- •Московский государственный университет
- •Оглавление
- •Введение
- •Подготовка данных и подключение необходимых модулей
- •2. Корреляционный анализ экономических показателей
- •2.1. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции
- •Элементы диалогового окна «Корреляция»
- •Входной диапазон (Input range)
- •Группирование (Grouped By)
- •3. Метки в первой строке/Метки в первом столбце (Labels in first row/column)
- •4. Выходной диапазон (Output Range)
- •Расчёт частных коэффициентов корреляции. Сравнение частных и парных коэффициентов корреляции
- •Регрессионный анализ экономических показателей
- •3.1. Проверка исходных данных на мультиколлинеарность
- •3.2. Построение регрессионной модели и её интерпретация
- •1. Входной интервал y (Input y Range)
- •6. Выходной диапазон
- •II этап регрессионного анализа.
- •Аналогичные расчёты проводятся и для любого другого заданного уровня надёжности γ. Интерпретация результатов
- •3.3. Сравнение исходных данных с рассчитанными по уравнению регрессии
- •Индивидуальные задания для самостоятельной работы
- •Нормальный закон распределения
- •Р а с п р е д е л е н и е с т ь ю д е н т а (t-распределение)
- •Р а с п р е д е л е н и е ф и ш е р а - с н е д е к о р а (f-распределение)
- •Приложение 3 статистические и математические функции excel, использованные в работе
- •Статистические функции
- •Математические функции
- •Литература
Приложение 3 статистические и математические функции excel, использованные в работе
Статистические функции
КОРРЕЛ (массив1; массив2) Возвращает коэффициент корреляции между
двумя множествами данных.
Массив1 — это первый интервал ячеек со значениями. Массив2 — это второй интервал ячеек со значениями.
Массив1 и массив2 должны иметь одинаковое количество точек данных
FРАСПОБР (вероятность; степени_свободы1; степени_свободы2)
Возвращает обратное значение для F-распределения вероятностей.
Если p = FРАСП(x;...), то FРАСПОБР(p;...) = x.
ФИШЕР (x) Возвращает преобразование Фишера.
x — числовое значение, которое требуется преобразовать.
Число должно быть в интервале от -1 до 1 (исключая -1 и 1).
ФИШЕРОБР (y) Возвращает обратное преобразование Фишера.
y — это значение, для которого производится обратное преобразование.
Если y = ФИШЕР(x), то ФИШЕРОБР(y) = x.
НОРМСТОБР (вероятность) Возвращает обратное значение стандартного
нормального распределения.
Вероятность (число от 0 до 1) — вероятность, соответствующая нормальному распределению.
ПИРСОН (массив1;массив2) Возвращает коэффициент корреляции Пирсона r, безразмерный индекс в интервале от -1,0 до 1,0 включительно, который отражает степень линейной зависимости между двумя множествами данных.
Массив1 — множество независимых значений. Массив2 — множество зависимых значений.
СТЬЮДРАСПОБР (вероятность;степени_свободы) Возвращает обратное t-
распределение Стьюдента.
Вероятность — вероятность, соответствующая двустороннему распределению Стьюдента.
Степени_свободы — число степеней свободы, характеризующее распределение.
Математические функции
ATANH (число) Возвращает гиперболический арктангенс числа.
Число должно быть в интервале от -1 до 1 (исключая -1 и 1).
МОПРЕД (массив) Возвращает определитель матрицы, хранящейся в массиве.
Массив — числовой массив с равным количеством строк и столбцов.
СТЕПЕНЬ (число;степень) Возвращает результат возведения числа в степень.
Число — основание. Оно может быть любым вещественным числом.
Степень — показатель степени, в которую возводится основание.
Вместо функции СТЕПЕНЬ для возведения в степень можно использовать оператор ^, например 5^2 (5 в степени 2).
КОРЕНЬ (число) Возвращает положительное значение квадратного корня.
Число — неотрицательное число, для которого вычисляется квадратный корень.
TANH (число) Возвращает гиперболический тангенс числа.
Число — это любое вещественное число
Литература
В.С.Мхитарян, Л.И.Трошин, Е.В.Астафьева, Ю.Н.Миронкина. Математическая статистика для бизнесменов и менеджеров: Учебное пособие с задачами. - М.: МЭСИ,2004.
Теория вероятностей и математическая статистика. Под ред. В.С. Мхитаряна. – М., Market DS, 2007 г.
С.А.Айвазян, В.С.Мхитарян. Практикум по прикладной статистике. – М.: МЭСИ, 2002.
А.Ю.Козлов, В.С.Мхитарян, В.Ф.Шишов. Статистические функции MS Excel в экономико-статистических расчётах: Учебное пособие для ВУЗов / Под ред. проф. В.С.Мхитаряна. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
Ф.Ю.Козлов, В.Ф.Шишов «Пакет анализа MS Excel в экономико-статистических расчётах: Учебное пособие для ВУЗов /Под ред. проф. В.С.Мхитаряна. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
А.Афифи, С.Эйзен. Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ. Пер с англ.. – М.: Мир, 1982.