2 Редактирование диаграмм

Для редактирования внедренной диаграммы необходимо сначала активизировать редактируемый элемент двойным щелчком мыши, после чего вокруг нее появится рамка, а в строке меню добавятся команды для редактирования диаграмм. С помощью мыши или клавиш управления курсором можно выделить для редактирования любой элемент диаграммы, а именно: область диаграммы, область построения, основание и стенки объемных диаграмм, легенду, оси, текст, стрелки, линии сетки, любой из рядов данных и др.

Для добавления на диаграмме названий, легенд или меток данных можно воспользоваться командой Параметры диаграммы из меню Диаграмма. Если названия на диаграмме уже присутствуют, то после выделения их можно откорректировать как обычные текстовые поля.

Часто возникает необходимость дополнить диаграмму новыми данными. Для этого используется команда Добавить данные из меню Диаграмма, после чего в таблице исходных данных выделяется интервал с новыми данными, а в открывшемся диалоговом окне задается способ их интерпретации.

3 Построение нестандартных диаграмм

Большой интерес представляют комбинированные диаграммы, на которых разные ряды данных отображаются в виде разных типов диаграмм. Для создания такой диаграммы в окне Мастера диаграмм необходимо выбрать тип Нестандартные, подтип График\Гистограмма. Мастер диаграмм разбивает исходные ряды данных примерно пополам и отображает их в виде двух разных диаграмм. Такие пропорции не всегда бывают удобны, как например, для представления на диаграмме ежемесячных объемов продаж трех видов товаров, а также их суммарной величины. В этом случае можно использовать следующий прием:

- создать обычную диаграмму для всех четырех категорий данных, включая суммарный объем продаж;

- одним из описанных выше способов выделить на гистограмме ряд данных суммарного объема продаж;

- в меню Диаграмма выбрать команду Тип диаграммы,

- в открывшемся окне выбрать новый тип диаграммы для суммарного объема продаж.

В результате получится комбинированная диаграмма, отображающая гистограмму объемов продаж отдельных товаров на фоне области суммарных продаж.

Если данные на диаграмме имеют слишком большой диапазон значений, то удобно использовать логарифмическую шкалу. Для этого в Мастере Диаграмм выбирается подтип диаграммы Логарифмическая из типа Нестандартные.

Иногда, как в рассмотренном выше примере, для отдельного ряда данных удобно использовать вспомогательную ось. Для этого выбирают подтип График(2 оси).

Контрольные вопросы

1 Что означают понятия:

а) ряд данных; б) категория ;в) легенда?

2 Сколько рядов данных может быть изображено на круговой диаграмме;

на кольцевой диаграмме?

З Как отредактировать на диаграмме:

а) название диаграммы;

б) названия осей Х и Y;

в) легенду ;

г) изменить тип диаграммы

д) добавить новые данные

4 Как указать на гистограмме ключевые значения ряда данных?

5 Каким образом можно комбинировать разные типы диаграмм?

6 Как ввести вспомогательную ось?

Задания

1 Исходные данные для л.р. №2 те же, что и для л.р. №1.

2 Построить в Excel график функции:

y=n·sin(2x), -5 <= х <=5, шаг Δх = 1,

где n – номер компьютера в аудитории.

3 Построить 4 двумерные и 4 трехмерные диаграммы любых типов, содержащих не менее 3 рядов данных (функций) для 5-6 значений категорий (аргумента функций). Виды функций взять из л.р №1.

4 Построить график изменения цены товара во времени согласно табл.1.

Изменение цены товара Таблица 1

Интервал времени	Январь	Февраль	Март	Апрель
Стоимость, руб.	880	825	850	875
Стоимость, доллар.	350	320	335	342

В графике использовать две оси ординат, на одной цена товара должна быть приведена в рублях, на другой – в долларах (с помощью диаграммы График(2 оси).

5 Изменить цвет осей, шрифт названий графика и осей, ввести сетку.

6 Дополнить таблицу ещё тремя значениями функции для трёх последующих месяцев и изменить согласно новым данным график функции ( с помощью команд меню Диаграмма).

Содержание отчёта

1 Название, цель, содержание работы

2 Задание своего варианта

3 Письменные ответы на контрольные вопросы

4 Выводы по работе

На дискете должны быть сохранены результаты работы

Лабораторная работа №4

Прогнозирование с помощью регрессионного анализа

Цель работы: научиться выполнять прогнозирование экономических

параметров с помощью одномерного и многомерного

регрессионного анализа

Содержание работы:

1 Линейный регрессионный анализ.

2 Экспоненциальный регрессионный анализ.

3 Линейный многомерный регрессионный анализ

Экономическая информация чаще всего представляется в виде таблиц. Например, в табл. 1 представлена зависимость прибыли У от рентабельности производства Х.

Таблица 1

х, тыс.руб.	0	1,1	2,12	3,2	3,9	5,01
у, тыс.руб.	0	5	8	33	42	100

Если изобразить эти значения на графике, то получатся точки синего цвета - см. рис. 1.

Однако, пользоваться таблицами для анализа данных сложно, т.к. нельзя точно определить, каким будет у при промежуточном значении х (напр., при х=2,35) или при х, выходящем за пределы таблицы (х < 0 и х > 5,01). Поэтому таблицу заменяют на уравнение, наиболее точно соответствующее табличным данным. Для табл. 1 такой функцией будет уравнение у = х ^2,8+2 (сплошная линия на рис. 1).

Эта функция называется приближающей функцией или уравнением регрессии.

Пользоваться уравнением для анализа данных гораздо удобней, т.к. можно не только точно рассчитать значение функции у при любом аргументе х внутри таблицы (интерполяция), но и определить у при значении х, выходящем за пределы табличных данных (напр., при х = 8 тыс. руб. -экстраполяция), т.е. сделать прогноз изменения функции.

Процесс замены таблицы на приближающую функцию называется регрессионным анализом.

Табличный процессор Excel позволяет заменять таблицу на уравнения двух видов – линейное, в виде прямой линии у = m х + b (когда у зависит от х в первой степени) и экспоненциальное, в виде кривой линии у = bm^X (когда у зависит от х не линейно). соответственно и регрессионный анализ называется линейным и экспоненциальным.

Анализ является одномерным, если он проводится для функцииY у, зависящей только от одного аргумента х (т.е. у = f(х)). Если у зависит от нескольких переменных (у = f (х ₁, х ₁, …, х ₁), то это многомерный регрессионный анализ.