14 пунктов.

3. Вводим исходные
данные.

На листе 1 заполняем
исходными данными таблицу, располагая
столбцы независимых переменных (Х)
подряд, без пропуска. Столбец зависимой
переменной (У) можно расположить как в
начале, так и в конце таблицы (только не
между столбцами значений Х). Пример –
таблица 1 на листе 1.

По данным этой
таблицы будут рассчитаны показатели
описательной статистики и показатели
регрессионно-корреляционного анализа.

3. Рассчитываем показатели описательной статистики для столбца у.

Таблицу результатов
можно разместить на листе 1, под исходными
данными, поэтому, в ячейку столбца А1,
отступив 2-3 строки от таблицы 1, вводим
название Таблица 2 – Описательная
статистика.

4. Для расчёта показателей открываем модуль «Анализ данных» и в его окне выбираем строку «Описательная статистика».

Настройки в окне
Описа­тельная статистика.

В разделе Входные
данные указать входной интервал –
выделить все числа в столбце У исходной
таблицы (только числа, текст не выделять!).

В разделе Параметры
вывода указать выходной интервал,
ячейку в столбце А под таблицей 2, и
пометить строку Итоговая статистика.

5. Отформатировать
таблицу 2, увеличив ширину столбца А
настолько, чтобы был виден весь текст
в нём.

6. Рассчитываем показатели для регрессионно-корреляционного анализа.

Эти данные размещаем
на листе 2. Для расчёта показателей в
меню снова открываем модуль Анализ
данных и в его окне выбираем строку
Регрессия.

Настройки в окне
Регрессия.

В разделе Входные
данные указываем входной интервал
У, для чего выделяем все числа в столбце
У. Далее указываем входной интервал
Х, выделив одним блоком числа во всех
столбцах Х.

В разделе Параметры
вывода отмечаем строку Выходной
интервал и в качестве адреса этого
интервала указываем ячейку А1 листа 2.
Вместо этого можно отметить строку
Новый рабочий лист. Тогда результаты
будут выведены на дополнительном листе
(например, листе 4), который добавится
слева от листа 1, и стандартное
форматирование текста на нём будет
отсутствовать.

В разделе Остатки
пометить строку остатки. После этого
нажимаем кнопку ОК. Примечание. Если
появилось сообщение об ошибке, нужно
проверить правильность выделения
исходных данных и отсутствие в таблице
1 пустых столбцов между столбцами с
исходными данными.

7. Форматирование листа 2.

Таблицу Вывод
остатка переносим на лист 3.

Используя режим
предварительного просмотра, изменить
ориентацию листа с книжной на альбомную,
поскольку последняя таблица не вмещается
по ширине на стандартный лист.

Расширить столбец
А таким образом, чтобы был виден весь
текст в каждой из таблиц листа. В третьей
таблице настроить шапку на размещение
текста по горизонтали и вертикали по
центру и перенос слов по слогам и
увеличить её высоту, чтобы было видно
полностью название всех столбцов. Числа
в таблицах округлить с точностью до 4-5
знаков после запятой.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #

Рейтинг разработки: 5

PC Magazine/RE:

Главное достоинство предлагаемой разработки состоит в том, что она не просто выполняет некую полезную задачу для той или иной практической области применения, она расширяет базовый функционал Excel серией статистических методов, ценность которых возрастает за счет возможного привлечения других механизмов Excel и построения с их помощью уникальных научно-прикладных разработок.

Для реализации избран традиционный путь наращивания возможностей Excel путем подключения внешних модулей. Имеется подробная справка по назначению предложенных алгоритмов.

Учитывая предложенный способ для ввода параметров, можно предположить, что пользователь должен быть хорошо знаком с назначением каждого алгоритма (задача тестирования самих алгоритмов не ставилась). Можно утверждать, что для правильного применения предлагаемых алгоритмов потребуется специальная дополнительная литература или опыт в области статистических вычислений.

Каждый алгоритм вынесен в отдельный модуль, что позволяет настраивать конфигурацию машины пользователя, подключая только необходимые модули. К сожалению, объектная модель методов не реализована в том виде, чтобы ее можно было использовать изолированно от предложенного графического интерфейса через диалоговую форму Excel (хотя, видимо, это возможно сделать).

Примечание. При установке программы запрашивается пароль, который можно получить, связавшись с автором разработки по E-mail. Поэтому мы добавили в состав архива набор справочных файлов с описанием реализованных методов. По ним можно изучить назначение предлагаемых методов.

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.

To begin with, statistical function in Excel let’s first understand what is statistics and why we need it? So, statistics is a branch of sciences that can give a property to a sample. It deals with collecting, organizing, analyzing, and presenting the data. One of the great mathematicians Karl Pearson, also the father of modern statistics quoted that, “statistics is the grammar of science”. 

We used statistics in every industry, including business, marketing, governance, engineering, health, etc. So in short statistics a quantitative tool to understand the world in a better way.  For example, the government studies the demography of his/her country before making any policy and the demography can only study with the help of statistics. We can take another example for making a movie or any campaign it is very important to understand your audience and there too we used statistics as our tool.

Ways to approach statistical function in Excel:

In Excel, we have a range of statical functions, we can perform basic mead, median mode to more complex statistical distribution, and probability test. In order to understand statistical Functions we will divide them into two sets:

1. Basic statistical Function
2. Intermediate Statistical Function.

Statistical Function in Excel

Excel is the best tool to apply statistical functions. As discussed above we first discuss the basic statistical function, and then we will study intermediate statistical function. Throughout the article, we will take data and by using it we will understand the statistical function.

So, let’s take random data of a book store that sells textbooks for classes 11th and 12th. 

Basic statistical Function

These are some most common and useful functions. These include the COUNT function, COUNTA function, COUNTBLANK function, COUNTIFS function. Let’s discuss one by one:

1. COUNT function

The COUNT function is used to count the number of cells containing a number. Always remember one thing that it will only count the number. 

Formula for COUNT function = COUNT(value1, [value2], …)

Thus, there are 7 textbooks that have a discount out of 9 books.

2. COUNTA function

This function will count everything, it will count the number of the cell containing any kind of information, including numbers, error values, empty text.

Formula for COUNTA function = COUNTA(value1, [value2], …)

So, there are a total of 9 subjects that being sold in the store

3. COUNTBLANK function

COUNTBLANK function, as the term, suggest it will only count blank or empty cells. 

Formula for COUNTBlANK function = COUNTBLANK(range)

There are 2 subjects that don’t have any discount.

4. COUNTIFS function

COUNTIFS function is the most used function in Excel. The function will work on one or more than one condition in a given range and counts the cell that meets the condition.

Formula for COUNTIFS function = COUNTIFS (range1, criteria1, [range2], [criteria2], ...)

Intermediate Statistical Function

Let’s discuss some intermediate statistical functions in Excel. These functions used more often by the analyst. It includes functions like AVERAGE function, MEDIAN function, MODE function, STANDARD DEVIATION function,  VARIANCE function, QUARTILES function, CORRELATION function.

1. AVERAGE value1, [value2], …)

The AVERAGE function is one of the most used intermediate functions. The function will return the arithmetic mean or an average of the cell in a given range.

Formula for AVERAGE function = AVERAGE(number1, [number2], …)

So the average total revenue is  Rs.144326.6667

2. AVERAGEIF function

The function will return the arithmetic mean or an average of the cell in a given range that meets the given criteria.

Formula for AVERAGEIF function = AVERAGEIF(range, criteria, [average_range])

3. MEDIAN function

The MEDIAN function will return the central value of the data. Its syntax is similar to the AVERAGE function.

Formula for MEDIAN function = MEDIAN(number1, [number2], …)

Thus, the median quantity sold is 300.

4. MODE function

 The MODE function will return the most frequent value of the cell in a given range.

 Formula for MODE function = MODE.SNGL(number1,[number2],…)

Thus, the most frequent or repetitive cost is  Rs. 250.

5. STANDARD DEVIATION

This function helps us to determine how much observed value deviated or varied from the average. This function is one of the useful functions in Excel.

Formula for STANDARD DEVIATION function = STDEV.P(number1,[number2],…)

Thus, Standard Deviation of total revenue =296917.8172

6. VARIANCE function

To understand the VARIANCE function, we first need to know what is variance? Basically, Variance will determine the degree of variation in your data set.  The more data is spread it means the more is variance. 

Formula for VARIANCE function = VAR(number1, [number2], …)

So, the variance of Revenue= 97955766832

7. QUARTILES function

Quartile divides the data into 4 parts just like the median which divides the data into two equal parts. So, the Excel QUARTILES function returns the quartiles of the dataset. It can return the minimum value, first quartile, second quartile, third quartile, and max value. Let’s see the syntax :

Formula for QUARTILES function = QUARTILE (array, quart)

So, the first quartile = 14137.5

8. CORRELATION function 

CORRELATION function, help to find the relationship between the two variables, this function mostly used by the analyst to study the data. The range of the CORRELATION coefficient lies between -1 to +1.

Formula for  CORRELATION function = CORREL(array1, array2)

So, the correlation coefficient between discount and revenue of store = 0.802428894. Since it is a positive number, thus we can conclude discount is positively related to revenue.

9. MAX function 

The MAX function will return the largest numeric value within a given set of data or an array.

Formula for  MAX function = MAX (number1, [number2], ...)

The maximum quantity of textbooks is Physics,620 in numbers.

10. MIN function

The MIN function will return the smallest numeric value within a given set of data or an array.

Formula for MIN function = MIN (number1, [number2], ...)

The minimum number of the book available in the store =150(Sociology)

11. LARGE function

The LARGE function is similar to the MAX function but the only difference is it returns the nth largest value within a given set of data or an array.

Formula for  LARGE function = LARGE (array, k)

Let’s find the most expensive textbook using a large function, where k = 1

The most expensive textbook is Rs. 420.

12. SMALL function

The SMALL function is similar to the MIN function, but the only difference is it return nth smallest value within a given set of data or an array.

Formula for  SMALL function = SMALL (array, k)

Similarly, using the SMALL function we can find the second least expensive book.

Thus, Rs. 120 is the least cost price.

Conclusion

So these are some statistical functions of Excel. We have learned some of the most simple functions like COUNT functions to complex ones like the CORRELATION function. So far we learn, we understand how much these functions are useful for analyzing any data. You can explore more functions and learn more things of your own.