Применение Excel для решения статистических задач. Применение MS Excel для решения статистических задач. Программа обработки электронных таблиц ms excel мощная и достаточно простая в использовании программа, предназначенная для решения широкого круга плановоэкономических,
 Скачать 0.56 Mb.
|
ВыборкаСоздает 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. [5] Двухвыборочный z-тест для средних Двухвыборочный z-тест для средних с известными дисперсиями используется для проверки гипотезы о различии между средними двух генеральных совокупностей. Статистические функции FРАСПВозвращает F-распределение вероятности. Эту функцию можно использовать, чтобы определить, имеют ли два множества данных различные степени плотности. Например, можно исследовать результаты тестирования мужчин и женщин, окончивших высшую школу, и определить отличается ли разброс результатов для мужчин и женщин.[10] FРАСПОБР Возвращает обратное значение для F-распределения вероятности БЕТАОБР Возвращает обратную функцию к интегральной функции плотности бета-вероятности БЕТАРАСП Возвращает интегральную функцию плотности бета-вероятности БИНОМРАСП Возвращает отдельное значение биномиального распределения ВЕЙБУЛЛ Возвращает распределение Вейбулла ВЕРОЯТНОСТЬ Возвращает вероятность того, что значение из диапазона находится внутри заданных пределов ГАММАНЛОГ Возвращает натуральный логарифм гамма функции ГАММАОБР Возвращает обратное гамма-распределение ГАММАРАСП Возвращает гамма-распределение ГИПЕРГЕОМЕТ Возвращает гипергеометрическое распределение ДОВЕРИТ Возвращает доверительный интервал для среднего значения по генеральной совокупности КВАРТИЛЬ Возвращает квартиль множества данных КВПИРСОН Возвращает квадрат коэффициента корреляции Пирсона КРИТБИНОМ Возвращает наименьшее значение, для которого биномиальная функция распределения меньше или равна заданному значению ЛГРФПРИБЛ Возвращает параметры экспоненциального тренда ЛИНЕЙН Возвращает параметры линейного тренда ЛОГНОРМОБР Возвращает обратное логарифмическое нормальное распределение ЛОГНОРМРАСП Возвращает интегральное логарифмическое нормальное распределение МАКСА Возвращает максимальное значение из списка аргументов, включая числа, текст и логические значения МИНА Возвращает минимальное значение из списка аргументов, включая числа, текст и логические значения НАИБОЛЬШИЙ Возвращает k-ое наибольшее значение из множества данных НАИМЕНЬШИЙ Возвращает k-ое наименьшее значение в множестве данных НАКЛОН Возвращает наклон линии линейной регрессии НОРМАЛИЗАЦИЯ Возвращает нормализованное значение НОРМОБР Возвращает обратное нормальное распределение НОРМРАСП Возвращает нормальную функцию распределения НОРМСТОБР Возвращает обратное значение стандартного нормального распределения ОТРБИНОМРАСП Возвращает отрицательное биномиальное распределение ОТРЕЗОК Возвращает отрезок, отсекаемый на оси линией линейной регрессии ПЕРЕСТ Возвращает количество перестановок для заданного числа объектов ПИРСОН Возвращает коэффициент корреляции Пирсона ПРОЦЕНТРАНГ Возвращает процентную норму значения в множестве данных ПУАССОН Возвращает распределение Пуассона РОСТ Возвращает значения в соответствии с экспоненциальным трендом СРГАРМ Возвращает среднее гармоническое СРГЕОМ Возвращает среднее геометрическое СРЗНАЧ Возвращает среднее арифметическое аргументов СРЗНАЧА Возвращает среднее арифметическое аргументов, включая числа, текст и логические значения. СРОТКЛ Возвращает среднее абсолютных значений отклонений точек данных от среднего СТАНДОТКЛОН Оценивает стандартное отклонение по выборке СТАНДОТКЛОНА Оценивает стандартное отклонение по выборке, включая числа, текст и логические значения СТАНДОТКЛОНП Вычисляет стандартное отклонение по генеральной совокупности СТАНДОТКЛОНПА Вычисляет стандартное отклонение по генеральной совокупности, включая числа, текст и логические значения СТЬЮДРАСП Возвращает t-распределение Стьюдента СТЬЮДРАСПОБР Возвращает обратное t-распределение Стьюдента СЧЁТЗ Подсчитывает количество значений в списке аргументов ТЕНДЕНЦИЯ Возвращает значения в соответствии с линейным трендом ТТЕСТ Возвращает вероятность, соответствующую критерию Стьюдента УРЕЗСРЕДНЕЕ Возвращает среднее внутренности множества данных ФИШЕР Возвращает преобразование Фишера ФИШЕРОБР Возвращает обратное преобразование Фишера ФТЕСТ Возвращает результат F-теста ХИ2ОБР Возвращает обратное значение односторонней вероятности распределения хи-квадрат ХИ2РАСП Возвращает одностороннюю вероятность распределения хи-квадрат ХИ2ТЕСТ Возвращает тест на независимость ЧАСТОТА Возвращает распределение частот в виде вертикального массива ЭКСПРАСП Возвращает экспоненциальное распределение 1.6 Применение графических возможностей Excel Графические изображения уже давно нашли широкое применение в самых разнообразных видах человеческой деятельности. Но, пожалуй, ни в одной области знаний и практической деятельности графические изображения не играют такой исключительной роли, как в статистике и экономике, имеющих дело с обработкой и анализом огромных массивов информации о социально- экономических явлениях и процессах. Всесторонний и глубокий анализ этой информации, так называемых статистических данных, предполагает использование различных специальных методов, важное место среди которых занимают графические изображения статистических данных. Графические изображения широко используются, прежде всего, для наглядного представления статистических данных, благодаря ним существенно облегчается их восприятие и понимание. Огромные возможности для автоматического построения различных видов графических изображений статистических данных представляет программа обработки электронных таблиц Microsoft Excel. Статистическая диаграмма- это особый способ наглядного представления и изложения с помощью геометрических знаков и других графических средств статистической информации с целью её обобщения и анализа. Основным и наиболее важным свойством статистических диаграмм является их наглядность. Непосредственная наглядность статистических диаграмм делает их более выразительными и наглядными. [11] При анализе статистических данных диаграммы могут использоваться для решения таких задач: Отображать распределение единиц статистической совокупности по значениям или разновидностям исследуемого признака; Характеризовать развитие изучаемых явлений во времени, их общую тенденцию развития, сезонность колебаний, абсолютную и относительную скорость их развития и изменения; Сравнивать размеры различных явлений, их разных частей, а также тенденцию их развития и изменения во времени и пространстве; Выявлять структуру изучаемых явлений и её изменения, т.е. структурные сдвиги; Устанавливать взаимозависимость между явлениями или их признаками, а также степень тесноты существующей между ними связи; Отображать степень распространения изучаемых явлений по той или иной территории и интенсивности этого распространения. Статистические диаграммы являются очень ценным средством при проведении разного рода сравнений статистических данных. Графические изображения статистических данных осуществляются в основном посредством геометрических плоскостных знаков- точек, линий, плоскостей, фигур, различного сочетания и их расположения. Графические изображения, как плоскостные, так и объёмные, бывают разнообразными, но почти каждое из них состоит из одних и тех, же основных элементов: поле диаграммы, графического образа, пространственных и масштабных ориентиров, экспликации диаграммы. В Excel вместо понятия «поле диаграмм» применяются такие понятия, как область построения диаграммы и область диаграммы. Область построения диаграмма- это область, в которой отображается только координатные оси и сама диаграмма, а область диаграммы - это область, в которой кроме координатных осей и самой диаграммы, заголовок диаграммы, обозначение единиц измерения координатных осей, легенда. Каждый элемент диаграммы можно выделить, активизировать, а потом осуществлять с ним различные преобразования, как-то: изменять размеры, редактировать, форматировать (оформлять). [5] С помощью перетаскивания можно перемещать область диаграммы и область построения диаграммы и область диаграммы, кроме того, можно изменять их размеры, а, следовательно, и размеры самой диаграммы и отдельных её элементов. Кроме того, Excel позволяет изменять внешний вид области построения диаграммы и области диаграммы, т.е. изменять форму линий рамки обрамления, цвет и узор заполнения их внутренних частей. Графический образ- это совокупность геометрических или графических знаков, с помощью которых отображаются статистические данные. Графические средства Excel позволяют в качестве графического образа использовать различные знаки – символы, в том числе и рисунки. Точнее говоря, Excel автоматически заменяет геометрические знаки негеометрическими. Изобразительные диаграммы, которые строятся с помощью негеометрических знаков, широко используется для пропаганды и популяризации статистических данных. Excel имеет многочисленный арсенал средств для построения и оформления основных элементов диаграммы: линии могут быть разноцветными (существует 56 вариантов цветов) или иметь различную форму (тип) – сплошные, штриховые, точечные, штрих – пунктирные, а также разную толщину – тонкие, средние, полутолстые (полужирные) и толстые(жирные); точки данных могут быть изображены в виде маленьких кружков, квадратиков, треугольников, ромбов и других геометрических знаков с разными узорами. Excel предлагает 48 видов штриховки, а также позволяет изменять цвета, узоры, обрамления основных элементов диаграммы, в том числе, самых больших её частей – области построения диаграммы и области диаграммы. [5] В Excel вместо понятия графического образа используется термин маркер данных. Вид символа маркера зависит от вида диаграммы: на гистограмме это (обычно) прямоугольники, на круговой диаграмме – сектора и т.п. Пространственные ориентиры – это элементы диаграммы, определяющие порядок размещения графических знаков в поле диаграммы. Такой порядок задаётся определённой системой координат – совокупностью элементов, определяющих положение точки на прямой или кривой линии, на плоскости и в пространстве. При построении статистических диаграмм обычно применяются прямоугольная или декартова, полярная, треугольная или тригональная системы координат. Прямоугольная система координат чаще всего применяется для статистических диаграмм по причине простоты её построения и наилучшей выразительности различных соотношений и зависимостей между изображаемыми статистическими величинами. Прямоугольная система координат образуется совокупностью двух пересекающихся перпендикулярных прямых, называемых осями координат. [11] Для облегчения построения и чтения диаграммы её поля в пределах осей координат покрывают параллельными горизонтальными и вертикальными линиями, которые в совокупности образуют так называемую координатную сетку. В Excel координатная сетка на плоскостных диаграммах наносится на область построения диаграммы, а на объёмных диаграммах, которые имеют две стенки и основания на них. Графические средства Excel позволяют наносить линии координатной сетки либо на одну из осей, причём линии сетки могут проходить или через основные деления – основные линии, или через промежуточные деления – промежуточные линии. Excel по умолчанию автоматически строит и размещает координатные оси в нужном месте диаграммы, используя встроенные установки для типа осевых линий, делений и размещений меток деления. Но все эти параметры можно изменять, а также управлять вводом, выводом и удалением координатных осей. Можно задать нужный тип линий координатных осей и настроить её деления и метки делений. Экспликация диаграммы – это пояснение содержания диаграммы и её основных элементов. Экспликация включает общий заголовок диаграммы, подписи вдоль масштабных шкал и пояснительные надписи, раскрывающие смысл отдельных элементов графического образа. [5] Excel располагает множеством инструментов, позволяющих выполнить экспликацию диаграммы, при этом каждый из элементов экспликации может быть отформатирован (оформлен) различными способами в зависимости от типа и вида диаграммы. При построении диаграммы Excel по умолчанию, т.е. автоматически, размещает заголовок диаграммы в центре верхней области построения диаграммы, а надписи координатных осей возле каждой оси. Отметим, что Excel имеет несколько инструментов, которые позволяют просто и быстро отформатировать любой текст т числа, имеющиеся на диаграмме. Они позволяют выбрать типы шрифтов и их размеры, способы выравнивания текста, оформления его жирным шрифтом, курсивом и подчеркиванием, а также добавить к нему рамки, узоры и цвет. Excel позволяет выравнивать на диаграмме выделенный текст по горизонтали и вертикали, а также менять ориентацию текста, т.е. выравнивать его под определённым углом. Кроме ввода, редактирования и форматирования заголовка диаграммы и надписей осей, Excel позволяет просто и быстро поместить на саму диаграмму дополнительные надписи, так называемые ярлыки, поясняющие её смысл и значение отдельных элементов. Этот дополнительный текст можно поместить в любое место диаграммы, изменить его размеры и отформатировать. Excel позволяет форматировать имеющиеся на диаграмме объекты, в частности стрелки и надписи. Специальное пояснение к маркерам или элементам, используемым в диаграмме, носит название легенды. Excel автоматически создаёт легенду из названий. Но также позволяет самостоятельно создавать легенду и перемещать её в нужное место. Классификация статистических диаграмм Диаграммы, применяемые для изображения статистических данных, очень разнообразны и имеют ряд особенностей, что обуславливает необходимость их классификации. Классификация статистических диаграмм имеет чрезвычайное значение для их правильного построения и изучения. Она облегчает понимание отличительных особенностей различных типов и видов диаграмм, их возможностей в решении конкретных задач статистического исследования. В Excel классификация диаграмм осуществлена по форме графического образа. По этому признаку выделено 14 основных, встроенных, или, как их принято называть, стандартных типов диаграмм, и 20 дополнительных, нестандартных, или специальных типов диаграмм. Каждый тип диаграмм представлен несколькими видами (форматами) как плоскостных, так и объёмных диаграмм, которые могут быть применены к данному типу диаграммы. Кроме того, Excel предоставляет пользователю возможность построения собственных типов диаграмм. [5] Помимо основных, стандартных, типов диаграмм предлагает большое количество нестандартных, специальных, типов диаграмм. Основой нестандартных диаграмм являются стандартные типы диаграмм. Некоторые встроенные нестандартные типы диаграмм подобны стандартным типам. Вместе с тем они содержат дополнительные графические средства, которые расширяют не только наглядные, но и познавательные и аналитические возможности. В частности, они содержат такие встроенные графические элементы: легенду, координатную сетку, логарифмическую шкалу, объяснительные надписи; они имеют, скажем, более привлекательный вид, поскольку их форматирование выполнено с помощью специальных приёмов. Кроме использования стандартных и нестандартных типов диаграмм, Excel предоставляет пользователю возможность создавать собственные типы диаграмм, сохранять и применять таким же образом, как и любые другие типы диаграмм. [5] Чтобы создать собственный тип диаграммы, необходимо располагать диаграммой, которая будет служить основой для создания собственного типа диаграммы, при этом в качестве основы можно взять любой тип и вид уже построенной диаграммы, поскольку в любой момент графические средства Excel позволяют изменить его или создать диаграмму требуемого вида и типа. Заключение В развитых странах практически любое решение: политическое, финансовое, техническое, научно-исследовательское и даже бытовое решение принимается только после всестороннего анализа данных. Поэтому изучение прикладной статистики и методов анализа данных является неотъемлемым компонентом образования на всех уровнях, а компьютерные пакеты для аналитических исследований и прогнозирования являются настольным рабочим инструментом любого специалиста, так или иначе связанного с информационной сферой. Таким образом, обработка статистических данных уже давно применяется в самых разнообразных видах человеческой деятельности. Вообще говоря, трудно назвать ту сферу, в которой она бы не использовалась. Но, пожалуй, ни в одной области знаний и практической деятельности обработка статистических данных не играет такой исключительно большой роли, как в экономике, имеющей дело с обработкой и анализом огромных массивов информации о социально-экономических явлениях и процессах. Всесторонний и глубокий анализ этой информации, так называемых статистических данных, предполагает использование различных специальных методов, важное место среди которых занимают возможности табличного процессора MS Excel. Представление экономических и других данных в электронных таблицах в наши дни стало простым и естественным. Оснащение же электронных таблиц средствами анализа способствует тому, что из группы сложных, глубоко научных и потому редко используемых, почти экзотических методов, статистический анализ превращается для специалиста в повседневный, эффективный и оперативный аналитический инструмент. Электронные таблицы делают такой анализ легко доступным. Усвоив технологию использования табличного процессора MS Excel, можно применять его по мере необходимости, получая знание о скрытых связях, улучшая аналитическую поддержку принятия решений и повышая их обоснованность. В данной работе я показала, что табличный процессор MS Excel обладает огромными возможностями для решения задач статистики, облегчая работу специалистов, работающих в этой области. Список литературы Бернс Дж., Берроуз Э. ,Секреты Excel 97. – М.:Веста, 1999. Фигурнов В. Э. ,IBM PC для пользователя. – М.:ИНФРА, 1998. А. Гончаров «Microsoft Excel 7.0 в примерах» - С.-П.:Питер, 1996 Пробитюк А., Excel 7.0 для Windows 95 в бюро. – К.:BHV, 1996 Лаврёнов С.М.,Excel: сборник примеров и задач-М: финансы и статистика,2000.-336с. Макарова Н.В.,Трофимец В.Я., Статистика в Excel:учеб. пособие.-М.:финансы и статистика,2003.-386с. Сидоров М.Г., Обработка данных в Excel //информатика и образование.-2000.-№6.-с. 25-36. Гутовская Г.В., Использование Excel для решения финансово-экономических задач//информатика и образование.-2003.-№3.-с. 15-21. Ивинская Н.Л., решение прикладных задач в Excel//информатика и образование.-2003.-№6.-с.62-64. Кирей Е.А., Базовый курс Excel для учащихся профильных экономических классов//информатика и образование.-2004.-№5.-с.39-41. Андрусенко Н.Е., Использование стандартных функций Excel для поиска и связи данных в таблице//информатика и образование.-2003.-№11.-с.7-12. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.realcoding.net/article/view/3961 |