Валентин Арьков - Статистический анализ взаимосвязи в Excel

Здесь есть возможность читать онлайн «Валентин Арьков - Статистический анализ взаимосвязи в Excel» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Год выпуска: 2019, Жанр: Прочая научная литература, Прочая околокомпьтерная литература, Руководства, popular_business, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Статистический анализ взаимосвязи в Excel: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Статистический анализ взаимосвязи в Excel»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Рассматриваются такие инструменты статистического анализа взаимосвязи, как корреляционный и регрессионный анализ. Техника работы в пакете Excel изучается на примере смоделированных данных. Затем полученные навыки применяются к анализу реальных данных по ценам в интернет-магазине и биржевым котировкам на Московской бирже.

Статистический анализ взаимосвязи в Excel — читать онлайн ознакомительный отрывок

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Статистический анализ взаимосвязи в Excel», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Теперь настроим заголовки. Щёлкнем по графику и нажмём на кнопку

Chart Elements

Элементы диаграммы.

Это квадратная кнопка с символом ПЛЮС справа вверху.

Элементы графика

Отмечаем пункт

Axis Titles

Названия осей.

Заголовки осей

Отредактируем заголовки и укажем, где находятся наши «иксы» и «игреки». Для дальнейшего украшения развернём заголовок вертикальной оси на 45 градусов. Щёлкнем по заголовку вертикальной оси и выберем в меню:

Format Axis Title — Text Options — TextBox — Text Box — Text direction — Horizontal

Формат названия оси — Параметры текста — Надпись — Надпись — Направление текста — Горизонтально.

Далее установим чёрный цвет для точек-маркеров. Щёлкнем по маркерам и установим в меню чёрный цвет:

Format Data Series — Series Options — Fill & Line — Marker — Marker Options — Fill — Solid fill — Color — Black

Формат ряда данных — Параметры ряда — Заливка и границы — Маркер — Параметры маркера — Заливка — Сплошная заливка — Цвет — Чёрный.

Здесь же отключим обрамление маркеров:

Format Data Series — Series Options — Fill & Line — Marker — Marker Options — Border — No line

Формат ряда данных — Параметры ряда — Заливка и границы — Маркер — Параметры маркера — Граница — Нет линий.

После настроек диаграмма разброса должна выглядеть следующим образом — см. рисунок.

Оформленная диаграмма

Корреляционный анализ

Корреляционный анализ позволяет исследовать тесноту связи, то есть степень разброса точек вокруг линии. Чем ближе точки к линии регрессии, тем лучше ТЕСНОТА СВЯЗИ. Имеется в виду линия, которую МОЖНО построить в среднем по этом точкам. На самом деле при анализе взаимосвязи перед нами находятся только точки, а линии пока ещё НЕТ.

Теснота линейной связи оценивается с помощью КОЭФФИЦИЕНТА ЛИНЕЙНОЙ КОРРЕЛЯЦИИ r . Здесь говорится именно о ЛИНЕЙНОЙ связи и анализируется разброс вокруг будущей, возможной ПРЯМОЙ линии. Другими словами, мы выясняем, есть ли смысл в построении прямой линии в среднем по нашим точкам.

Коэффициент корреляции принимает значения от —1 до +1 включительно.

Знак коэффициента указывает на НАПРАВЛЕНИЕ связи — прямую или обратную связь. Положительная корреляция означает, что с увеличением фактора в среднем возрастает результативный признак. Это прямая связь. Отрицательная корреляция — это обратное направление связи, то есть снижение, убывание, падение графика. С увеличением фактора убывает результат.

Величина (модуль, абсолютное значение) коэффициента характеризует ТЕСНОТУ линейной связи. Чем ближе значение к единице, тем меньше разброс, тем ближе точки к прямой линии. Чем ближе коэффициент к нулю, тем сильнее разброс вокруг прямой. Традиционное толкование величины коэффициента корреляции приводится в таблице.

Возможна и другая ситуация — НЕЛИНЕЙНАЯ зависимость, которая тоже представляет собой отсутствие линейной связи. Нелинейной зависимостью является всё, что не является линейным, например, кривая или ломаная линия. В этом случае коэффициент линейной корреляции будет близок к нулю. Но при этом точки могут быть очень тесно расположены вокруг кривой или ломаной линии. Для анализа степени нелинейной связи используют другие коэффициенты корреляции. В данной работе мы ограничимся только анализом тесноты линейной зависимости.

Как и во многих других случаях, для вычисления коэффициента корреляции в Excel имеются несколько способов:

— надстройка;

— функции;

— формулы.

В следующих разделах мы рассмотрим все эти возможности, а затем сравним полученные результаты.

Надстройка

Вызываем модуль Корреляциястатистической надстройки:

Data — Analysis — Data Analysis — Correlation

Данные — Анализ — Анализ данных — Корреляция.

Параметры корреляционного анализа

В диалоговом окне

Correlation

Корреляция

указываем следующие параметры:

Input — Input Range

Входные данные — Входной интервал.

В выбранном диапазоне ячеек должны быть два столбца значений Xи Y.

Затем указываем расположение исходных данных:

Labels in first row

Метки в первой строке.

Выделяем значения в столбцах Xи Yвместе с их заголовками. В этом случае в таблице с результатами анализа будут выводиться названия переменных.

Указываем, что наши исходные данные расположены по столбцам:

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Статистический анализ взаимосвязи в Excel»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Статистический анализ взаимосвязи в Excel» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «Статистический анализ взаимосвязи в Excel»

Обсуждение, отзывы о книге «Статистический анализ взаимосвязи в Excel» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x