Analizės įrankių paketo naudojimas sudėtinių duomenų analizei atlikti

Jei turite atlikti sudėtingas statistines ir inžinerines analizes, naudodami analizės įrankių paketą, atliksite mažiau veiksmų ir sutaupysite laiko. Kiekvienai analizei jūs pateikiate duomenis ir parametrus, o įrankis, naudodamas atitinkamas statistines ir inžinerines makrokomandų funkcijas, apskaičiuoja ir parodo rezultatus išvesties lentelėje. Kai kurie įrankiai šalia išvesties lentelių generuoja diagramas.

Duomenų analizės funkcijas vienu metu galima naudoti tik viename darbalapyje. Kai duomenų analizę atliekate sugrupuotuose darbalapiuose, rezultatai atsiras pirmajame darbalapyje, o kituose darbalapiuose atsiras tuščios formatuotos lentelės. Jei norite analizuoti duomenis kituose darbalapiuose, iš naujo skaičiuokite analizės įrankį kiekviename darbalapyje.

Analizės įrankių pakete įtraukti tolesniuose skyriuose aprašyti įrankiai. Jei norite pasiekti šiuos įrankius, skirtuko Duomenys grupėje Analizė spustelėkite Duomenų analizė. Jei komanda Duomenų analizė negalima, turite įkelti analizės įrankių paketo priedo programą.

  1. Spustelėkite skirtuką Failas, spustelėkite Parinktys, tada spustelėkite kategoriją Priedai.

    Jei naudojate "Excel" 2007, spustelėkite "Microsoft Office" mygtuką „Office“ mygtuko paveikslėlis , tada spustelėkite "Excel" parinktys

  2. Langelyje Valdyti pasirinkite „Excel“ priedai, tada spustelėkite Vykdyti.

    Jei naudojate „Mac“ skirtą „Excel“, failų meniu eikite į Įrankiai > „Excel“ papildiniai.

  3. Lauke Priedai pažymėkite žymės langelį Analizės įrankių paketas ir spustelėkite Gerai.

    • Jei Analizės įrankių paketas nėra lauke Galimi priedai, spustelėkite Naršyti, kad jį rastumėte.

    • Jei esate perspėjamas, kad analizės įrankių paketas jūsų kompiuteryje neįdiegtas, spustelėkite Taip, kad jį įdiegtumėte.

Pastaba: Jei analizės įrankių pakete norite įtraukti Visual Basic for Application (VBA) funkcijas, tokiu pačiu būdu, kaip įkeliate analizės įrankių paketą, galite įkelti priedą Analizės įrankių rinkinys – VBA. Lauke Galimi priedai pažymėkite žymės langelį Analizės įrankių rinkinys – VBA.

Anova analizės įrankiai pateikia įvairius dispersijos analizės tipus. Įrankis, kurį turėtumėte naudoti, priklauso nuo koeficientų ir pavyzdžių skaičiaus, kurie yra norimose tikrinti aibėse.

Anova: vienas koeficientas

Šiame įrankyje atliekama paprasta dviejų ar daugiau pavyzdžių dispersijos analizė. Analizė pateikia hipotezę, kad kiekvienas mėginys paimtas iš to paties sąlyginės tikimybės pasiskirstymo pagal kitokią hipotezę, kad esamos tikimybės distribucijos nėra vienodos visiems mėginiams. Jei yra tik du pavyzdžiai, galite naudoti darbalapio funkciją T.Testas. Jei yra daugiau nei du pavyzdžiai, "T" nėra patogus apibendrinimas .Testąir vietoj to galima iškviesti vieną faktorių ANOVA modelį.

Anova: du koeficientai su replikavimu

Šis analizės įrankis naudingas, kai duomenis galima klasifikuoti pagal dvi skirtingas dimensijas. Pavyzdžiui, eksperimento metu, kai matuojamas augalų aukštis, augalai gali būti tręšiami skirtingomis trąšų rūšimis (pavyzdžiui, A, B ir C) ir laikomi skirtingose temperatūrose (pavyzdžiui, žemoje ir aukštoje). Turime vienodą kiekvienos iš šešių galimų {trąšų, temperatūros} porų augalo aukščio stebėjimų skaičių. Naudodami šį Anova įrankį, galime tikrinti:

  • Ar skirtingų trąšų rūšių augalų aukščiai gauti iš tos pačios aibės. Šioje analizėje temperatūros nepaisoma.

  • Ar skirtingų temperatūros lygių augalų aukščiai gauti iš tos pačios aibės. Šioje analizėje trąšų rūšių nepaisoma.

Ar sudarius ataskaitą apie skirtumų tarp trąšų rūšių efektus, kurie aptikti pirmajame pažymėtame taške, ir skirtumų tarp temperatūrų efektus, kurie aptikti antrajame pažymėtame taške, šeši pavyzdžiai, pateikiantys visas {trąšų, temperatūros} reikšmių poras, gauti iš tos pačios aibės. Alternatyvi hipotezė yra ta, kad konkrečiose {trąšų, temperatūros} porose efektai yra nepaisant skirtumų, kurie remiasi tik trąšomis arba tik temperatūra.

Anova įrankio įvesties diapazono nustatymas

Anova: du koeficientai be replikavimo

Šis analizės įrankis naudingas, kai duomenys klasifikuojami pagal dvi skirtingas dimensijas (kaip ir dviejų koeficientų su replikavimu). Tačiau šis įrankis supranta, kad yra tik vienas kiekvienos poros stebėjimas (pavyzdžiui, visos {trąšų, temperatūros} poros ankstesniame pavyzdyje).

Darbalapio funkcija CORREL ir Pearson taip pat apskaičiuoja koreliacijos koeficientą tarp dviejų matavimo kintamųjų, kai matavimai kiekviename kintamajame yra stebimi kiekvienam N temai. (Bet koks trūkstamas bet kurios temos stebėjimas sukelia, kad analizuojant objektas būtų ignoruojamas.) Koreliacijos analizės įrankis yra ypač naudingas, kai yra daugiau nei du kiekvienos iš N objektų matavimo kintamieji. Ji pateikia išvesties lentelę, koreliacijos matricą, kuri rodo CORREL (arba Pearson), taikomos kiekvienai galimam matavimo kintamųjų porai, reikšmę.

Koreliacijos koeficientas, pvz., kovariacija, yra apimties, kuria du matavimo kintamieji "kinta kartu", matas. Skirtingai nei kovariacija, koreliacijos koeficientas keičiamas taip, kad jo reikšmė būtų nepriklausoma nuo vienetų, kuriuose išreiškiami du matavimo kintamieji. (Pavyzdžiui, jei du matavimo kintamieji yra svoris ir aukštis, koreliacijos koeficiento reikšmė nesikeičia, jei svoris yra pakeičiamas iš svarų į kilogramus.) Koreliacijos koeficiento reikšmė turi būti nuo-1 iki + 1 imtinai.

Koreliacijos analizės įrankį galite naudoti kiekvienai matavimo kintamųjų porai tikrinti, kad nustatytumėte, ar du matavimo kintamieji turi tą patį polinkį,  t. y. ar dideles vieno kintamojo reikšmes galima sieti su didelėmis kito kintamojo reikšmėmis (teigiama koreliacija), ar mažas vieno kintamojo reikšmes galima sieti su didelėmis kito kintamojo reikšmėmis (neigiama koreliacija) arba ar abiejų kintamųjų reikšmių polinkis nesietinas (koreliacija artima 0 (nuliui).

Ir koreliacijos, ir kovariacijos įrankį galima naudoti su tais pačiais parametrais, kai turite N skirtingų matavimo kintamųjų, kurie stebėti individų rinkinyje. Koreliacijos ir kovariacijos įrankiai pateikia po išvesties lentelę, matricą, kurioje atitinkamai rodomas koreliacijos koeficientas arba kovariacija tarp visų matavimo kintamųjų porų. Skirtumas toks, kad koreliacijos koeficientai keičiami taip, kad tilptų diapazone nuo -1 iki +1 imtinai. Atitinkamos kovariacijos nėra keičiamos. Tiek koreliacijos koeficientas, tiek kovariacija yra apimties, kuria du matavimo kintamieji „kinta kartu“, matas.

Kovariacijos įrankis apskaičiuoja darbalapio funkcijų kovariacijos reikšmę. P kiekvienos matavimo kintamųjų poros. (Tiesioginis KOVARIACIJOS naudojimas. P, o ne kovariacijos įrankis yra priimtina alternatyva, kai yra tik du matavimo kintamieji, t. y. N = 2.) Įrašas, esantis "kovariacijos įrankio" išvesties lentelės įstrižainės i eilutėje, i stulpelis yra "i-th" matavimo kintamojo kovariacija su savimi. Tai tik kintamojo Aibės dispersija, apskaičiuota pagal darbalapio funkciją var.P.

Kovariacijos įrankį galite naudoti kiekvienai matavimo kintamųjų porai tikrinti, kad nustatytumėte, ar du matavimo kintamieji turi tą patį polinkį,  t. y. ar dideles vieno kintamojo reikšmes galima sieti su didelėmis kito kintamojo reikšmėmis (teigiama kovariacija), ar mažas vieno kintamojo reikšmes galima sieti su didelėmis kito kintamojo reikšmėmis (neigiama kovariacija) arba ar abiejų kintamųjų reikšmių polinkis nesietinas (kovariacija artima 0 (nuliui).

Aprašomosios statistikos analizės įrankis generuoja vienmatės įvesties diapazono duomenų statistikos ataskaitą, kurioje pateikia informaciją apie jūsų duomenų centrinę tendenciją ir kintamumą.

Eksponentinio glotninimo analizės įrankis prognozuoja reikšmę remdamasis ankstesnio periodo prognoze, kuri buvo koreguota naudojant ankstesnės prognozės paklaidą. Įrankis naudoja glotninimo konstantą a, kurios dydis nustato, kaip stipriai prognozę paveikia ankstesnės prognozės paklaidos.

Pastaba: Priimtinos glotninimo konstantos reikšmės yra nuo 0,2 iki 0,3. Šios reikšmės nurodo, kad esamą prognozę reikia koreguoti 20-30 procentų ankstesnės prognozės paklaida. Didesnės konstantos pateikia greitesnį atsaką, bet gali sukurti netvarkingą prognozę. Dėl mažesnių konstantų prognozė gali labai vėluoti.

Dviejų pavyzdžių dispersijos F bandymo analizės įrankis atlieka dviejų pavyzdžių F bandymą, kad lygintų dvi aibės dispersijas.

Pavyzdžiui, F bandymo įrankį galite naudoti su abiejų plaukimo varžybose dalyvavusių komandų laikų pavyzdžiais. Įrankis pateikia nulinės hipotezės bandymo rezultatus, kad šie du pavyzdžiai paimti iš skirstinių, kurių dispersija vienoda, lygindama su alternatyvia hipoteze, kad dispersijos šiuose skirstiniuose nėra lygios.

Įrankis apskaičiuoja F – statistikos (arba F santykio) reikšmę. F reikšmė, esanti arti 1, pateikia įrodymų, kad bazinės aibės dispersijos yra lygios. Lentelės išvestis, jei f < 1 "P (F <= f) viena uodega", suteikia tikimybę, kad būtų stebimų F-statistikos reikšmė mažesnė nei f, kai populiacijos dispersijos yra vienodos, o "F kritinė vienos uodegą" pateikia kritinę reikšmę, mažesnę nei 1, kai pasirinkta reikšmingumo lygis yra Alpha. Jei f > 1, "P (F <= f) viena uodega", suteikia tikimybę, kad būtų stebimų F-statistikos reikšmė, didesnė nei f, kai populiacijos dispersijos yra vienodos, o "F kritinė vienos uodegą" pateikia kritinę reikšmę, didesnę kaip 1 alpha.

Fourier analizės įrankis sprendžia problemas tiesinėse sistemose ir analizuoja periodinius duomenis naudodamas greitosios Fourier transformacijos (FFT) metodą duomenims transformuoti. Šis įrankis taip pat palaiko atvirkštines transformacijas, kai transformuotų duomenų inversija grąžina originalius duomenis.

Fourier analizės įvesties ir išvesties diapazonai

Histogramos analizės įrankis skaičiuoja langelių diapazono duomenų ir duomenų talpyklų atskirus ir sukauptus dažnumus. Šis įrankis generuoja duomenis iš pasikartojimų skaičiaus duomenų rinkinyje.

Pavyzdžiui, 20 mokinių klasėje galite nustatyti balų pasiskirstymą pagal raidžių kategorijas. Histogramos lentelėje pateikiamos raidžių ribos ir balų skaičius nuo žemiausios iki esamos ribos. Vienas dažniausias balas yra duomenų moda.

Patarimas: Programoje „Excel 2016“ nuo šiol galite kurti histogramą arba Pareto diagramą.

Slankiojo vidurkio analizės įrankis projektuoja reikšmes prognozės laikotarpyje, kuris pagrįstas vidutine kintamojo reikšme per konkretų ankstesnių laikotarpių skaičių. Slankusis vidurkis pateikia informaciją apie tendenciją, kad būtų paslėptas paprastasis visų istorinių duomenų vidurkis. Naudokite šį įrankį pardavimui, atsargoms ar kitoms tendencijoms prognozuoti. Visų prognozių reikšmės pagrįstos šia formule.

Slankiųjų vidurkių skaičiavimo formulė

čia:

  • N yra ankstesnių laikotarpių, įtrauktų į slankųjį vidurkį, skaičius

  • A j yra tikroji reikšmė per laiką j

  • F j yra prognozuojama reikšmė per laiką j

Atsitiktinių skaičių generavimo analizės įrankis užpildo diapazoną nepriklausomais atsitiktiniais skaičiais, kurie paimami iš vieno ar kelių skirstinių. Aibės objektus galite apibūdinti tikimybės skirstiniu. Pavyzdžiui, galite naudoti normalų skirstinį atskirų aukščių imčiai apibūdinti arba galite naudoti dviejų galimų rezultatų Bernulio skirstinį vienam iš dviejų skirstinio rezultatų apibūdinti.

Rango ir procentilio analizės įrankis sukuria lentelę, kurioje yra duomenų rinkinio kiekvienos reikšmės eilės ir procentinio dydžio rangas. Galite analizuoti santykinį reikšmių padėtį duomenų rinkinyje. Šis įrankis naudoja darbalapio funkcijas Rank. EQ irPERCENTRANK. INC. Jei norite atsižvelgti į susietas reikšmes, naudokite rangą. Funkcija EQ , kurios susietas reikšmes traktuoja kaip turinčias tą patį rangą arba naudoti rangą.Funkcija AVG , kuri pateikia vidutinę susietų reikšmių rangą.

Regresijos analizės įrankis atlieka tiesinės regresijos analizę naudodamas mažiausio kvadrato metodą, kad linija atitiktų stebinių rinkinį. Galite analizuoti, kaip vieno ar kelių nepriklausomų kintamųjų reikšmės veikia vieną priklausomą kintamąjį. Pavyzdžiui, galite analizuoti, kaip atleto pasirodymą veikia amžiaus, ūgio ir svorio veiksniai. Remdamiesi pasirodymo duomenų rinkiniu galite padalyti pasirodymo vertinimą pagal kiekvieną iš trijų koeficientų ir tada naudoti rezultatus, kad prognozuotumėte naujo, nepatikrinto atleto pasirodymą.

Regresijos įrankis naudoja darbalapio funkciją LINEST.

Pavyzdžių rinkimo analizės įrankis kuria pavyzdžius iš aibės manydamas, kad įvesties diapazonas yra aibė. Kai aibė yra per didelė apdoroti ar kurti diagramą, galite naudoti tipinį pavyzdį. Taip pat galite kurti pavyzdį, kuriame yra reikšmės tik iš konkrečios ciklo dalies, jei žinote, kad įvesties duomenys yra periodiniai. Pavyzdžiui, jei įvesties diapazone yra ketvirčio pardavimo rezultatai, periodiniu dažniu imamas kas ketvirtas pavyzdys, o to paties ketvirčio reikšmės padedamos išvesties diapazone.

Dviejų pavyzdžių t bandymo analizės įrankiai tikrina tame pačiame pavyzdyje esančių imčių vidurkių lygybę. Trys įrankiai naudoja skirtingas prielaidas: aibės dispersijos yra lygios, aibės dispersijos nėra lygios ir du pavyzdžiai vaizduoja to paties objekto stebinius prieš ir po apdorojimo.

Toliau nurodyti visi trys įrankiai – t statistikos reikšmė, t, apskaičiuojama ir rodoma kaip "t stat" išvesties lentelėse. Atsižvelgiant į duomenis, ši reikšmė, t, gali būti neigiama arba ne neigiama. Atsižvelgiant į tai, kad lygios bazinės aibės reiškia, jei t < 0, "P (T <= t) viena uodega", pateikiama tikimybė, kad t statistikos reikšmė bus pastebėta neigiamai nei t. Jei t >= 0, "P (T <= t) viena uodega", pateikiama tikimybė, kad t statistikos reikšmė būtų pastebėta daugiau nei t. "t Critical One-Tail" suteikia reikšmę, kad būtų galima stebėti vertę, kai t-statistikos reikšmė yra didesnė arba lygi "t kritinės vienos uodegos" yra alfa.

"P (T <= T) Two-Tail" suteikia tikimybę, kad bus stebima t statistikos reikšmė, kuri yra didesnė absoliučiąja verte nei t. "P kritinis dviuodega" suteikia reikšmę, kad būtų tikimybė, kad stebimų t-statistika būtų didesnė absoliučiąja verte nei "P kritinis dviuodega" yra alfa.

t bandymas: dviejų pavyzdžių poros vidurkiai

Porų tikrinimą galite galite naudoti tada, kai pavyzdžiuose yra natūralus stebinių poravimas, pavyzdžiui, kai pavyzdžių grupė tikrinama du kartus  – prieš ir po eksperimento. Šis analizės įrankis ir jo formulė atlieka suporuotą dviejų pavyzdžių Student t bandymą, kad nustatytų, ar stebiniai, kurie buvo atlikti prieš apdorojimą, ir stebiniai, kurie buvo atlikti po apdorojimo, gali būti iš tų pačių skirstinių, kuriuose imčių vidurkiai yra vienodi. Ši t bandymo forma nenurodo, kad abiejų imčių dispersijos yra lygios.

Pastaba: Tarp rezultatų, kuriuos generuoja šis įrankis, yra bendros dispersijos, sukaupti duomenų skaidinio vidurkio, kuris išvedamas iš šios formulės, matavimai.

Bendrosios dispersijos skaičiavimo formulė

t bandymas: du mėginiai vienodomis dispersijomis

Šis analizės įrankis atlieka dviejų mėginių student t bandymą. Ši t bandymo forma daro prielaidą, kad du duomenų rinkiniai gaunami iš skirstinių, kurių dispersijos yra vienodos. Šis testas vadinamas homoskedastiniu t bandymu. t bandymą galite naudoti, jei norite nustatyti, ar du pavyzdžiai gali būti iš tų pačių skirstinių, kurių imčių vidurkiai yra vienodi.

t bandymas: du mėginiai nevienodomis dispersijomis

Šis analizės įrankis atlieka dviejų pavyzdžių student t bandymą. Ši t bandymo forma daro prielaidą, kad du duomenų rinkiniai gaunami iš skirstinių, kurių dispersijos nevienodos. Šis bandymas vadinamas heteroskedastiniu t bandymu. Kaip ir ankstesniu lygių dispersijų atveju galite naudoti t bandymą, kad nustatytumėte, ar du pavyzdžiai gali būti iš tų pačių skirstinių, kurių imčių vidurkiai yra lygūs. Naudokite šį bandymą, kai skirtingi objektai yra dviejuose pavyzdžiuose. Porų bandymą, kuris aprašytas tolesniame pavyzdyje, naudokite tada, kai yra vienas objektų rinkinys, o du pavyzdžiai rodo kiekvieno objekto matavimus prieš ir po apdorojimo.

Ši formulė naudojama t statistinei reikšmei nustatyti.

t reikšmės skaičiavimo formulė

Toliau pateikta formulė naudojama laisvės laipsniui apskaičiuoti, DF. Kadangi skaičiavimo rezultatas paprastai nėra sveikasis skaičius, DF reikšmė suapvalinama iki artimiausio sveikojo skaičiaus, kad gautų kritinę reikšmę iš t lentelės. "Excel" darbalapio funkcija T.Testas naudoja apskaičiuotąjį DF reikšmę be apvalinimo, nes galima apskaičiuoti reikšmę T.Bandymas su noninteger DF. Dėl šių skirtingų požiūrių į laisvės laipsnių nustatymą, Trezultatai.Bandomasis ir šis t tikrinimo įrankis skirsis esant nelygiam dispersijos atvejui.

Laisvumo laipsnių apvalinimo formulė

Z bandymas: du pavyzdys, skirtas vidurkiui analizės įrankiui, atlieka du pavyzdžius z bandymų su žinomais dispersijos pavyzdžiais. Šis įrankis naudojamas norint išbandyti nulinę hipotezę, kad nėra skirtumo tarp dviejų populiacijų tarp vienpusių arba dvipusių alternatyvių hipotezių. Jei dispersijos nežinomos, darbalapio funkcija Z.Vietoj to reikia naudoti testą .

Kai naudojate z bandymo įrankį, teisingai supraskite išvestį. "P(Z <= z) vienpusis" iš tikro yra P(Z >= ABS(z)), tolimesnės nuo 0 ta pačia kryptimi, kuri stebima z reikšmėje, kai imčių vidurkiai nesiskiria, z reikšmės tikimybė. "P(Z <= z) dvipusis" iš tikro yra P(Z >= ABS(z) arba Z <= -ABS(z)), tolimesnė nuo 0 bet kuria kryptimi, kuri stebima z reikšmėje, kai imčių vidurkiai nesiskiria, z reikšmės tikimybė. Dvipusio skirstinio rezultatas yra vienpusio rezultatas, padaugintas iš 2. z bandymo įrankį taip pat galima naudoti tuo atveju, kai nulinė hipotezė yra tokia, kad yra konkreti nenulinė skirtumo tarp dviejų imčių vidurkių reikšmė. Pavyzdžiui, galite naudoti šį testą, jei norite nustatyti dviejų automobilių modelių veikimo skirtumus.

Reikia daugiau pagalbos?

Visada galite paprašyti specialisto iš „Excel“ technologijų bendruomenės, gauti pagalbos iš Atsakymų bendruomenės arba siūlyti naują funkciją ar patobulinimą „Excel“ vartotojo balse.

Taip pat žr.

Histogramos kūrimas programoje "Excel 2016"

Pareto diagrama kūrimas programoje "Excel" 2016

Analizės įrankių paketo įkėlimas programoje "Excel"

INŽINERINĖS funkcijos (rodyklė)

STATISTINĖS funkcijos (rodyklė)

„Excel“ formulių apžvalga

Kaip išvengti sugadintų formulių

Klaidų formulėse radimas ir taisymas

„Excel“ spartieji klavišai ir funkciniai klavišai

„Excel“ funkcijos (pagal abėcėlę)

„Excel“ funkcijos (pagal kategoriją)

Pastaba:  Šis puslapis išverstas automatiškai, todėl gali būti gramatikos klaidų ar netikslumų. Mūsų tikslas – padaryti, kad šis turinys būtų jums naudingas. Prašome mus informuoti, ar radote reikiamos informacijos. Čia yra straipsnis anglų kalba, kuriuo galite pasinaudoti kaip nuoroda.

Tobulinkite savo „Office“ įgūdžius
Ieškoti mokymo
Pirmiausia gaukite naujų funkcijų
Prisijunkite prie „Office Insider“ dalyvių

Ar ši informacija buvo naudinga?

Dėkojame už jūsų atsiliepimus!

Dėkojame už jūsų atsiliepimą! Panašu, kad gali būti naudinga jus sujungti su vienu iš mūsų „Office“ palaikymo agentų.

×