Si vous devez développer des analyses statistiques ou techniques complexes, vous pouvez enregistrer des étapes et du temps à l'aide du package d'analyse. Vous fournissez des données et des paramètres pour chaque analyse, et dans cet agent Les fonctions statistiques ou techniques appropriées sont utilisées pour calculer et afficher les résultats dans la table de sortie. Certains outils créent des diagrammes en plus des tables de sortie.
Les fonctions d'analyse de données ne peuvent être utilisées que sur une feuille. Si l'analyse des données est effectuée dans un groupe composé de plusieurs feuilles, les résultats seront affichés sur la première feuille, les bandes vides contenant uniquement des formats seront affichées sur les autres feuilles. Pour analyser les données sur tous les feuilles, répétez la procédure pour chaque feuille séparément.
Ce qui suit décrit les outils inclus dans le package d'analyse. Pour y accéder, cliquez sur L'analyse des données dans un groupe Analyse Sur l'onglet Données. Si l'équipe L'analyse des données Inaccessible, vous devez télécharger l'add-on "paquet d'analyse".
Noter: Pour activer la fonctionnalité Visual Basic pour les applications (VBA) pour le package d'analyse, vous pouvez télécharger le complément «Paquet d'analyse - VBA» de la même manière que lorsque le package d'analyse est chargé. Dans la boîte de dialogue Disponible Ajouter-in Installation de la case à cocher Paquet d'analyse - VBA .
Analyse de dispersion
Il existe plusieurs types d'analyse de la dispersion. L'option souhaitée est choisie en tenant compte du nombre de facteurs et d'échantillons de la population générale.
Analyse de dispersion à un facteur
Cet outil effectue une analyse de dispersion simple pour deux ou plusieurs données d'échantillonnage. L'analyse est un test de l'hypothèse que chaque échantillon est dérivé de la même distribution principale de la probabilité que d'une hypothèse alternative pour laquelle les distributions de base des probabilités ne sont pas identiques. S'il n'y a que deux exemples, vous pouvez utiliser la fonction sur la feuille. T.. Vérifier. Dans plus de deux échantillons, il n'y a pas de généralisation commode avec T.. Et peut être causé par un modèle de dispersion à un facteur chèques.
Analyse de dispersion à deux facteurs avec répétitions
Cet outil d'analyse est appliqué si les données peuvent être systématisées par deux paramètres. Par exemple, dans l'expérience de mesurer la hauteur des plantes, ces derniers ont été traités avec des engrais de divers fabricants (par exemple, A, B, C) et contenus à différentes températures (par exemple, faible et élevée). Ainsi, pour chacune des 6 paires de conditions possibles (engrais, température), il existe le même ensemble d'observations de plantes. Avec cette analyse de dispersion, vous pouvez vérifier les hypothèses suivantes:
Sont les données sur la croissance des plantes pour différentes marques d'engrais d'une population générale. La température dans cette analyse n'est pas prise en compte.
Si les données sur la croissance des plantes sont extraites pour différents niveaux de température d'une population générale. La marque d'engrais dans cette analyse n'est pas prise en compte.
Si six échantillons sont récupérés représentant toutes les paires de valeurs (engrais, température) utilisées pour évaluer l'effet de divers timbres d'engrais (pour le premier point de la liste) et des niveaux de température (pour le second point de la liste), d'une population générale. L'hypothèse alternative suggère que l'influence de paires spécifiques (engrais, température) dépasse l'effet de l'engrais séparé et des températures distinctes.
Analyse de dispersion à deux facteurs sans répétition
Cet outil d'analyse est utilisé si les données peuvent être systématisées en deux paramètres, comme dans le cas d'une analyse de dispersion à deux facteurs avec des répétitions. Toutefois, dans une telle analyse, il est supposé que pour chaque paire de paramètres, une seule dimension (par exemple, pour chaque paire de paramètres (engrais, température) de l'exemple précédent).
Corrélation
Sur une feuille Cornel et Pearson Le coefficient de corrélation est calculé entre les deux variables de mesure, si les mesures de chaque variable sont affichées pour chacun des n sujets. (Aucune observation pour aucun des sujets ne conduit au fait que cette rubrique est ignorée dans l'analyse.) L'installation d'analyse de corrélation est particulièrement utile si plus de deux variables de mesure sont utilisées pour N. Il fournit une table de sortie, une matrice de corrélation indiquant la valeur Cornel (ou alors Pearson), appliquée à chaque paire de variables de mesure possible.
Le coefficient de corrélation, tel que la covariance, est une mesure de mesure dans laquelle deux variables de mesure sont simultanément différentes. Contrairement à la covariance, le coefficient de corrélation est mis à l'échelle de telle sorte que sa valeur ne dépend pas des unités dans lesquelles deux variables sont exprimées. (Par exemple, si deux variables de mesure sont du poids et de la hauteur, la valeur de coefficient de corrélation ne change pas si le poids est converti des kilogrammes). La valeur de tout coefficient de corrélation doit être comprise entre-1 à + 1 inclusivement.
L'analyse de corrélation permet d'établir si des ensembles de données sont associés en taille, c'est-à-dire que les valeurs importantes d'un ensemble de données sont associées à de grandes valeurs d'un autre ensemble (corrélation positive) ou inversement, de petites valeurs d'un ensemble sont associées. Avec de grandes valeurs de l'autre (corrélation négative), ou les données des deux gammes ne sont pas connectées (corrélation zéro).
Covarateur
Vous pouvez utiliser les outils de corrélation et de covariance dans le même paramètre si vous n'avez aucune variables de mesure différentes qui ont dépensé sur un ensemble d'utilisateurs individuels. Les moyens de corrélation et de covarier fournissent une table de sortie, une matrice qui indique le coefficient de corrélation ou la covariance, respectivement, entre chaque paire de mesures variables. La différence réside dans le fait que les coefficients de corrélation sont évolutifs en fonction de 1 et + 1 inclus. Les covarcarces liées ne sont pas évolutives. Le coefficient de corrélation et la covariance sont les valeurs d'étendues dans lesquelles deux variables sont différentes les unes des autres.
L'outil Covariant calcule la valeur de la fonction Covariateur sur la feuille. P.pour chaque paire de mesure variable. (Utilisation directe de la covariance. La fonction P au lieu du moyen de covariance est une alternative raisonnable si il n'y a que deux variables de mesure, c'est-à-dire n \u003d 2.) Enregistrement en diagonale dans le tableau de sortie de l'outil de covariance dans la ligne I. I est la covariance de la variable de mesure. Io. Il s'agit simplement de la dispersion de la population générale pour cette variable calculée par la fonction sur la feuille. var.. P..
L'analyse de la covariance permet d'établir si les ensembles de données sont associés en taille, c'est-à-dire que les grandes valeurs d'un ensemble de données sont associées à de grandes valeurs d'un autre ensemble (covariance positive) ou inversement, de petites valeurs de Un ensemble est associé à de grandes valeurs de l'autre (covariance négative) ou de données qu'il n'y a pas deux gammes (la covariance est proche de zéro).
Statistiques descriptives
L'outil d'analyse des statistiques descriptif est utilisé pour créer un rapport statistique unidimensionnel contenant des informations sur la tendance centrale et la volatilité des données d'entrée.
Lissage exponentiel
Un outil d'analyse de snoning exponentielle est utilisé pour prédire la valeur en fonction de la prévision de la période précédente ajustée avec les erreurs de cette prévision. L'analyse utilise une constante de lissage uNE., dont la valeur détermine le degré d'influence sur les prévisions d'erreurs dans les prévisions précédentes.
Noter: Pour la constante de lissage, les valeurs les plus appropriées sont de 0,2 à 0,3. Ces valeurs montrent que l'erreur de prévision actuelle est définie à un niveau de 20 à 30% de l'erreur prévisionnelle précédente. Des valeurs plus élevées de la constante accélèrent la réponse, mais peuvent conduire à des émissions imprévisibles. Les valeurs faibles constantes peuvent entraîner de grandes lacunes entre les valeurs prédites.
TEST T-TEST DE DOUBLE DE DÉCHARGEMENT POUR LA DISPERSION
Le test F à deux décharges est utilisé pour comparer les dispersions de deux ensembles généraux.
Par exemple, vous pouvez utiliser le test F pour les échantillons des résultats de la natation pour chacune des deux commandes. Cet outil fournit les résultats d'une comparaison de l'hypothèse zéro que ces deux échantillons proviennent de la distribution avec des dispersions égales, avec une hypothèse impliquant que les dispersions sont différentes dans la distribution de base.
En utilisant cet outil, la valeur F F-statistics (ou F-coefficient) est calculée. La valeur de F, près de 1, montre que la dispersion de la population en général est égale. Dans la table des résultats, si f< 1, "P(F <= f) одностороннее" дает возможность наблюдения значения F-статистики меньшего f при равных дисперсиях генеральной совокупности и F критическом одностороннем выдает критическое значение меньше 1 для выбранного уровня значимости "Альфа". Если f > 1, "P (f<= f) одностороннее" дает возможность наблюдения значения F-статистики большего f при равных дисперсиях генеральной совокупности и F критическом одностороннем дает критическое значение больше 1 для "Альфа".
Analyse de Fourier
L'outil d'analyse de Fourier est utilisé pour résoudre des problèmes dans les systèmes linéaires et l'analyse des données périodiques basées sur la méthode de transformation rapide de Fourier (BPF). Cet outil prend également en charge les transformations inverse, tout en inversant les données converties renvoie les données source.
graphique à barres
L'outil "histogramme" est utilisé pour calculer des fréquences de données sélectives et intégrées des intervalles de valeurs spécifiés. Dans le même temps, le nombre de hits pour la plage de cellules spécifiée est calculé.
Par exemple, vous pouvez obtenir la distribution des performances académiques sur la balance des scores d'un groupe de 20 étudiants. La table d'histogramme comprend les limites des échelles d'estimations et de groupes d'élèves, dont le niveau de performance est compris entre la limite inférieure et la limite actuelle. Le niveau le plus courant est une plage de données moda.
Moyenne mobile
Outil d'analyse "La moyenne mobile" est utilisé pour calculer les valeurs de la période prévue en fonction de la valeur moyenne de la variable pour le nombre spécifié de périodes précédentes. La moyenne mobile, contrairement à la moyenne simple de l'ensemble de l'échantillon, contient des informations sur les tendances du changement de données. Cette méthode peut être utilisée pour prédire les ventes, les stocks et autres tendances. Le calcul des valeurs prédites est effectuée selon la formule suivante:
N. - le nombre de périodes précédentes incluses dans la moyenne mobile;
UNE. j. - valeur réelle au moment du temps j.;
F. j. - Valeur prédite à l'heure du temps j..
Génération de nombres aléatoires
L'outil "génération d'éléments aléatoires" est utilisé pour remplir la plage par des nombres aléatoires extraits d'une ou plusieurs distributions. Avec cette procédure, vous pouvez simuler des objets ayant une nature aléatoire, en fonction de la distribution de probabilité connue. Par exemple, vous pouvez utiliser une distribution normale pour modéliser l'ensemble des données pour la croissance des personnes ou utiliser la distribution de Bernoulli pour deux résultats probables pour décrire l'ensemble des résultats du lancement de pièces de monnaie.
Rang et persentille
L'outil "Classement et Persentil" génère une table contenant les rangs de séquence et de pourcentage pour chaque valeur dans le jeu de données. Vous pouvez analyser des valeurs relatives dans le jeu de données. Cet outil utilise des fonctions. classement sur une feuille. EQ.et Pourcentage. Inc.. Si vous souhaitez prendre en compte les valeurs liées, utilisez rang. EQ. qui traite les valeurs attachées conformément au même rang ou utilisations rang.Une fonction Avg. Renvoyer la valeur moyenne du rang pour les valeurs liées.
Régression
L'outil d'analyse de régression est utilisé pour sélectionner une planification pour un ensemble d'observations à l'aide de la méthode des moindres carrés. La récession est utilisée pour analyser l'impact sur une valeur variable dépendante distincte d'une ou de plusieurs variables indépendantes. Par exemple, l'athlétisme d'athlète affecte plusieurs facteurs, y compris l'âge, la croissance et le poids. Vous pouvez calculer le degré d'influence de chacun de ces trois facteurs sur la base des résultats de la performance de l'athlète, puis utilisez les données obtenues pour prédire la performance d'un autre athlète.
L'outil de régression utilise la fonction de feuille Linène.
Un outil d'analyse "échantillon" crée un échantillon de la population générale, compte tenu de la plage d'entrée en tant que population en général. Si la totalité est trop grande pour traiter ou construire un graphique, vous pouvez utiliser un échantillon représentatif. De plus, si la fréquence d'entrée est supposée, vous pouvez créer un échantillon contenant des valeurs uniquement à partir d'une partie séparée du cycle. Par exemple, si la plage d'entrée contient des données pour des ventes trimestrielles, la création de l'échantillon avec la période 4 sera placée dans la plage de sortie des ventes à partir du même trimestre.
Un test T à deux décharges vérifie l'égalité de l'ensemble moyen de population en général pour chaque échantillon. Trois types de ce test admirent les conditions suivantes: dispersion égale de la distribution générale, la dispersion de la population générale n'est pas égale, ainsi que la présentation de deux échantillons avant et après avoir observé un et même sujet.
Pour les trois outils énumérés ci-dessous, la valeur T est calculée et affichée sous forme "T-Statistiques" dans la table affichée. Selon les données, cette valeur de T peut être négative ou non négative. Si nous supposons que la population générale moyenne est égale, avec T< 0 "P(T <= t) одностороннее" дает вероятность того, что наблюдаемое значение t-статистики будет более отрицательным, чем t. При t >\u003d 0 "p (t<= t) одностороннее" делает возможным наблюдение значения t-статистики, которое будет более положительным, чем t. "t критическое одностороннее" дает пороговое значение, так что вероятность наблюдения значения t-статистики большего или равного "t критическое одностороннее" равно "Альфа".
"P (t<= t) двустороннее" дает вероятность наблюдения значения t-статистики, по абсолютному значению большего, чем t. "P критическое двустороннее" выдает пороговое значение, так что значение вероятности наблюдения значения t- статистики, по абсолютному значению большего, чем "P критическое двустороннее", равно "Альфа".
Farm deux double test pour le milieu
Un test de paire est utilisé lorsqu'il existe un passage naturel d'observations dans des échantillons, par exemple lorsque l'ensemble général est testé deux fois - avant et après l'expérience. Cet outil d'analyse est appliqué pour vérifier l'hypothèse sur la différence entre la moyenne pour deux échantillons de données. Il n'assume pas l'égalité des dispersions des agrégats généraux, dont les données sont sélectionnées.
Noter: L'un des résultats des tests est une dispersion globale (une mesure de distribution de données totale autour de la valeur moyenne), calculée par la formule suivante:
Test T-TEST Deux décharge avec dispersion identique
Ce problème d'analyse effectue un étudiant T-Test T-Test de décharge. Dans ce formulaire, le test T est supposé que deux ensembles de données sont obtenus de la distribution avec les mêmes écarts. C'est ce qu'on appelle le test T d'homocycale. Vous pouvez utiliser ce test T pour déterminer si deux exemples peuvent être obtenus à partir de distributions avec le même remplissage.
Test T-Tetile de décharge avec différentes dispersions
Ce problème d'analyse effectue un étudiant T-Test T-Test de décharge. Dans ce formulaire, le test T est supposé que deux ensembles de données sont obtenus à partir de la propagation avec des dispersions inégales. C'est ce qu'on appelle T-Test T-Test Heterosnedist. Comme dans le cas précédent avec les mêmes variances, vous pouvez utiliser ce test T pour déterminer si deux exemples devraient provenir de la distribution avec le même remplissage. Utilisez ce test s'il existe des thèmes séparés dans deux exemples. Utilisez le test de paire décrite dans l'exemple ci-dessous lorsqu'il existe un ensemble de sujets et dans deux échantillons - des mesures pour chaque sujet avant et après le traitement.
Pour déterminer la valeur de test t. La formule suivante est utilisée.
La formule suivante est utilisée pour calculer les degrés de liberté, DF. Étant donné que le calcul du calcul n'est généralement pas un entier, la valeur DF est arrondie à l'entier le plus proche pour obtenir une valeur critique de la table T. Fonction de feuille Excel - T.. Test utilise la valeur calculée du DF sans un arrondi, comme vous pouvez calculer la valeur pour T.. Vérifier Avec un notaire df. En raison de différentes approches de la définition de degrés de liberté entraîne T.. Essai Et ce test T va différer dans le cas d'une variation inégale.
Un test Z à deux décharges pour le milieu est un test Z à deux creuses pour les écarts de milieu et connu. Cet outil est utilisé pour tester l'hypothèse sur le fait que dans deux versions bilatérales, il existe des différences entre deux unités de remplissage. Si la variabilité est inconnue, la fonction de la feuille Z.. Au lieu de cela, utilisez vérifier .
Lorsque vous utilisez cet outil, vous devez afficher attentivement le résultat. "P (z<= z) одностороннее" на самом деле есть P(Z >\u003d ABS (z)), la probabilité de valeurs Z retirées de 0 dans la même direction que la valeur Z observée avec les mêmes valeurs moyennes de la population en général. "P (z<= z) двустороннее" на самом деле есть P(Z >\u003d Abs (z) ou z<= -ABS(z)), вероятность z-значения, удаленного от 0 в том же направлении, что и наблюдаемое z-значение при одинаковых средних значениях генеральной совокупности. Двусторонний результат является односторонним результатом, умноженным на 2. Инструмент "z-тест" можно также применять для гипотезы об определенном ненулевом значении разницы между двумя средними генеральных совокупностей. Например, этот тест можно использовать для определения разницы выступлений на соревнованиях двух автомобилей разных марок.
Noter: Cette page est traduite automatiquement, son texte peut donc contenir des inexactitudes et des erreurs grammaticales. Il est important pour nous que cet article soit utile pour vous. L'information était-elle utile? Pour plus de commodité (en anglais).
Microsoft Excel est l'un des produits logiciels les plus essentiels. Excel a une fonctionnalité si large qui sans exagération trouve l'utilisation absolument dans aucune sphère. Posséder des compétences professionnelles dans ce programme, vous pouvez facilement résoudre un très large éventail de tâches. Microsoft Excel est souvent utilisé pour effectuer une analyse d'ingénierie ou de statistique. Le programme offre la possibilité d'installer un paramètre spécial qui aidera de manière significative à faciliter la tâche et à gagner du temps. Dans cet article, parlons de savoir comment activer l'analyse des données dans Excel, qu'il inclut et comment l'utiliser. Commençons. Va!
Pour commencer, vous devez activer un package d'analyse supplémentaire.
La première chose à démarrer est d'établir un add-on. L'ensemble du processus examinera l'exemple de la version de Microsoft Excel 2010. Ceci est fait comme suit. Cliquez sur l'onglet "Fichier" et cliquez sur "Options", puis sélectionnez la section "Ajouter". Ensuite, trouvez le «Complexe Excel» et cliquez sur le bouton «Go». Dans la fenêtre qui s'ouvre, vérifiez l'élément "Analyse" et confirmez la sélection en cliquant sur OK. Dans le cas où l'élément requis ne figure pas dans la liste, vous devrez être trouvé manuellement à l'aide du bouton "Aperçu".
Puisque vous pouvez également utiliser les fonctions Visual Basic, il est également souhaitable d'établir un "paquet d'analyse VBA". Ceci est fait de la même manière, la différence est que vous devez choisir une autre superstructure dans la liste. Si vous savez exactement ce que Visual Basic vous n'avez pas besoin, vous ne pouvez rien télécharger d'autre.
Le processus d'installation d'Excel 2013 est exactement le même. Pour le programme version 2007, la différence est que, à la place du menu Fichier, vous devez cliquer sur le bouton Microsoft Office, suivez les éléments comme décrit pour Excel 2010. Aussi avant de commencer le téléchargement, assurez-vous que votre ordinateur a la dernière version de Net Cadre.
Maintenant, considérez la structure du package installé. Il comprend plusieurs outils que vous pouvez appliquer en fonction de vos tâches qui vous sont confrontées. La liste, présentée ci-dessous, répertorie les principaux outils d'analyse inclus dans l'emballage:
Comme vous pouvez vérifier, l'utilisation de la superstructure d'analyse de données dans Microsoft Excel donne de manière significative plus d'opportunités de travail dans le programme, ce qui facilite l'utilisation d'un certain nombre de tâches. Ecrivez dans les commentaires si l'article vous a été utile et si vous avez des questions, alors demandez-leur définitivement.
Le programme Excel n'est pas simplement un éditeur de tabular, mais également un outil puissant pour divers calculs mathématiques et statistiques. L'annexe a un grand nombre de fonctions destinées à ces tâches. TRUE, toutes ces fonctionnalités ne sont pas activées par défaut. C'est à de telles fonctions cachées un ensemble d'outils "L'analyse des données". Découvrons comment il peut être activé.
Pour tirer parti des fonctionnalités que la fonction fournit "L'analyse des données", vous devez activer le groupe d'outils "Paquet d'analyse"En effectuant certaines actions dans les paramètres Microsoft Excel. L'algorithme de ces actions est presque la même pour les versions du programme 2010, 2013 et 2016 et n'a que des différences mineures dans la version 2007.
Activation
- Aller à l'onglet "Déposer". Si vous utilisez la version Microsoft Excel 2007, alors au lieu d'un bouton "Déposer" Cliquez sur l'icône Microsoft Office. Dans le coin supérieur gauche de la fenêtre.
- Cliquez sur l'un des éléments présentés dans le côté gauche de la fenêtre ouverte - "Paramètres".
- Dans la fenêtre ouverte des paramètres Excel, passez à la sous-section "Ajouter à" (l'avant-dernier dans la liste du côté gauche de l'écran).
- Dans cette sous-section, nous serons intéressés par la partie inférieure de la fenêtre. Il y a un paramètre "Contrôler". Si dans la forme en chute la concernant, cela vaut la valeur autre que "Complément Excel", alors vous devez le changer à la spécifiée. Si cet élément est défini, cliquez simplement sur le bouton "Va ..." À droite.
- Une petite fenêtre de la superstructure disponible s'ouvre. Parmi eux, vous devez choisir "Paquet d'analyse" Et mettre une tique à ce sujet. Après cela, cliquez sur le bouton D'accordsitué au haut du côté droit de la fenêtre.
Après avoir effectué ces actions, la fonction spécifiée sera activée et sa boîte à outils est disponible sur Excel Ruban.
Exécution des fonctions du groupe d'analyse de données
Maintenant, nous pouvons exécuter n'importe lequel des outils de groupe. "L'analyse des données".
Travailler dans chaque fonction a son propre algorithme. Utilisez des outils de groupe "L'analyse des données" Décrit dans des leçons séparées.
Comme vous pouvez le constater, bien que le bloc d'outils "Paquet d'analyse" Et non activé par défaut, le processus de son inclusion est assez simple. Dans le même temps, sans connaître un algorithme clair d'action, il est peu probable que l'utilisateur active rapidement cette fonction statistique très utile.
Si vous devez développer des analyses statistiques ou techniques complexes, vous pouvez enregistrer des étapes et du temps à l'aide du package d'analyse. Vous fournissez des données et des paramètres pour chaque analyse, et dans cet agent Les fonctions statistiques ou techniques appropriées sont utilisées pour calculer et afficher les résultats dans la table de sortie. Certains outils créent des diagrammes en plus des tables de sortie.
Les fonctions d'analyse de données ne peuvent être utilisées que sur une feuille. Si l'analyse des données est effectuée dans un groupe composé de plusieurs feuilles, les résultats seront affichés sur la première feuille, les bandes vides contenant uniquement des formats seront affichées sur les autres feuilles. Pour analyser les données sur tous les feuilles, répétez la procédure pour chaque feuille séparément.
Noter: Pour activer la fonctionnalité Visual Basic pour les applications (VBA) pour le package d'analyse, vous pouvez télécharger le complément " Paquet d'analyse - VBA "De la même manière, lorsque lors du chargement du package d'analyse. Dans la boîte de dialogue Disponible Ajouter-in Installation de la case à cocher Paquet d'analyse - VBA .
Pour télécharger un package d'analyse dans Excel pour Mac, suivez les étapes ci-dessous.
Si complément Paquet d'analyse Manquant dans la liste des champs Superstructures abordablesCliquez sur le bouton Aperçupour le trouver.
Si un message apparaît que le package d'analyse n'est pas installé sur l'ordinateur, cliquez sur Oui pour l'installer.
Quittez l'application Excel et redémarrez-le.
Maintenant sur l'onglet Données Équipe disponible L'analyse des données.
au menu Un service Sélectionnez l'élément de clés Ajouter Exceller.
Dans la fenêtre Superstructures abordables Cochez la case Paquet d'analysepuis cliquez sur d'accord.
Je ne trouve pas de package d'analyse Excel pour Mac 2011
Plusieurs compléments tiers fournissent une analyse d'analyse des fonctions d'Excel 2011.
Option 1. Téléchargez le logiciel statistique du complément KSLSTAT pour Mac et utilisez-le dans Excel 2011. Kslstat contient plus de 200 outils statistiques de base et étendus qui incluent toutes les fonctionnalités du package d'analyse.
Sélectionnez la version KSLSTAT correspondant au système d'exploitation Mac OS et téléchargez-la.
Ouvrez le fichier Excel contenant les données et cliquez sur l'icône KSLSTAT pour ouvrir la barre d'outils KSLSTAT.
Dans les 30 jours, vous aurez accès à toutes les fonctions du KSLSTAT. Après 30 jours, vous pouvez utiliser une version gratuite qui inclut les fonctions du package d'analyse ou commander l'une des solutions les plus complètes du KSLSTAT.
Option 2. Télécharger STATPLUS: Mac LE Gratuit de charge depuis AnalystSoft, puis utilisez STATPLUS: Mac LE avec Excel 2011.
Vous pouvez utiliser STATPLUS: Mac Le pour effectuer de nombreuses fonctions disponibles auparavant dans l'analyse des packages, tels que la régression, les histogrammes, l'analyse de variation (traitement de la dispersion à deux facteurs) et T tests.
Accédez au site Web AnalystSoft et suivez les instructions de la page de téléchargement.
Après avoir téléchargé et installé le StatPlus: Mac Le ouvre le livre contenant les données à analyser.
Numéro de tâche 1.
Analyse de données statistiques dans le programme MS Excel
Objectif: apprendre à traiter les statistiques à l'aide des fonctions intégrées par MS Excel; Examiner la capacité du package d'analyse et de ses outils: " Génération de nombres aléatoires ", "Bar graphique", " Statistiques descriptives "sur un exemple de traitement des mesures de la vitesse de mouvement.
Conformément aux instructions méthodologiques des travaux de laboratoire "Mesurant la vitesse de la vitesse de la voiture" (sur la discipline "Exquérir et concevoir des routes"), traitez les données de mesure expérimentales par des méthodes de statistiques mathématiques dans le programme Excel. Pour quelle raison:
1. Calculer les caractéristiques statistiques en utilisant des fonctions intégrées: - la valeur minimale du mouvement Vemin;
Valeur maximale de la vitesse du Vmax; - valeur moyenne de la vitesse de la VSR;
Déviation standard S;
Écart type de la SSR moyenne;
Coefficient d'étudiant (pour déterminer l'intervalle de confiance) t; - Intervalle de confiance pour p \u003d 0,95.
2. Obtenez des caractéristiques statistiques à l'aide de l'outil "Statistiques descriptives»Du package supplémentaire" Analyse des données ".
3. Construire un histogramme de la distribution de la vitesse.
4. Construisez une courbe cumulée (courbe de la fréquence accumulée).
5. Construire une courbe théorique de la distribution de la vitesse.
Pour obtenir un nombre suffisant de données source (résultats de mesure de la vitesse), utilisez une expérience de simulation à l'aide de l'outil " Génération de nombres aléatoires»Supplément" Analyse des données ".
Lors de la performance p.P. 3 et 4 Sélectionnez l'intervalle de vitesse ("poche" - dans la terminologie Excel), ce qui permet d'obtenir l'histogramme le plus symétrique, qui démontre la loi de distribution normale.
L'exécution de l'échantillon est donnée dans le fichier de base d'accompagnement1-étudiant.xls.
Instructions méthodiques
Supposons que nous ayons effectué une série de 10 expériences, mesurant une certaine quantité de H. Tableau 1. Type d'échantillon de feuilles "Traitement de l'expérience"
Les entrées dans les colonnes D et E sont des invites qui aideront à gérer les caractéristiques que nous compterons. La colonne F doit avoir encore été vide, nos formules seront placées.
Résultats de traitement Commençons par le calcul du nombre d'expériences N.
Pour déterminer le nombre de valeurs, utilisez une fonction spéciale appelée compte. Pour entrer des formules avec des fonctions, une assistant de fonction est utilisée qui exécute la commande "Insérer les fonctions" dans le menu "Insérer" - "Fonction" ou sur la touche de la barre d'outils avec la désignation f x.
En cliquant sur la souris F6 où le résultat doit être et commencer les fonctions.
La première étape du travail (Figure 1) est utilisée pour sélectionner la fonction souhaitée.
Les fonctions statistiques sont utilisées pour traiter les données d'expérience. Par conséquent, tout d'abord dans la liste des catégories, choisissez la catégorie "statistique". Dans la deuxième fenêtre, une liste des fonctions statistiques apparaît.
La liste des fonctions est commandée par ordre alphabétique, ce qui permet de trouver facilement le compte dont vous avez besoin ("compte le nombre de chiffres dans la liste des arguments").
Après avoir utilisé cette fonction en cliquant sur le bouton OK et allez à l'étape 2.
La deuxième étape (Figure 2) est utilisée pour spécifier les arguments de la fonction.
La fonction de compte doit être spécifiée, quels chiffres doivent être recalculés ou dans lesquels les cellules sont ces chiffres. Les deux étapes suivantes du traitement d'une série d'expériences sont réalisées de la même manière.
Dans la cellule F7, la valeur d'échantillonnage moyenne est calculée à l'aide de la fonction SRNVAL, dans la cellule F8 - l'écart type de l'échantillon, à l'aide de la fonction StandotClone. .
Les arguments de ces fonctions sont la même gamme de cellules.
Pour calculer l'intervalle de confiance, il est nécessaire de définir le coefficient d'élève. Cela dépend de la probabilité d'une erreur (avec une fiabilité couramment définie de 95%, la probabilité d'une erreur est de 5%) et sur le nombre de degrés de liberté N-1).
Pour trouver le coefficient d'étudiant, la fonction statistique d'Excel Steurpobobobobob («Distribution des étudiants» est utilisée). Une caractéristique de cette fonctionnalité est que le premier argument, le nombre 5% (ou 0,05) est entré dans la fenêtre correspondante du clavier. Pour la seconde, spécifiez l'adresse de la cellule où n valeur N est située, puis ajoutez dans la fenêtre "-1". Nous obtenons l'enregistrement "F6-1".
Pour trouver l'intervalle de confiance, la formule de multiplication habituelle est utilisée. Bien sûr, au lieu de lettres, il devrait y avoir des adresses de cellules, où le coefficient d'étudiant et l'écart type de la moyenne sont situés. En règle générale, la valeur de l'intervalle de confiance est arrondie à un chiffre significatif, la même classe de l'environnement devrait être parmi la moyenne. Par conséquent, le résultat final peut être écrit comme suit: avec une fiabilité de 95% x \u003d 14,80 ± 0,05. En conclusion, nous considérons l'erreur relative de déterminer X: \u003d D / X WED (formule: "\u003d f11 / f7"). La valeur d'erreur relative est généralement exprimée en pourcentage, nous avons 0,3%.
Pour effectuer les tâches 2 et 3, la superstructure "Package d'analyse" est utilisée (à partir du menu de service . Analyse des données histogramme).
Pour installer la superstructure, appelez le menu Service d'outil et de la liste proposée disponible à l'installation des add-ons pour sélectionner «Paquet d'analyse» (voir Installation de suppléments
Excel sur ordinateur.doc).
