Статистический анализ в excel Назначение и возможности пакета анализа

Опубликовано: 15.05.2017

видео Статистический анализ в excel Назначение и возможности пакета анализа

Электронные таблицы. Статистика бизнеса.

7

С татистический анализ вExcel

Методы Data Mining в STATISTICA

В состав MicrosoftExcelвходит пакет анализа, который позволяет осуществлять статистическую обработку данных в таблицах. В состав этого пакета входят разнообразные статистические методы. Способы применения их всех аналогичны, поэтому мы рассмотрим лишь некоторые из них: экспоненциальное сглаживание, корреляцию, скользящее среднее, регрессию.

Корреляция используется для количественной оценки взаимосвязи двух наборов данных, представленных в безразмерном виде. Корреляционный анализ дает возможность установить ассоциированы ли наборы данных по величине, то есть, большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная корреляция), или, наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная корреляция), или данные двух диапазонов никак не связаны (корреляция близка к нулю).

Скользящее среднее используется для расчета значений в прогнозируемом периоде на основе среднего значения переменной для указанного числа предшествующих периодов. Процедура может использоваться для прогноза сбыта, инвентаризации и других процессов. Мы спрогнозируем курс доллара США на основе данных за июль 1999 года.

Экспоненциальное сглаживание предназначается для предсказания значения на основе прогноза для предыдущего периода, скорректированного с учетом погрешностей в этом прогнозе. Использует константу сглаживания, по величине которой определяет, насколько сильно влияют на прогнозы погрешности в предыдущем прогнозе. Для константы сглаживания наиболее подходящими являются значения от 0,2 до 0,3. Эти значения показывают, что ошибка текущего прогноза установлена на уровне от 20 до 30 процентов ошибки предыдущего прогноза. Более высокие значения константы ускоряют отклик, но могут привести к непредсказуемым выбросам. Низкие значения константы могут привести к сдвигу аргумента для предсказанных значений.

rss