Статистический анализ данных в MS Excel

статистических функций, входящих в MS Excel.
2. Работа с пакетом анализа

данных в MS Excel.

Литература:
1. Г.И. Просветов Анализ данных с помощью Excel. Задачи и решения. М: 2009
2. А.Ю. Козлов, В.С. Мхитарян, В.Ф. Шишов Статистический анализ данных в MS Excel М: 2012

построением и исследованием наиболее общих математических методов и вычислительных алгоритмов

извлечения знаний из экспериментальных данных.

Анализ данных – это процесс исследования, фильтрации, преобразования и моделирования данных с целью извлечения полезной информации и принятия решения.

можно разбить на восемь подразделов:

1.Предварительная обработка данных; 2.Определение характеристик положения; 3.Определение корреляции, ковариации; 4.Определение характеристик рассеивания 5.Интервальное оценивание (определение вероятности попадания дискретной случайной величины в интервал); 6.Определения параметров распределения непрерывной случайной величины; 7.Определение параметров распределения дискретной случайной величины; 8.Построение уравнения регрессии и прогнозирования.

(МАКС, МИН) Подсчет частот из массива данных, попадающих в заданные интервалы

(ЧАСТОТА) Оценка относительного положения точки (ПРОЦЕНТРАНГ) Определение величины, соответствующей ее относительному положению (ПЕРСЕНТИЛЬ) Определение числа перестановок (ПЕРЕСТ) Определение ранга чисел в списке чисел (РАНГ)

или массиве (МОДА) Определение медианы (МЕДИАНА) Определение квартилей (КВАРТИЛЬ)

(ДИСП) Вычисление стандартного (среднего квадратического) отклонения (СТАНДОТКЛОН) Определения асимметрии распределения (СКОС) Определения эксцесса

(ЭКСЦЕСС)

случайной величины в интервал (ВЕРОЯТНОСТЬ)

функции плотности нормального распределения (НОРМРАСПР)
Определение аргумента по значению функции распределения

(НОРМОБР)
Определение вероятности статистики z при проверке гипотизы о равенстве статистической оценки математического ожидания заданному значению (ZТЕСТ)
Определение значений функций распределения отличных от нормальных (ЛОГНОРМРАСП, СТЬЮДРАСП…)
Проверка гипотезы о равенстве дисперсий (ФТЕСТ)

результативного признака по линейному уравнению регрессии (ТЕНДЕНЦИЯ)
Определение значения уравнения регрессии

вида y=b0+b1x в заданной точке (ПРЕДСКАЗ)

данных входят следующие инструменты:
1.Генерация случайных чисел
2.Выборка
3.Гистограмма
4.Описательная статистика
5.Скользящее среднее
6.Экспоненциальное сглаживание
7.Ковариционный анализ
8.Корреляционный

анализ
9.Двухвыборочный F-тест для дисперсий
10. Двухвыборочныйz-тест для средних
11.Парный двухвыборочный t-тест для средних
12. Двухвыборочный t-тест с одинаковыми дисперсиями
13. Двухвыборочный t-тест с разными дисперсиями
14. Дисперсионный анализ
15. Регрессия
16.Ранг и персентиль
17. Анализ Фурье

параметры:
-Число переменных При помощи этого параметра можно получать многомерную выборку

(количество столбцов)
-Число случайных чисел Определяется число точек данных (число реализаций), которое вы хотите генерировать для каждой переменной
-Случайное рассеивание Вводится произвольное значение, для которого необходимо генерировать случайные числа. Применяется для повторной генерации (повторное получение той же совокупности)

из генеральной совокупности, рассматривая входной диапазон как генеральную совокупность

выводы о числовых параметрах распределения генеральной совокупности по случайной выборке

из нее