Ontleding ToolPak Die ontleding ToolPak is 'n Excel add-in program wat data-analise gereedskap maak voorsiening vir finansiële, statistiese en ingenieurswese data-analise. Om die analise ToolPak laai add-in, uit te voer die volgende stappe. 1. Klik op die blad groen lêer. Die blad Lêer in Excel 2010 vervang die Office-knoppie (of lêer menu) is in die vorige weergawes van Excel. 2. Klik op Options. 3. Onder Voeg-ins, kies Analysis ToolPak en klik op die knoppie gaan. 4. Maak seker Ontleding ToolPak en klik op OK. 5. Klik op die blad Data, kan jy nou klik op data-analise. Die volgende dialoog hieronder verskyn. 6. Byvoorbeeld, kies Histogram en kliek OK om 'n histogram in Excel. Use die analise ToolPak om komplekse data analise uit te voer skep van toepassing op: Excel 2016. Excel 2013. Excel 2010. Meer. As jy nodig het om te ontwikkel komplekse statistiese of ingenieurswese ontleed, kan jy stappe en tyd te bespaar deur die gebruik van die analise ToolPak. Jy verskaf die data en parameters vir elke analise, en die instrument gebruik die gepaste statistiese of ingenieurswese makro funksies te bereken en die resultate in 'n uitset tabel te vertoon. Sommige gereedskap genereer kaarte en behalwe uitsettabelle. Die data-analise funksies kan gebruik word op net een werkblad op 'n slag. Wanneer jy data analise uit te voer op gegroepeer werkkaarte, sal die resultate verskyn op die eerste werkvel en leë formaat tafels sal verskyn op die oorblywende werkkaarte. Om data-analise op die res van die werkvelle te voer, herbereken die analise hulpmiddel vir elke werkblad. Die ontleding ToolPak sluit die in die volgende afdelings beskryf gereedskap. Om toegang tot hierdie instrumente, kliek Data-analise in die analise groep op die blad Data. As die data-analise opdrag is nie beskikbaar nie, moet jy die analise ToolPak add-in program te laai. Vrag en aktiveer die analise ToolPak Klik op die blad lêer en klik op Options. en kliek dan op die kategorie Add-Ins. In die boks Bestuur, kies Excel Add-ins en dan klik op Go. In die boks Add-Ins, check die analise ToolPak boks en klik op OK. As Ontleding ToolPak nie in die add-ins beskikbaar boks gelys, klik op Blaai om dit op te spoor. As jy gevra word dat die analise ToolPak nie tans op jou rekenaar geïnstalleer, kliek Ja om dit te installeer. Wat wil jy hê om te leer oor Anova Die Anova analise gereedskap verskaf verskillende tipes variansie analise. Die instrument wat jy moet gebruik, hang af van die aantal faktore en die aantal monsters wat jy het uit die bevolkings wat jy wil toets. Anova: enkele faktor Hierdie instrument voer 'n eenvoudige analise van variansie op data vir twee of meer monsters. Die ontleding verskaf 'n toets van die hipotese dat elke monster kom uit dieselfde onderliggende waarskynlikheid verspreiding teen die alternatiewe hipotese dat onderliggende waarskynlikheidsverdelings is nie dieselfde vir alle monsters. As daar net twee monsters, kan jy die werkblad funksie T gebruik. Te toets. Met meer as twee monsters, is daar geen maklike veralgemening van T. Te toets. en die enkele faktor ANOVA kan opgeroep word in plaas. Anova: twee-faktor met Replisering Hierdie analise instrument is nuttig wanneer data saam twee verskillende dimensies geklassifiseer kan word. Byvoorbeeld, in 'n eksperiment om die hoogte van die plante te meet, die plante kan gegee word verskillende handelsmerke van kunsmis (byvoorbeeld, A, B, C) en kan ook by verskillende temperature gehou (byvoorbeeld, 'n lae, hoë). Vir elk van die ses moontlike pare, ons het 'n gelyke aantal waarnemings van planthoogte. Met hierdie hulpmiddel Anova, kan ons toets: Of die hoogtes van plante vir die verskillende kunsmis handelsmerke is afkomstig van dieselfde onderliggende bevolking. Temperature geïgnoreer vir hierdie ontleding. Of die hoogtes van plante vir die verskillende temperatuur vlakke kom uit dieselfde onderliggende bevolking. Kunsmis handelsmerke geïgnoreer vir hierdie ontleding. Of hy verantwoordelik vir die gevolge van verskille tussen kunsmis handelsmerke in die eerste opsomming punt en verskille in temperature wat in die tweede opsomming punt, is die ses monsters wat al pare waardes uit dieselfde populasie. Die alternatiewe hipotese is dat daar gevolge as gevolg van spesifieke pare bo en behalwe die verskille wat gebaseer is op alleen of op temperatuur alleen kunsmis. Anova: Twee-Factor Sonder Replisering Hierdie analise instrument is nuttig wanneer data geklassifiseer op twee verskillende dimensies soos in die twee-faktor geval Replisering. Maar vir hierdie instrument word aanvaar dat daar slegs 'n enkele waarneming vir elke paar (byvoorbeeld, elke paar in die voorafgaande voorbeeld). Korrelasie Die CORREL en PEARSON werkblad funksies sowel bereken die korrelasiekoëffisiënt tussen twee meting veranderlikes toe metings op elke veranderlike is waargeneem vir elk van N vakke. (Enige ontbreek waarneming vir enige vak veroorsaak dat onderhewig aan geïgnoreer word in die ontleding.) Die korrelasie-analise instrument is veral nuttig wanneer daar meer as twee meting veranderlikes vir elk van N vakke. Dit bied 'n uitset tafel, 'n korrelasie matriks, wat die waarde van CORREL (of PEARSON) toon toegepas op elke moontlike kombinasie van meting veranderlikes. Die korrelasiekoëffisiënt, soos die kovariansie, is 'n maatstaf van die mate waarin twee meting veranderlikes varieer saam. In teenstelling met die kovariansie, is die korrelasiekoëffisiënt afgeskaal sodat die waarde daarvan is onafhanklik van die eenhede waarin die twee meting veranderlikes word uitgedruk. (Byvoorbeeld, as die twee meting veranderlikes gewig en lengte, die waarde van die korrelasiekoëffisiënt is onveranderd as gewig omgeskakel vanaf pond na kilogram.) Die waarde van enige korrelasiekoëffisiënt moet tussen -1 en 1 ingesluit. Jy kan die korrelasie-analise instrument gebruik om elke paar meting veranderlikes te ondersoek om te bepaal of die twee meting veranderlikes is geneig om dit saam te beweeg, of groot waardes van een veranderlike is geneig om geassosieer te word met 'n groot waardes van die ander (positiewe korrelasie), of klein waardes van een veranderlike is geneig om geassosieer te word met 'n groot waardes van die ander (negatiewe korrelasie), en of waardes van beide veranderlikes is geneig om nie-verwante wees (korrelasie naby 0 (nul)). Kovariansie die korrelasie en kovariansie gereedskap kan beide gebruik word in dieselfde omgewing, wanneer jy n verskillende meting veranderlikes waargeneem op 'n stel van individue. Die gereedskap Korrelasie en Kovariansie elke gee 'n uitset tafel, 'n oorsig, dat die korrelasiekoëffisiënt of kovariansie toon, onderskeidelik, tussen elke paar van meting veranderlikes. Die verskil is dat korrelasiekoëffisiënte is afgeskaal om te lieg tussen -1 en 1 ingesluit. Ooreenstemmende kovariansies nie afgeskaal. Beide die korrelasiekoëffisiënt en die kovariansie is maatreëls van die mate waarin twee veranderlikes varieer saam. Die Kovariansie instrument bere die waarde van die werkblad funksie COVARIANCE. P vir elke paar van meting veranderlikes. (Direkte gebruik van COVARIANCE. P eerder as die Kovariansie instrument is 'n redelike alternatief wanneer daar slegs twee meting veranderlikes, dit is, N2.) Die inskrywing op die diagonaal van die Kovariansie gereedskap uitset tabel in ry i, kolom Ek is die kovariansie van die i-de meting veranderlike met homself. Dit is net die populasievariansie vir daardie veranderlike, soos bereken deur die werkblad funksie var. P. Jy kan die Kovariansie instrument gebruik om elke paar meting veranderlikes te ondersoek om te bepaal of die twee meting veranderlikes is geneig om saam te beweeg, dit is, hetsy groot waardes van een veranderlike is geneig om geassosieer te word met 'n groot waardes van die ander (positief kovariansie), of klein waardes van een veranderlike is geneig om geassosieer te word met 'n groot waardes van die ander (negatiewe kovariansie), en of waardes van beide veranderlikes is geneig om nie-verwante wees (kovariansie naby 0 (nul)). Beskrywende Statistiek Die beskrywende statistiek analise hulpmiddel genereer 'n verslag van eenveranderlike statistieke vir data in die insette reeks, die verskaffing van inligting oor die sentrale neiging en veranderlikheid van jou data. Eksponensiële glad die eksponensiële Gladstryking analise hulpmiddel voorspel 'n waarde wat gebaseer is op die voorspelling vir die vorige tydperk, aangepas vir die fout in die vorige skatting. Die instrument gebruik die glad konstante a. die grootte van wat bepaal hoe sterk die voorspellings te reageer op foute in die vorige skatting. Let wel: Waardes van 0,2-0,3 redelike glad konstantes. Hierdie waardes dui daarop dat die huidige voorspelling in die vorige voorspelling aangepas moet word 20 persent tot 30 persent vir foute. Groter konstantes lewer 'n vinniger reaksie maar kan wisselvallige projeksies te produseer. Kleiner konstantes kan lei tot 'n lang sloerings vir voorspelling waardes. F-toets Twee-monster vir Verskille Die F-toets Twee-monster vir Verskille analise instrument voer 'n twee-monster F-toets te vergelyk twee bevolking afwykings. Byvoorbeeld, kan jy die instrument F-toets op monsters van tye in 'n swem maak wat by elk van twee spanne. Die instrument bied die resultaat van 'n toets van die nulhipotese dat hierdie twee monsters vandaan uitkerings met gelyke variansies, teen die alternatief wat die afwykings is nie gelyk in die onderliggende verdelings. Die instrument word bereken dat die waarde f van 'n F-statistiek (of F-verhouding). 'N Waarde van f naby aan 1 bied 'n bewys dat die onderliggende bevolking afwykings gelyk. In die uitset tafel, as f LT 1 P (F Dit f) een-stert gee die waarskynlikheid van die waarneming van 'n waarde van die F-statistiek minder as f wanneer bevolking afwykings gelyk, en F Kritieke een-stert gee die kritieke waarde minus as 1 vir die gekose betekenis vlak, Alpha. As f gt 1, P (F Dit f) een-stert gee die waarskynlikheid van die waarneming van 'n waarde van die F-statistiek groter as f wanneer bevolking afwykings gelyk, en F Kritieke een-stert gee die kritieke waarde van meer as 1 vir Alpha . Fourier-analise Die Fourier-analise instrument probleme oplos in lineêre stelsels en ontleding periodieke data met behulp van die Fast Fourier Transform (FFT) metode om data te omskep. Hierdie instrument ondersteun ook omgekeerde transformasies, waarin die omgekeerde van getransformeerde data van die oorspronklike data terug. Histogram histogram analise hulpmiddel bereken individuele en kumulatiewe frekwensies vir 'n sel verskeidenheid van data en data dromme. Hierdie instrument genereer data vir die aantal voorkomste van 'n waarde in die datastel. Byvoorbeeld, in 'n klas van 20 studente het, kan jy die verspreiding van tellings in letter-graad kategorieë te bepaal. 'N Histogram tabel toon die brief-graad grense en die aantal tellings tussen die laagste gebonde en die huidige gebonde. Die enkele mees algemene telling is die modus van die data. Tip: In Excel 2016, kan jy nou 'n histogram of Pareto grafiek. Bewegende gemiddelde Die bewegende gemiddelde analise instrument projekte waardes in die vooruitsig tydperk, gebaseer op die gemiddelde waarde van die veranderlike oor 'n spesifieke aantal voorafgaande tydperke. 'N bewegende gemiddelde bied tendens inligting wat 'n eenvoudige gemiddeld van al die historiese data sal masker. Gebruik hierdie hulpmiddel om verkope, voorraad, of ander tendense voorspel. Elke voorspelling waarde is gebaseer op die volgende formule. N is die aantal vorige tydperke in die bewegende gemiddelde te sluit in 'n J is die werklike waarde op tydstip j F j is die geskatte waarde op tydstip j lukraakgetalgenerasie Die lukraakgetalgenerasie analise hulpmiddel vul 'n reeks met onafhanklike ewekansige getalle wat getrek uit een van verskeie verdelings. Jy kan die vakke kenmerk in 'n bevolking met 'n waarskynlikheid verspreiding. Byvoorbeeld, kan jy 'n normale verspreiding te gebruik om die bevolking van individue hoogtes kenmerk, of jy kan 'n Bernoulli verspreiding van twee moontlike uitkomste te gebruik om die bevolking van die munt-flip resultate kenmerk. Rang en Percentile Die rang en Percentile analise instrument produseer 'n tabel wat die ordinale en persentasie rang van elke waarde in 'n datastel bevat. Jy kan analiseer die relatiewe status van die waardes in 'n datastel. Hierdie instrument gebruik die werkblad funksies RANK. EQ en PERCENTRANK. INC. As jy wil om verantwoording te doen vasgebind waardes, gebruik die RANK. EQ funksie, wat behandel vasgebind waardes as wat dieselfde rang, of gebruik die rang. AVG funksie, wat die gemiddelde rang vir die vasgebind waardes terugkeer. Regressie Die Regressie-analise instrument voer liniêre regressie-analise met behulp van die kleinste kwadrate metode om 'n streep deur 'n stel waarnemings te pas. Jy kan analiseer hoe 'n enkele afhanklike veranderlike is wat geraak word deur die waardes van een of meer onafhanklike veranderlikes. Byvoorbeeld, kan jy analiseer hoe 'n atlete prestasie is wat geraak word deur faktore soos ouderdom, lengte en gewig. Jy kan aandele verdeel in die prestasie maatstaf om elk van hierdie drie faktore, wat gebaseer is op 'n stel van prestasie data, en gebruik dan die resultate van die uitvoering van 'n nuwe, ongetoetste atleet voorspel. Die Regressie instrument gebruik die werkblad funksie LINEST. Monsterneming Die Monsterneming analise-instrument skep 'n monster van 'n bevolking deur die behandeling van die insette reeks as 'n bevolking. Wanneer die bevolking is te groot om te verwerk of grafiek, kan jy 'n verteenwoordigende monster gebruik. Jy kan ook 'n voorbeeld dat slegs die waardes bevat van 'n bepaalde deel van 'n siklus as jy glo dat die insette data is periodieke skep. Byvoorbeeld, as die insette reeks bevat kwartaallikse verkoopsyfers, monsterneming met 'n periodieke koers van vier plekke die waardes van dieselfde kwartaal in die uitset reeks. t-toets vir twee steekproewe gemiddelde t-toets analise-instrumente toets vir gelykheid van die bevolking beteken dat elke monster onderlê. Die drie instrumente in diens verskillende aannames: dat die bevolking afwykings gelyk, dat die bevolking afwykings is nie gelyk, en dat die twee monsters verteenwoordig voordat behandeling en na-behandeling waarnemings op dieselfde vakke. Vir al drie gereedskap hieronder, 'n t-statistiek waarde, t, word bereken en aangedui as t Stat in die uitset tafels. Afhangende van die data, hierdie waarde, t, kan negatiewe of nonnegatieve wees. Onder die aanname van gelyke onderliggende bevolking beteken, as t LT 0, P (T LT t) een-stert gee die waarskynlikheid dat 'n waarde van die t-statistiek sal in ag geneem word dat meer negatiewe as t. As t gt0, P (T LT t) een-stert gee die waarskynlikheid dat 'n waarde van die t-statistiek sal in ag geneem word dat meer positief as t. t Kritieke een-stert gee die afgesnyde waarde, sodat die waarskynlikheid van die waarneming van 'n waarde van die t-statistiek groter as of gelyk aan Kritieke een-stert t Alpha. P (T LT t) twee-stert gee die waarskynlikheid dat 'n waarde van die t-statistiek sal in ag geneem word wat groter in absolute waarde as t. P Kritieke twee-stert gee die afgesnyde waarde, sodat die waarskynlikheid van 'n waargeneem t-statistiek groter in absolute waarde as P Kritieke twee-stert is Alpha. t-toets: Saam Twee monster vir beteken dat jy kan 'n gepaar toets gebruik wanneer daar 'n natuurlike paring van waarnemings in die monsters, soos wanneer 'n monster groep twee keer getoets voor en na 'n eksperiment. Hierdie analise hulpmiddel en sy formule uit te voer 'n gepaar twee-monster Studente t-toets om te bepaal of waarnemings wat gedoen word voordat 'n behandeling en waarnemings geneem ná 'n behandeling is geneig om te kom van uitkerings met gelyke bevolking beteken. Hierdie vorm t-toets nie aanvaar dat die afwykings van beide bevolkings gelyk. Let wel: Onder die resultate wat gegenereer word deur hierdie instrument is saamgevoeg variansie, 'n opgehoopte maatstaf van die verspreiding van inligting oor die gemiddelde, wat afgelei is van die volgende formule. t-toets: Twee-letter Voorbeeld Veronderstel gelyke variansies Hierdie analise instrument voer 'n twee-steekproef studente t-toets. Hierdie vorm t-toets veronderstel dat die twee datastelle vandaan kom uitkerings met dieselfde afwykings. Dit staan bekend as 'n homoscedastic t-toets. Jy kan hierdie t-toets gebruik om te bepaal of die twee monsters is geneig om te kom van uitkerings met gelyke bevolking beteken. t-toets: Twee-letter Voorbeeld Veronderstel Ongelyke Verskille Hierdie analise instrument voer 'n twee-steekproef studente t-toets. Hierdie vorm t-toets veronderstel dat die twee datastelle vandaan kom uitkerings met ongelyke variansies. Dit staan bekend as 'n heteroscedastic t-toets. Soos met die vorige gelyke variansies geval, kan jy hierdie t-toets gebruik om te bepaal of die twee monsters is geneig om te kom van uitkerings met gelyke bevolking beteken. Gebruik hierdie toets wanneer daar duidelike vakke in die twee monsters. Gebruik die gepaarde toets, in die volgende voorbeeld beskryf, wanneer daar 'n enkele stel vakke en die twee monsters verteenwoordig metings vir elke vak voor en na 'n behandeling. Die volgende formule word gebruik om vas te stel die statistiek waarde t. Die volgende formule word gebruik om die grade van vryheid te bereken, DF. Omdat die resultaat van die berekening is gewoonlik nie 'n heelgetal, is die waarde van DF afgerond tot die naaste heelgetal 'n kritieke waarde van die t tafel te kry. Die Excel werkblad funksie T. TOETS gebruik die berekende DF waarde sonder afronding, omdat dit moontlik is om 'n waarde vir T bereken. Toets met 'n noninteger DF. As gevolg van hierdie verskillende benaderings tot die bepaling van die grade van vryheid, die resultate van T. Toets en hierdie t-toets instrument sal verskil in die geval Ongelyke Afwykings. Z-toets Die Z-toets: Twee monster vir Middel-analise instrument voer 'n twee monster Z-toets vir middel met 'n bekende afwykings. Hierdie instrument word gebruik om die nulhipotese dat daar geen verskil tussen twee populasiegemiddeldes teen óf eensydige of twee kante alternatiewe hipoteses te toets. As afwykings nie bekend, die werkblad funksie Z. TOETS moet eerder gebruik word. Wanneer jy die instrument Z-toets gebruik, wees versigtig om die uitset te verstaan. P (Z LT Z) een-stert is regtig P (Z GT ABS (Z)), die waarskynlikheid van 'n Z-waarde verder van 0 in dieselfde rigting as die waargeneem Z waarde wanneer daar geen verskil tussen die bevolking beteken. P (Z LT Z) twee-stert is regtig P (Z GT ABS (Z) of Z LT - ABS (Z)), die waarskynlikheid van 'n Z-waarde verder van 0 in enige rigting as die waargeneem Z-waarde wanneer daar is geen verskil tussen die bevolking beteken. Die tweekantig resultaat is net die een-stert gevolg vermenigvuldig met 2. Die Z-toets instrument kan ook gebruik word vir die geval waar die nulhipotese is dat daar 'n spesifieke nie-nul waarde vir die verskil tussen die twee populasiegemiddeldes. Byvoorbeeld, kan jy hierdie toets gebruik om verskille tussen die vertonings van twee motor modelle te bepaal. VBA funksies vir die Ontleding ToolPak Om Visual Basic sluit vir Aansoek (VBA) funksies vir die Ontleding ToolPak, kan jy die analise ToolPak laai - VBA byvoeging op dieselfde manier wat jy die analise ToolPak laai. In die invoegtoepassingen beskikbaar boks, kies die analise ToolPak - VBA boks. Sien AlsoMoving Gemiddelde Hierdie voorbeeld leer jy hoe om die bewegende gemiddelde van 'n tydreeks in Excel te bereken. 'N bewegende avearge gebruik te stryk onreëlmatighede (pieke en dale) om maklik tendense herken. 1. In die eerste plek kan 'n blik op ons tyd reeks. 2. Klik op die blad Data, kliek Data-analise. Nota: cant vind die Data-analise knoppie Klik hier om die analise ToolPak add-in te laai. 3. Kies bewegende gemiddelde en klik op OK. 4. Klik op die insette Range boks en kies die reeks B2: M2. 5. Klik op die boks interval en tik 6. 6. Klik in die uitset Range boks en kies sel B3. 8. Teken 'n grafiek van hierdie waardes. Verduideliking: omdat ons die interval stel om 6, die bewegende gemiddelde is die gemiddeld van die vorige 5 datapunte en die huidige data punt. As gevolg hiervan, is pieke en dale stryk uit. Die grafiek toon 'n toenemende tendens. Excel kan nie bereken die bewegende gemiddelde vir die eerste 5 datapunte, want daar is nie genoeg vorige datapunte. 9. Herhaal stappe 2 tot 8 vir interval 2 en interval 4. Gevolgtrekking: Hoe groter die interval, hoe meer die pieke en dale is glad nie. Hoe kleiner die interval, hoe nader die bewegende gemiddeldes is om die werklike data punte. Hou jy van hierdie gratis webwerf Deel asseblief hierdie bladsy op GoogleHow te bereken Bewegende Gemiddeldes in Excel Excel Data-analise Vir Dummies, 2nd Edition Die Data-analise opdrag gee 'n instrument vir die berekening van bewegende en eksponensieel stryk gemiddeldes in Excel. Veronderstel, ter wille van illustrasie, wat you8217ve ingesamel daaglikse temperatuur inligting. Jy wil die driedaagse bereken bewegende gemiddelde 8212 die gemiddelde van die afgelope drie dae 8212 as deel van 'n paar eenvoudige weervoorspelling. Om te bereken bewegende gemiddeldes vir hierdie datastel, neem die volgende stappe. Om 'n bewegende gemiddelde te bereken, eerste kliek op die data tab8217s Data-analise opdrag knoppie. Wanneer Excel vertoon die dialoog Data-analise boks, kies die bewegende gemiddelde item uit die lys en kliek op OK. Excel vertoon die bewegende gemiddelde dialoog. Identifiseer die inligting wat jy wil gebruik om die bewegende gemiddelde te bereken. Klik op die insette Range tekskassie van die bewegende gemiddelde dialoog. Identifiseer dan die insette reeks, óf deur te tik 'n werkblad verskeidenheid adres of deur die gebruik van die muis om die werkblad verskeidenheid kies. Jou reeksverwysing moet absolute sel adresse gebruik. 'N absolute sel adres voorafgaan die brief kolom en ry getal met tekens, soos in A1: A10. As die eerste sel in jou insette reeks sluit in 'n teks etiket om jou data te identifiseer of beskryf, kies die etikette in eerste ry boks. In die interval tekskassie, vertel Excel hoeveel waardes in die bewegende gemiddelde berekening te sluit. Jy kan 'n bewegende gemiddelde met behulp van 'n aantal waardes te bereken. By verstek, Excel gebruik die mees onlangse drie waardes om die bewegende gemiddelde te bereken. Te bepaal dat 'n ander aantal waardes word gebruik om die bewegende gemiddelde te bereken, te betree wat waarde in die interval tekskassie. Vertel Excel waar die bewegende gemiddelde data te plaas. Gebruik die Uitset Range tekskassie om die werkblad reeks waarin jy die bewegende gemiddelde data plaas identifiseer. In die werkkaart byvoorbeeld het die bewegende gemiddelde data is geplaas in die werkblad verskeidenheid B2: B10. (Opsioneel) Gee aan of u 'n grafiek wil. As jy 'n grafiek wat die bewegende gemiddelde inligting plotte wil, Kies die diagram Uitgawe boks. (Opsioneel) Dui aan of jy wil standaardfout inligting bereken. As jy wil die standaard foute te bereken vir die data, kies die standaard foute boks. Excel plaas standaardfout waardes langs die bewegende gemiddelde waardes. (Die standaard fout inligting gaan in C2:. C10) Nadat jy klaar spesifiseer wat bewegende gemiddelde inligting wat jy berekende wil en waar jy wil dit geplaas word, klik op OK. Excel bereken bewegende gemiddelde inligting. Let wel: As Excel doesn8217t genoeg inligting om 'n bewegende gemiddelde te bereken vir 'n standaard fout, dit plaas die fout boodskap in die sel. Jy kan sien 'n paar selle wat hierdie fout boodskap as 'n value. Use die analise ToolPak wys om komplekse data analise uit te voer As jy nodig het om te ontwikkel komplekse statistiese of ingenieurswese ontleed, kan jy stappe en tyd te bespaar deur die gebruik van die analise ToolPak. Jy verskaf die data en parameters vir elke analise, en die instrument gebruik die gepaste statistiese of ingenieurswese makro funksies te bereken en die resultate in 'n uitset tabel te vertoon. Sommige gereedskap genereer kaarte en behalwe uitsettabelle. Die ontleding ToolPak sluit die hieronder beskryf gereedskap. Om toegang tot hierdie instrumente, kliek Data-analise in die analise groep op die blad Data. As die data-analise opdrag is nie beskikbaar nie, moet jy die analise ToolPak add-in program te laai. Laai die analise ToolPak Klik op die blad lêer en klik op Options. en kliek dan op die kategorie Add-Ins. In die boks Bestuur, kies Excel Add-ins en dan klik op Go. In die add-ins beskikbaar boks, kies die analise ToolPak boks en klik op OK. Wenk As Ontleding ToolPak nie in die add-ins beskikbaar boks gelys, klik op Blaai om dit op te spoor. As jy gevra word dat die analise ToolPak nie tans op jou rekenaar geïnstalleer, kliek Ja om dit te installeer. Let wel: Om Visual Basic sluit vir Aansoek (VBA) funksies vir die Ontleding ToolPak, kan jy die analise ToolPak laai - VBA byvoeging op dieselfde manier wat jy die analise ToolPak laai. In die invoegtoepassingen beskikbaar boks, kies die analise ToolPak - VBA boks. Vir 'n beskrywing van elke hulpmiddel, klik op 'n instrument naam in die volgende lys. Die Anova analise gereedskap verskaf verskillende tipes variansie analise. Die instrument wat jy moet gebruik, hang af van die aantal faktore en die aantal monsters wat jy het uit die bevolkings wat jy wil toets. Anova: enkele faktor Hierdie instrument voer 'n eenvoudige analise van variansie op data vir twee of meer monsters. Die ontleding verskaf 'n toets van die hipotese dat elke monster kom uit dieselfde onderliggende waarskynlikheid verspreiding teen die alternatiewe hipotese dat onderliggende waarskynlikheidsverdelings is nie dieselfde vir alle monsters. As daar net twee monsters, kan jy die werkblad funksie T. TEST gebruik. Met meer as twee monsters, is daar geen maklike veralgemening van T. TEST. en die enkele faktor ANOVA kan opgeroep word in plaas. Anova: twee-faktor met Replisering Hierdie analise instrument is nuttig wanneer data saam twee verskillende dimensies geklassifiseer kan word. Byvoorbeeld, in 'n eksperiment om die hoogte van die plante te meet, die plante kan gegee word verskillende handelsmerke van kunsmis (byvoorbeeld, A, B, C) en kan ook by verskillende temperature gehou (byvoorbeeld, 'n lae, hoë). Vir elk van die ses moontlike pare, ons het 'n gelyke aantal waarnemings van planthoogte. Met hierdie hulpmiddel Anova, kan ons toets: Of die hoogtes van plante vir die verskillende kunsmis handelsmerke is afkomstig van dieselfde onderliggende bevolking. Temperature geïgnoreer vir hierdie ontleding. Of die hoogtes van plante vir die verskillende temperatuur vlakke kom uit dieselfde onderliggende bevolking. Kunsmis handelsmerke geïgnoreer vir hierdie ontleding. Of hy verantwoordelik vir die gevolge van verskille tussen kunsmis handelsmerke in die eerste opsomming punt en verskille in temperature wat in die tweede opsomming punt, is die ses monsters wat al pare waardes uit dieselfde populasie. Die alternatiewe hipotese is dat daar gevolge as gevolg van spesifieke pare bo en behalwe die verskille wat gebaseer is op alleen of op temperatuur alleen kunsmis. Anova: Twee-Factor Sonder Replisering Hierdie analise instrument is nuttig wanneer data geklassifiseer op twee verskillende dimensies soos in die twee-faktor geval Replisering. Maar vir hierdie instrument word aanvaar dat daar slegs 'n enkele waarneming vir elke paar (byvoorbeeld, elke paar in die voorafgaande voorbeeld). Die CORREL en PEARSON werkblad funksies sowel bereken die korrelasiekoëffisiënt tussen twee meting veranderlikes toe metings op elke veranderlike is waargeneem vir elk van N vakke. (Enige ontbreek waarneming vir enige vak veroorsaak dat onderhewig aan geïgnoreer word in die ontleding.) Die korrelasie-analise instrument is veral nuttig wanneer daar meer as twee meting veranderlikes vir elk van N vakke. Dit bied 'n uitset tafel, 'n korrelasie matriks, wat die waarde van CORREL (of PEARSON) toon toegepas op elke moontlike kombinasie van meting veranderlikes. Die korrelasiekoëffisiënt, soos die kovariansie, is 'n maatstaf van die mate waarin twee meting veranderlikes varieer saam. In teenstelling met die kovariansie, is die korrelasiekoëffisiënt afgeskaal sodat die waarde daarvan is onafhanklik van die eenhede waarin die twee meting veranderlikes word uitgedruk. (Byvoorbeeld, as die twee meting veranderlikes gewig en lengte, die waarde van die korrelasiekoëffisiënt is onveranderd as gewig omgeskakel vanaf pond na kilogram.) Die waarde van enige korrelasiekoëffisiënt moet tussen -1 en 1 ingesluit. Jy kan die korrelasie-analise instrument gebruik om elke paar meting veranderlikes te ondersoek om te bepaal of die twee meting veranderlikes is geneig om dit saam te beweeg, of groot waardes van een veranderlike is geneig om geassosieer te word met 'n groot waardes van die ander (positiewe korrelasie), of klein waardes van een veranderlike is geneig om geassosieer te word met 'n groot waardes van die ander (negatiewe korrelasie), en of waardes van beide veranderlikes is geneig om nie-verwante wees (korrelasie naby 0 (nul)). Die gereedskap Korrelasie en Kovariansie kan beide gebruik word in dieselfde omgewing, wanneer jy n verskillende meting veranderlikes waargeneem op 'n stel van individue. Die gereedskap Korrelasie en Kovariansie elke gee 'n uitset tafel, 'n oorsig, dat die korrelasiekoëffisiënt of kovariansie toon, onderskeidelik, tussen elke paar van meting veranderlikes. Die verskil is dat korrelasiekoëffisiënte is afgeskaal om te lieg tussen -1 en 1 ingesluit. Ooreenstemmende kovariansies nie afgeskaal. Beide die korrelasiekoëffisiënt en die kovariansie is maatreëls van die mate waarin twee veranderlikes varieer saam. Die Kovariansie instrument bere die waarde van die werkblad funksie COVARIANCE. P vir elke paar van meting veranderlikes. (Direkte gebruik van COVARIANCE. P eerder as die Kovariansie instrument is 'n redelike alternatief wanneer daar slegs twee meting veranderlikes, dit is, N2.) Die inskrywing op die diagonaal van die Kovariansie gereedskap uitset tabel in ry i, kolom Ek is die kovariansie van die i-de meting veranderlike met homself. Dit is net die populasievariansie vir daardie veranderlike, soos bereken deur die werkblad funksie VAR. P. Jy kan die Kovariansie instrument gebruik om elke paar meting veranderlikes te ondersoek om te bepaal of die twee meting veranderlikes is geneig om saam te beweeg, dit is, hetsy groot waardes van een veranderlike is geneig om geassosieer te word met 'n groot waardes van die ander (positief kovariansie), of klein waardes van een veranderlike is geneig om geassosieer te word met 'n groot waardes van die ander (negatiewe kovariansie), en of waardes van beide veranderlikes is geneig om nie-verwante wees (kovariansie naby 0 (nul)). Die Beskrywende Statistiek analise hulpmiddel genereer 'n verslag van eenveranderlike statistieke vir data in die insette reeks, die verskaffing van inligting oor die sentrale neiging en veranderlikheid van jou data. Die eksponensiële Smoothing analise hulpmiddel voorspel 'n waarde wat gebaseer is op die voorspelling vir die vorige tydperk, aangepas vir die fout in die vorige skatting. Die instrument gebruik die glad konstante a. die grootte van wat bepaal hoe sterk die voorspellings te reageer op foute in die vorige skatting. Let wel: Waardes van 0,2-0,3 redelike glad konstantes. Hierdie waardes dui daarop dat die huidige voorspelling in die vorige voorspelling aangepas moet word 20 persent tot 30 persent vir foute. Groter konstantes lewer 'n vinniger reaksie maar kan wisselvallige projeksies te produseer. Kleiner konstantes kan lei tot 'n lang sloerings vir voorspelling waardes. F-toets Twee-monster vir Verskille Die F-toets Twee-monster vir Verskille analise instrument voer 'n twee-monster F-toets te vergelyk twee bevolking afwykings. Byvoorbeeld, kan jy die instrument F-toets op monsters van tye in 'n swem maak wat by elk van twee spanne. Die instrument bied die resultaat van 'n toets van die nulhipotese dat hierdie twee monsters vandaan uitkerings met gelyke variansies, teen die alternatief wat die afwykings is nie gelyk in die onderliggende verdelings. Die instrument word bereken dat die waarde f van 'n F-statistiek (of F-verhouding). 'N Waarde van f naby aan 1 bied 'n bewys dat die onderliggende bevolking afwykings gelyk. In die uitset tafel, as f LT 1 P (F Dit f) een-stert gee die waarskynlikheid van die waarneming van 'n waarde van die F-statistiek minder as f wanneer bevolking afwykings gelyk, en F Kritieke een-stert gee die kritieke waarde minus as 1 vir die gekose betekenis vlak, Alpha. As f gt 1, P (F Dit f) een-stert gee die waarskynlikheid van die waarneming van 'n waarde van die F-statistiek groter as f wanneer bevolking afwykings gelyk, en F Kritieke een-stert gee die kritieke waarde van meer as 1 vir Alpha . Die Fourier-analise instrument probleme oplos in lineêre stelsels en ontleding periodieke data met behulp van die Fast Fourier Transform (FFT) metode om data te omskep. Hierdie instrument ondersteun ook omgekeerde transformasies, waarin die omgekeerde van getransformeerde data van die oorspronklike data terug. Die Histogram analise hulpmiddel bereken individuele en kumulatiewe frekwensies vir 'n sel verskeidenheid van data en data dromme. Hierdie instrument genereer data vir die aantal voorkomste van 'n waarde in die datastel. Byvoorbeeld, in 'n klas van 20 studente het, kan jy die verspreiding van tellings in letter-graad kategorieë te bepaal. 'N Histogram tabel toon die brief-graad grense en die aantal tellings tussen die laagste gebonde en die huidige gebonde. Die enkele mees algemene telling is die modus van die data. Die bewegende gemiddelde analise instrument projekte waardes in die vooruitsig tydperk, gebaseer op die gemiddelde waarde van die veranderlike oor 'n spesifieke aantal voorafgaande tydperke. 'N bewegende gemiddelde bied tendens inligting wat 'n eenvoudige gemiddeld van al die historiese data sal masker. Gebruik hierdie hulpmiddel om verkope, voorraad, of ander tendense voorspel. Elke voorspelling waarde is gebaseer op die volgende formule. N is die aantal vorige tydperke in die bewegende gemiddelde Aj te sluit is die werklike waarde op tydstip j Fj is die geskatte waarde op tydstip j lukraakgetalgenerasie Die lukraakgetalgenerasie analise hulpmiddel vul 'n reeks met onafhanklike ewekansige getalle wat getrek uit een van 'n paar verdelings. Jy kan die vakke kenmerk in 'n bevolking met 'n waarskynlikheid verspreiding. Byvoorbeeld, kan jy 'n normale verspreiding te gebruik om die bevolking van individue hoogtes kenmerk, of jy kan 'n Bernoulli verspreiding van twee moontlike uitkomste te gebruik om die bevolking van die munt-flip resultate kenmerk. Rang en Percentile Die rang en Percentile analise instrument produseer 'n tabel wat die ordinale en persentasie rang van elke waarde in 'n datastel bevat. Jy kan analiseer die relatiewe status van die waardes in 'n datastel. Hierdie instrument gebruik die werkblad funksies RANK. EQ en PERCENTRANK. INC. As jy wil om verantwoording te doen vasgebind waardes, gebruik die RANK. EQ funksie, wat behandel vasgebind waardes as wat dieselfde rang, of gebruik die RANK. AVG funksie, wat die gemiddelde rang vir die vasgebind waardes terugkeer. Die Regressie-analise instrument voer liniêre regressie-analise met behulp van die kleinste kwadrate metode om 'n streep deur 'n stel waarnemings te pas. Jy kan analiseer hoe 'n enkele afhanklike veranderlike is wat geraak word deur die waardes van een of meer onafhanklike veranderlikes. Byvoorbeeld, kan jy analiseer hoe 'n atlete prestasie is wat geraak word deur faktore soos ouderdom, lengte en gewig. Jy kan aandele verdeel in die prestasie maatstaf om elk van hierdie drie faktore, wat gebaseer is op 'n stel van prestasie data, en gebruik dan die resultate van die uitvoering van 'n nuwe, ongetoetste atleet voorspel. Die Regressie instrument gebruik die werkblad funksie LINEST. Die Monsterneming analise-instrument skep 'n monster van 'n bevolking deur die behandeling van die insette reeks as 'n bevolking. Wanneer die bevolking is te groot om te verwerk of grafiek, kan jy 'n verteenwoordigende monster gebruik. Jy kan ook 'n voorbeeld dat slegs die waardes bevat van 'n bepaalde deel van 'n siklus as jy glo dat die insette data is periodieke skep. Byvoorbeeld, as die insette reeks bevat kwartaallikse verkoopsyfers, monsterneming met 'n periodieke koers van vier plekke die waardes van dieselfde kwartaal in die uitset reeks. Die Twee-letter Voorbeeld t-toets analise-instrumente toets vir gelykheid van die bevolking beteken dat elke monster onderlê. Die drie instrumente in diens verskillende aannames: dat die bevolking afwykings gelyk, dat die bevolking afwykings is nie gelyk, en dat die twee monsters verteenwoordig voordat behandeling en na-behandeling waarnemings op dieselfde vakke. Vir al drie gereedskap hieronder, 'n t-statistiek waarde, t, word bereken en aangedui as t Stat in die uitset tafels. Afhangende van die data, hierdie waarde, t, kan negatiewe of nonnegatieve wees. Onder die aanname van gelyke onderliggende bevolking beteken, as t LT 0, P (T LT t) een-stert gee die waarskynlikheid dat 'n waarde van die t-statistiek sal in ag geneem word dat meer negatiewe as t. As t gt0, P (T LT t) een-stert gee die waarskynlikheid dat 'n waarde van die t-statistiek sal in ag geneem word dat meer positief as t. t Kritieke een-stert gee die afgesnyde waarde, sodat die waarskynlikheid van die waarneming van 'n waarde van die t-statistiek groter as of gelyk aan Kritieke een-stert t Alpha. P (T LT t) twee-stert gee die waarskynlikheid dat 'n waarde van die t-statistiek sal in ag geneem word wat groter in absolute waarde as t. P Kritieke twee-stert gee die afgesnyde waarde, sodat die waarskynlikheid van 'n waargeneem t-statistiek groter in absolute waarde as P Kritieke twee-stert is Alpha. t-toets: Saam Twee monster vir beteken dat jy kan 'n gepaar toets gebruik wanneer daar 'n natuurlike paring van waarnemings in die monsters, soos wanneer 'n monster groep twee keer getoets voor en na 'n eksperiment. Hierdie analise hulpmiddel en sy formule uit te voer 'n gepaar twee-monster Studente t-toets om te bepaal of waarnemings wat gedoen word voordat 'n behandeling en waarnemings geneem ná 'n behandeling is geneig om te kom van uitkerings met gelyke bevolking beteken. Hierdie vorm t-toets nie aanvaar dat die afwykings van beide bevolkings gelyk. Let wel: Onder die resultate wat gegenereer word deur hierdie instrument is saamgevoeg variansie, 'n opgehoopte maatstaf van die verspreiding van inligting oor die gemiddelde, wat afgelei is van die volgende formule. t-toets: Twee-letter Voorbeeld Veronderstel gelyke variansies Hierdie analise instrument voer 'n twee-steekproef studente t-toets. Hierdie vorm t-toets veronderstel dat die twee datastelle vandaan kom uitkerings met dieselfde afwykings. Dit staan bekend as 'n homoscedastic t-toets. Jy kan hierdie t-toets gebruik om te bepaal of die twee monsters is geneig om te kom van uitkerings met gelyke bevolking beteken. t-toets: Twee-letter Voorbeeld Veronderstel Ongelyke Verskille Hierdie analise instrument voer 'n twee-steekproef studente t-toets. Hierdie vorm t-toets veronderstel dat die twee datastelle vandaan kom uitkerings met ongelyke variansies. Dit staan bekend as 'n heteroscedastic t-toets. Soos met die vorige gelyke variansies geval, kan jy hierdie t-toets gebruik om te bepaal of die twee monsters is geneig om te kom van uitkerings met gelyke bevolking beteken. Gebruik hierdie toets wanneer daar duidelike vakke in die twee monsters. Gebruik die gepaarde toets, in die volgende voorbeeld beskryf, wanneer daar 'n enkele stel vakke en die twee monsters verteenwoordig metings vir elke vak voor en na 'n behandeling. Die volgende formule word gebruik om vas te stel die statistiek waarde t. Die volgende formule word gebruik om die grade van vryheid te bereken, DF. Omdat die resultaat van die berekening is gewoonlik nie 'n heelgetal, is die waarde van DF afgerond tot die naaste heelgetal 'n kritieke waarde van die t tafel te kry. Die Excel werkblad funksie T. TEST gebruik die berekende DF waarde sonder afronding, omdat dit moontlik is om 'n waarde vir T. TEST bereken met 'n noninteger DF. As gevolg van hierdie verskillende benaderings tot die bepaling van die grade van vryheid, die resultate van T. TEST en hierdie instrument t-toets sal verskil in die geval Ongelyke Afwykings. Die Z-toets: Twee monster vir Middel-analise instrument voer 'n twee monster Z-toets vir middel met bekende afwykings. Hierdie instrument word gebruik om die nulhipotese dat daar geen verskil tussen twee populasiegemiddeldes teen óf eensydige of twee kante alternatiewe hipoteses te toets. As afwykings nie bekend, moet die werkblad funksie Z. TEST plaas gebruik word. Wanneer jy die instrument Z-toets gebruik, wees versigtig om die uitset te verstaan. P (Z LT Z) een-stert is regtig P (Z GT ABS (Z)), die waarskynlikheid van 'n Z-waarde verder van 0 in dieselfde rigting as die waargeneem Z waarde wanneer daar geen verskil tussen die bevolking beteken. P (Z LT Z) twee-stert is regtig P (Z GT ABS (Z) of Z LT - ABS (Z)), die waarskynlikheid van 'n Z-waarde verder van 0 in enige rigting as die waargeneem Z-waarde wanneer daar is geen verskil tussen die bevolking beteken. Die tweekantig resultaat is net die een-stert gevolg vermenigvuldig met 2. Die Z-toets instrument kan ook gebruik word vir die geval waar die nulhipotese is dat daar 'n spesifieke nie-nul waarde vir die verskil tussen die twee populasiegemiddeldes. Byvoorbeeld, kan jy hierdie toets gebruik om verskille tussen die vertonings van twee motor modelle te bepaal. Let Die data-analise funksies kan gebruik word op net een werkblad op 'n slag. Wanneer jy data analise uit te voer op gegroepeer werkkaarte, sal die resultate verskyn op die eerste werkvel en leë formaat tafels sal verskyn op die oorblywende werkkaarte. Om data-analise op die res van die werkvelle te voer, herbereken die analise hulpmiddel vir elke werkblad.
No comments:
Post a Comment