Валентин Арьков - Анализ распределения в Excel

Нас интересует работа со столбцом. Если навести курсор на кнопку суммы нарастающим итогом, на экране выводится результат. Если результат нас устраивает, нажимаем на эту кнопку.

Вызов Running Total

В столбце Кумулятапоявились накопленные частоты. Проверим, как они вычисляются. Выберем любую ячейку в этом столбце и рассмотрим формулу в строке формул:

=SUM ($E$6:E6)

Это сумма содержимого ячеек, начиная с первой относительной частоты.

Формула кумуляты

На этом мы заканчиваем наши расчёты и переходим к построению графиков.

Начинаем с относительных частот. Как мы уже убедились, столбиковые диаграммы в Excel имеют один недостаток: координаты по горизонтальной оси — порядковый номер столбика, а не середина интервала группировки.

Чтобы использовать на графике значения случайной величины, построим второй вид графика относительных частот под названием ПОЛИГОН. Это ломаная линия. Координаты по оси «икс» — середины интервалов, координаты по «игрек» — относительные частоты.

Строим полигон точно так же, как мы строили кумуляту в предыдущем разделе. Под полигоном строим кумуляту — по верхним границам интервалов. Настраиваем размеры и вид обеих диаграмм.

Полигон и кумулята

Задание. Самостоятельно постройте гистограмму c использованием функции

COUNTIF (range, criteria)

СЧЁТЕСЛИ (диапазон; критерий)

Сравним построенные графики распределения с теорией в соответствии с вариантом задания.

Начинаем с кумуляты. Вычислим теоретические значения функции распределения. Добавляем новый столбец и озаглавим его Функция распределения F (x). Для теоретических расчётов используем статистическую функцию

NORM. DIST (x, mean, standard_dev, cumulative)

НОРМ. РАСП (x; среднее; стандартное_откл; интегральная)

x — значение случайной величины

mean — среднее значение

standard_dev — стандартное отклонение

cumulative — выбор графика распределения:

0 — функция плотности вероятности;

1 — функция распределения

Для вычисления теоретических значений функции распределения для нашего варианта задания вводим следующую формулу:

=NORM. DIST (C5,250,20,1).

Копируем формулу в остальные ячейки столбца.

Для сравнения фактического распределения с теоретическим наложим второй график на кумуляту. Щёлкаем правой кнопкой и выбираем

Select Data

Выбрать данные

В окне

Select Data Source

Выбор источника данных

в группе

Legend Entries (Series)

Элементы легенды (ряды)

нажимаем кнопку

Add

Добавить

Данные для второго графика: «иксы» — верхние границы интервалов, «игреки» — теоретические значения функции распределения.

Щёлкаем по линии и настраиваем её тип и цвет:

Format Data Series — Series Options — Fill & Line — Line

Формат ряда данных — Параметры ряда — Заливка и границы — Линия

Solid line

Сплошная линия

Color — Black

Цвет —Чёрный

Width — 1 pt

Ширина — 1 пт

Dash type — Dash

Тип штриха — Штрих

Настройка типа и цвета линии

Графики очень похожи друг на друга, поскольку мы заранее точно знаем закон распределения.

Кумулята и функция распределения

Теперь займёмся полигоном. Определим теоретические значения относительных частот как разность соседних значений функции распределения. Создадим новый столбец и озаглавим его Относительная частота Δ F ( x ).

Чтобы ввести значок «дельта», выберем в верхнем меню

Insert — Symbols — Symbol

Вставка — Символы — Символ

Вставка символа

Первое значение относительной частоты копируем из соседней ячейки функции распределения. Остальные значения — разность текущего и предыдущего значений функции распределения.

Относительная частота

Накладываем относительные частоты на полигон и настраиваем цвет и тип линии — чёрный пунктир.

Полигон и распределение

На графиках наблюдается небольшое различие — чуть больше, чем в случае с кумулятой. Это случайная погрешность, связанная с ограниченным объёмом выборки. Разница между кумулятой и функцией распределения не так заметна, потому что при вычислении кумуляты происходит суммирование, и случайные ошибки разного знака могут частично компенсировать друг друга.