Использование Статистического Пакета Анализ Данных Excel • Быстрый анализ

Надстройка к Excel для статистической оценки и анализа результатов полевых и лабораторных опытов

Нами разработан пакет программ AgCStat в виде надстройки Excel.

В настоящее время пакет включает 12 программ плюс лист с примерами подготовки данных для анализа:

  • получение табличных значений критериев Фишера и Стьюдента;
  • восстановление выпавших данных
  • вычисление статистик выборки;
  • однофакторный дисперсионный анализ полевых опытов по Б.А. Доспехову;
  • двухфакторный дисперсионный анализ полевых опытов по Б.А. Доспехову;
  • двухфакторный дисперсионный анализ неравномерного комплекса по Н.А. Плохинскому;
  • трехфакторный дисперсионный анализ равномерного комплекса (оригинальный алгоритм авторов);
  • одно, двух и трех факторный анализ качественных признаков по Н.А. Плохинскому;
  • парная корреляция и регрессия с полным статистическим анализом результатов;
  • оценка разности средних по критерию Стьюдента.

3. Если первые две ссылки не работают, Вы можете скачать Эксель файл AgCStat

Анализируя список программ пакета, специалист может заметить, что некоторые программы дублируют программы стандартного Пакета анализа и даже встроенные функций. Это вызвано рядом причин.

Во-первых, неискушенному пользователю все же удобнее иметь все в одном пакете, освоить который значительно проще, чем работу со встроенными функциями.

Во-вторых, в версиях Excel младше Excel 2002 ряд функций либо отсутствуют, либо они не доступны, как, например, функции GetFisher и GetStudent – выдающих табличные значения критериев.

При разработке программ входящих в пакет нами использовались исключительно отечественные разработки, причем предпочтение оказывалось алгоритмам, которые в аграрных научных учреждениях приняты как стандартные.

В доступной нам литературе, мы не нашли четкого алгоритма трехфакторного дис-персионного анализа для количественных признаков (равномерного комплекса), но, поскольку необходимость в нем высока, разработали его сами, опираясь на алгоритмы Н.А. Плохинского [5].

Программа для расчета корреляции и регрессии при парных взаимодействиях построена так, что выдает результаты регрессионного и корреляционного анализов в один прием вместе с оценкой их статистической достоверности.

Иногда исследователя интересует всего лишь величина разности средних двух выборок и ее достоверность. Эту задачу решает последняя в списке программа. Достаточно указать диапазоны, в которых находятся выборки, диапазоны могут быть как смежными, так и несмежными и даже располагаться на разных листах книги Excel.

Теперь в меню Сервис видим команду СХSТАТ, щелкаем по ней мышкой и на экране монитора появится диалоговое окно с перечнем программ пакета. До начала работы, советуем просмотреть примеры подготовки данных (первая строка списка). Дополнительной информации для работы с пакетом не потребуется.

  • Эрмантраут Э.Р., Гудзъ В.П. Статистический анализ результатов агрономических ис-следований в прикладной программе «EXCEL-2000». //Материалы международной научно-практической конференции «современные проблемы опытного дела», том 2, СПб, 2000, стр.13-134.
  • Лапач С.Н., Чубенко А.В., Бабич П.Н. Статистические методы в медико-биологических исследованиях с использованием Excel. Киев «МОРИОН», 2000, 320 с.
  • Доспехов Б.А. Методика полевого опыта. 1-5 изд. М., 1965 — 1985
  • Лакин Г.Ф. Биометрия. М., Изд. «Высшая школа», 1990, 352с.
  • Плохинский Н.А. Биометрия. М., Изд. МГУ, 1970, 368с.
  • Снедекор Д.У. Статистические методы в применении к исследованиям в сельском хозяйстве и биологии. М., 1961
  • Фишер Р.Э. Статистические методы для исследователей. М., 1958
  • Митропольский А.К. Техника статистических вычислений. М., 1971.
  • Уэллс Э., Хешбаргер С. Microsoft Excel 97: разработка приложений / Пер. с анг. –СПб., БХВ-Санкт-Петербург, 1998, 624с.

При использовании вышеизложенных материалов необходимо ссылаться на авторов.

Данный материал опубликован в:
Сборнике «Рациональное природопользование и сельскохозяйственное производство в южных регионах Российской Федерации» М. «Современные тетради», 2003, с.559-564 П.П. Гончар-Зайкин, В.Г. Чертов.

4 техники анализа данных в Microsoft Excel - Лайфхакер
Полезное дополнение. Вы также можете создавать сводные диаграммы на основе сводных таблиц, которые будут автоматически обновляться при их изменении. Это полезно, если вам, например, нужно регулярно создавать отчёты по одним и тем же параметрам.
[expert_bq id=»1570″]Вы также можете создавать сводные диаграммы на основе сводных таблиц, которые будут автоматически обновляться при их изменении. Если же вы хотите что-то уточнить, обращайтесь ко мне![/expert_bq] Зачастую в бизнес-процессах наблюдаются сезонные закономерности, которые необходимо учитывать при планировании. Лист прогноза — наиболее точный инструмент для прогнозирования в Excel, чем все функции, которые были до этого и есть сейчас. Его можно использовать для планирования деятельности коммерческих, финансовых, маркетинговых и других служб.
Анализ данных в excel 9

Анализ данных в excel

Для примера предлагаем скачать финансовый анализ предприятий в таблицах и графиках составленные профессиональными специалистами в области финансово-экономической аналитике. Здесь используются формы бухгалтерской отчетности, формулы и таблицы для расчета и анализа платежеспособности, финансового состояния, рентабельности, деловой активности и т.д.

Возможности анализа данных

Установленный пакет обладает большим количеством инструментов, которые позволяют решать достаточно сложные задачи, используя ресурсы персонального компьютера для обработки данных. Рассмотрим некоторые функции подробнее:

  1. Дисперсионный анализ позволяет искать зависимости в массиве данных на основании значимости неких средних значений, при этом может использоваться несколько групп данных. Бывает трех видов: однофакторный, двухфакторный с повторениями и без них.

Анализ данных в excel 7

  1. Корреляция нужна для отображения зависимости между двумя и более значениями или группами.
  2. Ковариация похожа на корреляцию, однако позволяет построить только линейную зависимость двух случайных величин.
  3. Экспоненциальное сглаживание один из основных приемов сглаживания числовых рядов.
  4. Анализ Фурье позволяет представить сложные математические функции в более простом виде при помощи тригонометрических функций.
  5. Гистограмма обрабатывает данные и подготавливает их для графического отображения в виде прямоугольников с одинаковым интервалом.
  6. Генератор случайных чисел добавляет в отмеченный диапазон ячеек случайные числа.

Анализ данных в excel 8

  1. Регрессия в глобальном смысле есть отход, но с точки зрения математики отображает зависимость одной переменной от других независимых величин.
  2. Выборка – инструмент, который позволяет сделать отбор чисел по определенным параметрам из большого массива данных.

И это далеко не полный перечень инструментов, которые содержит установленный пакет данных.

Надстройка к Excel для статистической оценки и анализа результатов полевых и лабораторных опытов | Всероссийский научно-исследовательский институт овощеводства — филиал Федерального государственного бюджетного научного учреждения Федеральный научный центр овощеводства
Примечание: Чтобы включить функцию Visual Basic для приложений (VBA) для пакета анализа, вы можете загрузить надстройку » Пакет анализа — VBA » таким же образом, как и при загрузке пакета анализа. В диалоговом окне Доступные надстройки установите флажок Пакет анализа — VBA .
[expert_bq id=»1570″]Данный материал опубликован в Сборнике Рациональное природопользование и сельскохозяйственное производство в южных регионах Российской Федерации М. Если же вы хотите что-то уточнить, обращайтесь ко мне![/expert_bq] Рассмотрим подробно задачи, в которых возможна бизнес аналитика средствами Excel, как его можно оптимизировать. И определим, в каких случаях его «полномочия заканчиваются» и для чего может понадобиться профессиональный аналитик?

Анализ данных в Excel с примерами отчетов скачать

Регрессионный и корреляционный анализ – статистические методы исследования. Это наиболее распространенные способы показать зависимость какого-либо параметра от одной или нескольких независимых переменных.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: