Analizės įrankių paketo naudojimas sudėtinių duomenų analizei atlikti

Pastaba: Norėtume jums kuo greičiau pateikti naujausią žinyno turinį jūsų kalba. Šis puslapis išverstas automatiškai, todėl gali būti gramatikos klaidų ar netikslumų. Mūsų tikslas – padaryti, kad šis turinys būtų jums naudingas. Gal galite šio puslapio apačioje mums pranešti, ar informacija buvo naudinga? Čia yra straipsnis anglų kalba, kuriuo galite pasinaudoti kaip patogia nuoroda.

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" mygtukas „Office“ mygtuko paveikslėlis , ir 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

Šis įrankis atlieka paprastas analizės laipsnis dispersija duomenų du ar daugiau pavyzdžių. Į analizę pateikia prielaida, kad kiekvienas pavyzdys yra sudarytas iš į paties tikimybių skirstinio prieš alternatyvus prielaida, kad pagrindinės tikimybės paskirstymą nėra toks pat tiek kuriant visus pavyzdžius. Jei yra tik du pavyzdžiai, galite naudoti darbalapio funkciją.TTikrinti. Su daugiau nei du pavyzdžiai, yra apibendrinti.TTikrinimoir modelį vieno koeficiento Anova galite iškviesti.

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).

Funkcija CORREL ir PEARSON darbalapio funkcijas ir apskaičiuoti koreliacijos koeficientą tarp dviejų matavimo kintamųjų, kai kiekvieno kintamojo matavimai stebimi visuose N objektuose. (Bet nėra objekto stebėjimas sukelia, temą, kad būtų ignoruojama analizės). Koreliacijos analizės įrankis yra ypač naudingas, jeigu yra daugiau nei du kiekvieno iš N objektų matavimo kintamieji. Jis pateikia išvesties lentelę, koreliacijos matricą, kurioje rodoma reikšmė, funkcija CORREL (arba PEARSON), taikomas kiekvienos galimos matavimo kintamųjų porų.

Koreliacijos koeficientą, kaip ir kovariacija, yra apimties, į kurį du matavimo kintamieji "kinta kartu." Kitaip nei kovariacija, koreliacijos koeficientas keičiamas taip, kad jos vertė yra nepriklausomas nuo matavimo vienetai, kuriame yra išreikšti du matavimo kintamieji. (Pvz., jei du matavimo kintamieji yra svoris ir aukštis, koreliacijos koeficiento reikšmė yra nepakitęs jei svoris konvertuojamas iš svarų į kilogramus.) Bet kurį 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.

Kovariacija įrankis apskaičiuoja darbalapio funkcijos KOVARIACIJA reikšmę. P kiekvienos poros matavimo kintamųjų. (Tiesiogiai naudoti KOVARIACIJA. P, o ne įrankį kovariacija yra alternatyvą kai yra tik du matavimo kintamieji, tai yra, N = 2.) I eilutėje lentelė įrašo įrankio išvesties kovariacija įstrižai, stulpelis yra su savimi i-oje matavimo kintamojo kovariacija. Tai tik aibės dispersiją kintamojo, kurią apskaičiuoja darbalapio funkcija 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 reikšmę f F statistika (arba F formato). F beveik 1 reikšmė pateikia įrodymą pagrindinės aibės dispersijos yra lygios. Išvesties lentelėje, jei f < 1 "P (F < = f) viena pusė" suteikia tikimybę stebėti vertė F statistika yra mažesnis už f kai aibės dispersijos yra lygios ir "F kritinę vieną pusė" suteikia kritinę reikšmę, mažesnis už 1 pasirinktas reikšmingumo lygmuo , Alfa. Jei f > 1, "P (F < = f) viena pusė" suteikia stebėti F statistikos reikšmė didesnė už f kai aibės dispersijos yra lygios ir "F kritinę vieną pusė" suteikia kritinę reikšmę didesnis už 1, alfa tikimybę.

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.

Rangas ir procentilis analizės įrankis sukuria lentelę, kurioje yra Kelintinius ir procentų kiekvienos duomenų rinkinio reikšmės poziciją. Jūs galite analizuoti reikšmių duomenų rinkinio santykinę padėtį. Šis įrankis naudoja darbalapio funkcijas RANK. EQ irPERCENTRANK. INC. Jei norite, kad susietų reikšmių ataskaitą, naudokite RANGĄ. EQ funkcija, kuri traktuoja kaip tą patį rangą susietų reikšmių, arba naudokite su rangas.AVG funkciją, kuri grąžina vidutinis susietų reikšmių.

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.

T, yra visi trys įrankiai po t statistikos reikšmę, ir rodo, kaip "t Stat" išvesties lentelėse. Atsižvelgiant į duomenis, šią reikšmę, t, gali būti neigiama arba teigiama. Darant prielaidą, lygybės pagrindinės gyventojų priemonėmis, jei t < 0, "P (T < = t) viena pusė" suteikia tikimybę, kad būtų t statistikos reikšmę pažymėti, kad daugiau neigiamas nei t. Jei t > = 0, "P (T < = t) viena pusė" suteikia tikimybę, kad t statistikos reikšmė būtų pažymėti, kad nei t. "kritinės vieną pusė t" suteikia galutinė reikšmė, kad tikimybė stebėti t statistikos reikšmę daugiau nei arba lygu "t kritinės vieną pusė" yra alfa.

"P (T < = t) dviejų pusė" suteikia tikimybę, kad būtų t statistikos reikšmę pažymėti, kad modulį didesni t. "P kritinių dviejų pusė" suteikia galutinė reikšmė, kad yra stebimas t statistikos modulį didesni "P kritinės dviejų pusė" tikimybė 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

Ši formulė naudojama apskaičiuoti laisvės laipsnio, ll. Kadangi skaičiavimo rezultatas paprastai yra ne sveikasis skaičius, ll reikšmė reikšmė apvalinama iki artimiausio sveikojo skaičiaus, kad gautų kritinė reikšmė iš t lentelės. "Excel" darbalapio funkciją.TTikrinti naudoja apskaičiuota ll reikšmė be apvalinimo, nes tai galima apskaičiuoti reikšmę T.Tikrinti pagal nesveikojo skaičiaus ll. Dėl skirtingų nustatyti laisvės laipsnio, T. rezultataiTikrinti ir šis įrankis t testu skiriasi nevienodomis dispersijos atveju.

Laisvumo laipsnių apvalinimo formulė

Z bandymas: dviejų pavyzdžių vidurkių analizės įrankis atlieka dviejų pavyzdžių z testo vidurkių, kurių dispersijos žinomos. Šis įrankis, naudojamas patikrinti, yra skirtumo tarp dviejų imčių vidurkių lyginant vienpusių arba dvipusių alternatyvus hipotezes null prielaida. Jei dispersijos nežinomos, darbalapio funkcija Z.Reikėtų naudoti bandymų .

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 diagramos kūrimas programoje "Excel 2016"

Programoje "Excel" analizės įrankių rinkinio įkėlimas

Gamybos proceso 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)

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.

×