діаграми
Малюнок 1.5 Гістограма
За допомогою побудованих описаним способом гістограм можна швидко побудувати необхідний розподіл, якщо вихідні значення не піддаються змінам. В іншому випадку слід скористатися статистичними функціями MS Excel.
1.3 Згладжування даних. Ковзне середнє
Постановка задачі та її математична формулювання
Побудувати Ковзаюче середнє для 4 інтервалів.
Опис вхідний і вихідний інформації
При аналізі даних частота через деяких зовнішніх факторів і випадкових коливань досліджувані величини не мають чітко вираженої закономірності. Для того, щоб краще зрозуміти і побачити на гістограмі закономірностей зміни величин, використовують згладжування коливань. Пакет аналізу надає для цього два методи: Ковзаюче середнє і експоненціальне згладжування. При використанні цих методів формули в комірки результатів поміщаються відразу, тому при зміні вхідних даних будуть автоматично перераховуватися сглаживающие величини.
При використанні методу Ковзаюче середнє для кожного інтервалу обчислюється середнє арифметичне значення на основі значень з декількох попередніх інтервалів (кількість використовуваних для цього інтервалів задається в параметрах згладжування). При використанні методу Експоненційне згладжування таке значення обчислюється як середнє від значення точки даних на поточному інтервалі і експоненціального згладженого, отриманого на попередній ітерації. При цьому всі попередні поточним інтервали автоматично включаються в обчислення на кожній ітерації; можна задати ваговий коефіцієнт для поточного інтервалу, який буде фактором загасання. Чим вищий цей коефіцієнт цей коефіцієнт, тим вище ступінь загасання.
Для того, щоб скористатися методом Ковзаюче середнє у вікні діалогу Аналіз даних слід вибрати засіб Ковзаюче середнє відповідно з малюнком 1.6 і 1.7.
Малюнок 1.6 Вікно діалогу Ковзаюче середнє
Малюнок 1.7 Результат роботи методу ковзне середнє
1.4 Згладжування даних. Експоненціальне згладжування
Постановка задачі та її математична формулювання
Побудувати Експоненційне згладжування з фактором загасання 0,3.
Опис вхідний і вихідний інформації
Щоб побудувати Експоненційне згладжування, в діалоговому вікні команди Аналіз даних вибрати елемент Експоненційне згладжування. Нижче представлені заповнені поля введення вікна діалогу Експоненційне згладжування відповідно з малюнком 1.8.
Малюнок 1.8 Вікно діалогу Експоненційне згладжування
Результати розрахунків, графіки та діаграми
Результати експоненціального згладжування представлені нижче відповідно з малюнком 1.9.
Малюнок 1.9 Результат роботи методу Експоненційне згладжування
Якщо при зміні застосуванні методів Ковзаюче середнє і Експоненційне згладжування деякі осередки містять значення помилки, це означає, що у цих осередків не існує трьох попередніх інтервалів.
1.5 Прогнозування даних за допомогою лінії тренду
Постановка задачі та її математична формулювання
За допомогою лінії тренду спрогнозувати дані на 3 періоди вперед, визначити історію даних на 1 період назад, дати уявлення про ступінь достовірності відображаються на гістограмі даних.
Опис вхідний і вихідний інформації
Лінії тренда є статистичними інструментом, за допомогою якого можна аналізувати тренди і робити прогнози, а також давати уявлення про ступінь достовірності відображаються на діаграмі даних. Лінію тренда можна додати до будь-якого ряду даних, що використовує ненормовані площині діаграми. Лінія тренда зв'язується з низкою даних, до якого була додана, і автоматично перераховується і оновлюється при зміні значень будь-яких точок ряду даних. При створенні лінії тренду на основі даних діаграми застосовується один з п'яти типів апроксимуючих ліній: лінійна, логарифмічна, поліномінальної, статечна і Експоненціальна. При побудові лінії тренду надається можливість вибирати значення перетину лінії тренда з віссю Y, додавати до діаграми рівняння апроксимації та величину достовірності апроксимації (R-квадрат). Чим ближче значення величини достовірності апроксимації до 1, тим достовірніше прогноз даних.
Для того, щоб додати лінію тренда, слід виділити потрібний ряд даних, в конте...
