Mini-ats102.ru

ООО “Мультилайн”
1 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

ЗАНЯТИЕ 8. РЕШЕНИЕ СИСТЕМ ЛИНЕЙНЫХ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ В EXCEL

ЗАНЯТИЕ 8. РЕШЕНИЕ СИСТЕМ ЛИНЕЙНЫХ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ В EXCEL

Суть этого способа заключается в использовании специального инструмента программы – подбор параметра. Найти его можно во вкладке Данные на Панели управления в выпадающем списке кнопки Анализ «что-если».

1. Зададимся простым квадратичным уравнением и най

1. Зададимся простым квадратичным уравнением и найдем решение при х=0.

2. Переходите к инструменту и заполняете все необх

2. Переходите к инструменту и заполняете все необходимые поля

3. После проведения вычислений программа выдаст ре

3. После проведения вычислений программа выдаст результат в ячейке с иксом.

4. Подставив полученное значение в исходное уравне

4. Подставив полученное значение в исходное уравнение можно проверить правильность решения.

Матрица корреляции в Excel

Корреляционная матрица в Excel — это способ обобщения данных корреляции, показывающих взаимосвязь между двумя переменными, и каждая таблица в матрице корреляции показывает нам взаимосвязь между двумя переменными, чтобы создать матрицу корреляции, мы можем сделать это из вкладки анализа данных и из раздела корреляции.

Объяснение

Матрица — это набор чисел, упорядоченных по строкам и столбцам в структурированном формате. Корреляция — это поиск или измерение зависимости или отношений между переменными. Он показывает, как одна переменная зависит от другой, а влияние роста или снижения одной переменной влияет на другую. Для измерения корреляции также можно использовать более двух переменных, и это называется корреляцией нескольких переменных. Результирующие коэффициенты могут быть положительными, отрицательными или нулевыми, т. Е. -1, +1 или 0.

  • Положительная корреляция — это та, где результирующий коэффициент равен +1, что означает, что обе переменные движутся в одном направлении.
  • Отрицательная корреляция — это та, при которой результирующий коэффициент равен -1, что означает, что переменные имеют тенденцию двигаться в противоположных направлениях.
  • Нулевая корреляция — это когда результирующий коэффициент равен 0, а переменные не зависят друг от друга.

Корреляционная матрица в Excel

Как создать корреляционную матрицу в Excel?

Давайте посмотрим на несколько примеров, чтобы понять, как создать корреляционную матрицу в Excel.

Пример # 1

Теперь давайте посмотрим, как найти корреляционную матрицу в Excel с помощью пакета Analysis Toolpak в Excel.

Пакет Analysis Toolpak — это опция надстройки, доступная в Excel на вкладке «ДАННЫЕ» на ленте.

Если этот параметр недоступен, добавьте его из списка надстроек. Добавить,

  • Щелкните «Файл» и выберите «Параметры».

включить макросы в примере 1.1 Excel

  • В разделе «Параметры» выберите вкладку «Надстройки», затем нажмите кнопку «Перейти» рядом с раскрывающимся списком в поле «Управление».

корреляционная матрица в Excel, пример 4.2

  • Установите флажок для пакета инструментов анализа и нажмите ОК.

матрица корреляции в примере 4.3 Excel

Набор инструментов будет добавлен на вкладку «Данные» в разделе «Анализ» как «Анализ данных».

  • Теперь, чтобы создать матрицу корреляции и использовать функцию Excel корреляции, щелкните Анализ данных, выберите Корреляцию во всплывающем окне Инструменты анализа и нажмите ОК.
Читайте так же:
Как восстановить историю whatsapp на android

матрица корреляции в примере 4.4 Excel

корреляционная матрица в примере 4.5 в Excel

Появится всплывающее окно с запросом диапазона ввода.

  • Выберите диапазон данных переменных в поле диапазона ввода.

корреляционная матрица в примере 4.6 в Excel

  • Установите флажок для меток в первой строке (если у вас есть метки переменных в первой строке)

корреляционная матрица в примере 4.7 в Excel

  • Выберите параметр «Диапазон вывода» и выберите / введите номер ячейки, в которой вы хотите получить таблицу результатов. Щелкните ОК.

корреляционная матрица в примере 4.8.

  • Это таблица результатов корреляции для переменных A и B.

корреляционная матрица в Excel, пример 4.9

Пример # 2

Давайте посмотрим на пример корреляционной матрицы в Excel для нескольких переменных.

  • Введите данные для нескольких переменных.

корреляционная матрица в примере 5.1 в Excel

  • Теперь, чтобы использовать функцию корреляции, щелкните Анализ данных, выберите Корреляцию во всплывающем окне Инструменты анализа и нажмите ОК.

Пример 4.4

Пример 4.5

Появится всплывающее окно с запросом диапазона ввода.

  • Выберите диапазон данных переменных в поле диапазона ввода.
  • Установите флажок для меток в первой строке (если у вас есть метки переменных в первой строке)
  • Выберите опцию Output Range и выберите / введите номер ячейки, в которой вы хотите получить таблицу результатов.
  • Щелкните ОК.

Пример 5.2

  • В этом примере мы использовали три переменные, чтобы найти корреляционную матрицу. Диапазон (A1: C7) — это данные для переменных, а диапазон (A9: D12) — это таблица результатов для корреляционной матрицы.

Пример 5.3

Здесь переменные показаны в строках и столбцах. Результат корреляции между переменными должен быть прочитан путем проверки переменной в строке и переменной в столбце, смежном с этой строкой.

Расчет коэффициента корреляции в Excel

Как я уже упоминал, есть несколько способов рассчитать коэффициент корреляции в Excel.

Использование формулы CORREL

CORREL — это статистическая функция, представленная в Excel 2007.

Предположим, у вас есть набор данных, показанный ниже, где вы хотите рассчитать коэффициент корреляции между ростом и весом 10 человек.

Ниже приведена формула, которая сделает это:

Вышеупомянутая функция CORREL принимает два аргумента — серию с точками данных роста и серию с точками данных веса.

Как только вы нажмете клавишу ВВОД, Excel выполнит все вычисления в серверной части и выдаст вам один единственный коэффициент корреляции Пирсона.

В нашем примере это значение немного больше 0,5, что указывает на довольно сильную положительную корреляцию.

Этот метод лучше всего использовать, если у вас есть две серии и все, что вам нужно, — это коэффициент корреляции.

Но если у вас есть несколько рядов, и вы хотите узнать коэффициент корреляции всех этих рядов, вы также можете рассмотреть возможность использования пакета инструментов анализа данных в Excel (рассматривается далее).

Использование пакета инструментов анализа данных

В Excel есть пакет инструментов для анализа данных, который можно использовать для быстрого расчета различных значений статистики (включая получение коэффициента корреляции).

Читайте так же:
Как в ворде удалить лист целиком

Но пакет Data Analysis Toolpak по умолчанию отключен в Excel. Итак, первым шагом было бы снова включить инструмент анализа данных, а затем использовать его для расчета коэффициента корреляции Пирсона в Excel.

Включение пакета инструментов анализа данных

Ниже приведены шаги по включению пакета инструментов анализа данных в Excel:

  • Перейдите на вкладку Файл.
  • Нажмите на Параметры
  • В открывшемся диалоговом окне «Параметры Excel» щелкните параметр «Надстройки» на боковой панели.
  • В раскрывающемся списке «Управление» выберите надстройки Excel.
  • Щелкните Далее. Откроется диалоговое окно надстроек.
  • Отметьте опцию Analysis Toolpak
  • Нажмите ОК

Вышеупомянутые шаги добавят новую группу на вкладке «Данные» на ленте Excel под названием «Анализ». В этой группе у вас будет опция анализа данных

Расчет коэффициента корреляции с помощью пакета Data Analysis Toolpak

Теперь, когда инструмент анализа снова доступен на ленте, давайте посмотрим, как с его помощью рассчитать коэффициент корреляции.

Предположим, у вас есть набор данных, показанный ниже, и вы хотите выяснить корреляцию между тремя рядами (рост и вес, рост и доход, вес и доход).

Ниже приведены шаги для этого:

  • Перейдите на вкладку «Данные».
  • В группе «Анализ» выберите параметр «Анализ данных».
  • В открывшемся диалоговом окне «Анализ данных» нажмите «Корреляция».
  • Щелкните ОК. Откроется диалоговое окно «Корреляция».
  • Для диапазона ввода выберите три серии, включая заголовки.
  • Убедитесь, что для параметра «Сгруппировано по» выбрано значение «Столбцы».
  • Выберите вариант — «Ярлык в первом ряду». Это гарантирует, что в результирующих данных будут одинаковые заголовки, и будет намного легче понять результаты.
  • В параметрах вывода выберите, где вы хотите получить результирующую таблицу. Я собираюсь использовать ячейку G1 на том же листе. Вы также можете получить результаты на новом листе или в новой книге.
  • Нажмите ОК.

Как только вы это сделаете, Excel рассчитает коэффициент корреляции для всех серий и выдаст вам таблицу, как показано ниже:

Обратите внимание, что результирующая таблица является статической и не будет обновляться в случае изменения какой-либо точки данных в вашей таблице. В случае каких-либо изменений вам придется повторить вышеуказанные шаги еще раз, чтобы сгенерировать новую таблицу коэффициентов корреляции.

Итак, это два быстрых и простых метода расчета коэффициента корреляции в Excel.

Для начала покажем, как срезы используются для свобной таблицы. Смотрим лист примера Метод 1 — сводная таблица . Тут сделано следующее:

Добавлена сводная таблица на основе tblSales . Она элементарная — я хочу видеть продажи в разрезе регионов и модельного ряда.

На лист добавлены 2 среза, при помощи которых я собираюсь красиво, наглядно и удобно выбирать интересующий меня период времени — год(ы) и месяц(ы).

Читайте так же:
Можно ли заказывать товары на алиэкспресс

Убрана галка в настройках сводной таблицы » Автоматически изменять ширину столбцов при обновлении » дабы таблица выглядела стабильно, а не меняла ширину столбцов при использовании срезов.

По мелочи: сводная таблица и срезы получили стили форматирования, которые более-менее органично смотрятся друг с другом, срезы были настроены для расположения над таблицей, в частности, количество столбцов у них сейчас 6, а не 1 (так по умолчанию).

В результате я, не написав ни единой формулы и уж тем более ни строчки VBA кода, получил добротный пользовательский отчёт, который выглядит достаточно эстетично и его не стыдно показать боссу или клиенту.

Я могу выбирать не обязательно один какой-то год / месяц — можно выбрать набор лет / месяцев и сводная таблица без проблем отобразит правильные результаты. Единственный недостаток — это то, что довольно затруднительно получить текущие параметры фильтрации, чтобы, к примеру, автоматически формировать заголовок нашей таблицы. Параметры фильтрации можно получить при помощи VBA, но в данной статье я не буду об этом говорить.

Чтобы найти выбросы в наборе данных, мы используем следующие шаги:

Вычислите 1-й и 3-й квартили (мы немного поговорим о том, что это такое).
Оцените межквартильный размах (мы также объясним это немного ниже).
Верните верхнюю и нижнюю границы нашего диапазона данных.
Используйте эти границы для определения отдаленных точек данных.

Диапазон ячеек справа от набора данных, показанного на изображении ниже, будет использоваться для хранения этих значений.

Диапазон для квартилей

Шаг 1. Рассчитайте квартили

Если вы разделите данные на кварталы, каждый из этих наборов называется квартилем. Самые низкие 25% чисел в диапазоне составляют 1-й квартиль, следующие 25% — 2-й квартиль и т. Д. Мы делаем этот шаг в первую очередь, потому что наиболее широко используемое определение выброса — это точка данных, которая более чем на 1,5 интерквартильных диапазонов (IQR) ниже 1-го квартиля и на 1,5 межквартильных диапазонов выше 3-го квартиля. Чтобы определить эти значения, мы сначала должны выяснить, каковы квартили.

Excel предоставляет функцию КВАРТИЛЬ для расчета квартилей. Для этого требуются две части информации: массив и кварта.

Массив — это диапазон значений, которые вы оцениваете. Кварта — это число, которое представляет квартиль, который вы хотите вернуть (например, 1 для 1-го квартиля, 2 для 2-го квартиля и т. Д.).

Примечание. В Excel 2010 Microsoft выпустила функции QUARTILE.INC и QUARTILE.EXC как усовершенствования функции QUARTILE. QUARTILE более обратно совместима при работе с несколькими версиями Excel.

Вернемся к нашему примеру таблицы.

Диапазон для квартилей

Для вычисления 1-го квартиля мы можем использовать следующую формулу в ячейке F2.

Читайте так же:
Инструкция по прошивке bios

Когда вы вводите формулу, Excel предоставляет список параметров для аргумента кварты.

Чтобы вычислить 3-й квартиль, мы можем ввести формулу, аналогичную предыдущей, в ячейку F3, но используя тройку вместо единицы.

Теперь у нас есть точки данных квартилей, отображаемые в ячейках.

Значения 1-го и 3-го квартилей

Шаг второй: оцените межквартильный размах

Межквартильный диапазон (или IQR) — это средние 50% значений в ваших данных. Он рассчитывается как разница между значением 1-го квартиля и значением 3-го квартиля.

Мы собираемся использовать простую формулу в ячейке F4, которая вычитает 1-й квартиль из 3-го квартиля:

Теперь мы можем видеть наш межквартильный размах.

Межквартильное значение

Шаг третий: верните нижнюю и верхнюю границы

Нижняя и верхняя границы — это наименьшее и наибольшее значение диапазона данных, который мы хотим использовать. Любые значения, меньшие или большие, чем эти связанные значения, являются выбросами.

Мы рассчитаем нижний предел в ячейке F5, умножив значение IQR на 1,5, а затем вычтя его из точки данных Q1:

Формула Excel для значения нижней границы

Примечание. Скобки в этой формуле не нужны, потому что часть умножения будет вычисляться перед частью вычитания, но они облегчают чтение формулы.

Чтобы вычислить верхнюю границу в ячейке F6, мы снова умножим IQR на 1,5, но на этот раз добавим его к точке данных Q3:

Нижняя и верхняя граница значений

Шаг четвертый: выявление выбросов

Теперь, когда мы настроили все наши базовые данные, пришло время определить наши отдаленные точки данных — те, которые ниже значения нижней границы или выше значения верхней границы.

Мы будем использовать Функция ИЛИ для выполнения этого логического теста и отображения значений, соответствующих этим критериям, введите следующую формулу в ячейку C2:

Функция ИЛИ для выявления выбросов

Затем мы скопируем это значение в наши ячейки C3-C14. Значение ИСТИНА указывает на выброс, и, как видите, в наших данных их два.

Свойства коэффициента корреляции

Этой статистической характеристике присущи следующие свойства:

  • значение коэффициента располагается в диапазоне от -1 до +1. Чем ближе к крайним значениям, тем сильнее положительная либо отрицательная связь между линейными параметрами. В случае нулевого значения речь идет об отсутствии корреляции между признаками;
  • положительное значение коэффициента свидетельствует о том, что в случае увеличения значения одного признака наблюдается увеличение второго (положительная корреляция);
  • отрицательное значение – в случае увеличения значения одного признака наблюдается уменьшение второго (отрицательная корреляция);
  • приближение значения показателя к крайним точкам (либо -1, либо +1) свидетельствует о наличии очень сильной линейной связи;
  • показатели признака могут изменяться при неизменном значении коэффициента;
  • корреляционный коэффициент является безразмерной величиной;
  • наличие корреляционной связи не является обязательным подтверждением причинно-следственной связи.

1. Expression.Sort – метод Sort объекта Worksheet возвращает объект Sort.

Читайте так же:
Медиаплеер с usb входом

2. .SortFields.Clear – метод SortFields объекта Sort возвращает коллекцию объектов SortFields. Метод Clear объекта SortFields удаляет все существующие объекты SortField.

3. .SortFields.Add Key, SortOn, Order, DataOption – метод Add объекта SortFields создает и возвращает новый экземпляр объекта SortField с заданными параметрами.

Параметры метода Add объекта SortFields:

Key – обязательный параметр, который задает значение ключа для сортировки. Тип данных – Range. Обычно указывается первая ячейка столбца при сортировке по строкам или первая ячейка строки при сортировке по столбцам. Сортировка диапазона будет осуществлена по данным столбца (строки), первая ячейка которого указана в качестве ключа.

SortOn – необязательный параметр, который задает критерий сортировки (по какому свойству ячеек производится сортировка).

Значения, которые может принимать SortOn:

КонстантаЗначениеОписание
SortOnValuesсортировка по значению (значение по умолчанию)
SortOnCellColor1сортировка по цвету ячейки
SortOnFontColor2сортировка по цвету шрифта
SortOnIcon3сортировка по иконке*

* Иконки (значки) могут быть заданы ячейкам при условном форматировании диапазона.

Order – необязательный параметр, задающий порядок сортировки (по возрастанию или по убыванию).

Значения, которые может принимать Order:

КонстантаЗначениеОписание
xlAscending1сортировка по возрастанию (значение по умолчанию)
xlDescending2сортировка по убыванию

DataOption – необязательный параметр, который задает способ сортировки текста.

Значения, которые может принимать DataOption:

КонстантаЗначениеОписание
xlSortNormalчисловые и текстовые данные сортируются отдельно (значение по умолчанию)
xlSortTextAsNumbers1текстовые данные рассматриваются для сортировки как числовые

4. .SetRange [Range] – метод SetRange объекта Sort задает диапазон (таблицу), в котором выполняется сортировка.

5. .Header = [xlGuess, xlYes, xlNo] – свойство Header объекта Sort указывает, является ли первая строка таблицы строкой заголовков (шапкой).

Значения, которые может принимать свойство Header:

КонстантаЗначениеОписание
xlGuessExcel сам определяет, есть ли строка заголовков
xlYes1строка заголовков есть, сортировка ее не затрагивает
xlNo2строки заголовков нет (значение по умолчанию)

6. .MatchCase = [True, False] – свойство MatchCase объекта Sort указывает, как учитывать регистр при сортировке.

Значения, которые может принимать свойство MatchCase:

КонстантаЗначениеОписание
Falseрегистр не учитывается (значение по умолчанию)
True1сортировка с учетом регистра

7. .Orientation = [xlTopToBottom, xlLeftToRight] – свойство Orientation объекта Sort задает ориентацию для сортировки.

Значения, которые может принимать свойство Orientation:

КонстантаЗначениеОписание
xlTopToBottom1сортировка по стокам (значение по умолчанию)
xlLeftToRight2сортировка по столбцам

8. .Apply – метод Apply объекта Sort выполняет сортировку диапазона в соответствии с примененными параметрами.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector