3. Сортування записів списку. Для забезпечення пошуку й аналізу даних у списках роблять упорядкування його записів за якими-небудь полями.

Операція перестановки записів у певному порядку називається сортуванням. В Excel сортування виконується командою Сортировка з меню Данные, яка дозволяє впорядковувати записи виділеного діапазону по даним одного, двох або трьох полів списку.

При сортуванні вважається, що кожний запис складається із двох частин: ключа й даних. Упорядкування даних проводиться у відповідності зі значенням ключа. Воно може бути або в зростаючому, або в убутному порядку його значень.

При багаторівневому сортуванні дані впорядковуються спочатку по першому ключу. Якщо при цьому утворяться групи записів з однаковими значенням у ключовому полі, то усередині кожної групи проводиться сортування по другому ключу, а потім усередині кожної підгрупи з відповідними значеннями другого ключа може виконуватися сортування по третьому ключу.

Якщо необхідно відсортувати весь список досить установити табличний курсор у будь-яку клітку списку (тобто немає необхідності виділяти весь список) і подати команду Сортировка.

4. Використання фільтра при обробці списку.

   Відфільтрувати список - значить сховати всі записи за винятком тих, які задовольняють заданим умовам відбору. Excel надає для цього дві команди: Автофильтр для простих умов відбору, й Расширенный фильтр для більше складних критеріїв.

Перед використанням команди Автофильтр необхідно встановити курсор у будь-яку чарунку списку. Потім вибрати цю команду в підменю Фильтр з меню Данные. Excel виведе кнопки зі стрілками поруч із кожним заголовком стовпця. Щиглик на кнопці зі стрілкою поруч із заголовком стовпця розкриває список значень, які можна використати для умови відбору.

Рис. 3. Приклад використання автофільтру

Припустимо, що зі списку студентів, необхідно вибрати записи, що містять дані про студентів хімічного факультету. Для цього в списку автофільтра стовпця Факультет, що розкрився, досить вибрати хімічний (Рис. 3).

В результаті

У цьому випадку використана тільки одна умова відбору.

У вікні «Пользовательский автофильтр» можна задати умови відбору із застосуванням будь-яких операторів порівняння. Для цього в списку, що розкрився, необхідно вибрати пункт Условие. З'явиться вікно діалогу «Пользовательский автофильтр» (Рисюнок 4).

Рис. 4. Вікно діалогу «Пользовательский автофильтр»

У вікні можна ввести одне або дві умови відбору й вибрати будь-який оператор порівняння. Припустимо, що зі списку потрібно вибрати записи, що містять дані про студентів, які народилися в 1979-1982 роках. Для цього необідно заповнити поля у вікні «Пользовательский автофильтр» як показано на Рисюнку 4.

Контрольні питання:

1. Що таке список?

2. Яких правил потрібно дотримуватись при створенні списку?

3. Як організувати перевірку при введенні даних?

4. Що таке Форма?

5. Як сортуються дані списку?

6. Які можливості фільтрації даних списку?

Лекція №14.

9. Апроксимація експериментальних даних

План лекції:

1. Інтерпретація експериментальних даних.

2. Наближення експериментальних даних аналітичною залежністю.

3. Графічна інтнрпретація апроксимації.

4. Вибір найбільш відповідної лінії тренда для даних.

5. Апроксимація даних в середовищі Excel

1. Інтерпретація експериментальних даних

П ід експериментальними даними розуміється якийсь набір вимірювань, що є результатом досліду. Так, наприклад ви стоїте на виході з метро і рахуєте число людей, що проходять мимо вас за кожну хвилину. Допустимо, в результаті у вас вийшли наступні вимірювання: 45,23,55,87,53,48,61... Узагальнивши вимірювання у вигляді гістограми (Рис.1.), ви отримуєте деякий розподіл:

Рис. 1.

Для експериментатора може бути цікаво зрозуміти, чи не може даний розподіл бути описано деякою аналітичною формулою.

Інакше кажучи, визначити природу процесу: з якою вірогідністю можна чекати виходу певного числа людей в довільному вимірюванні, середнє число людей, що виходять з метро, найбільш вірогідне і так далі.

У вас може виникнути питання, навіщо такі складнощі, якщо всі ці питання можна зняти прямим вимірюванням. Тобто хай перед нами стоїть завдання визначити, скільки людей проходить за 8 годин через вихід за робочий день. Так, можна стояти все ці вісім годин і старанно записувати кожну окрему людину.

Проте аналізуючи результати півгодинного досвіду, в перебігу якого ви заміряли число чоловік за хвилину, ви маєте іншу можливість вирішити поставлену задачу. Допустимо, ви припускаєте, що даний розподіл (вірогідність виходу певного числа людей в хвилину) описується певною формулою, перевіряєте свою гіпотезу, переконуєтеся, що вона більш-менш достовірна. Формула дає вам середнє значення розподілу. Вам стало відоме середнє число людей в хвилину - досить помножити його на число хвилин у восьми годинниках для отримання результату. Більш того, ви також можете оцінити помилку ваших розрахунків, оскільки мається на увазі короткочасне (неповне) вимірювання, що очевидно містить деяку невизначеність результату порівняно з абсолютно точним вимірюванням, тобто формула також може дати точність оцінки, наприклад:

Число чоловік в хвилину = 47 ± 5;

де 5 - точність оцінки за хвилину, або приблизно 10%. З такою ж точністю можна буде визначити число людей за вісім годин:

Число чоловік за 8 годин = (47 ± 5)(860) = 22560 ± 2400;

В деяких випадках апроксимацію даних називають "сплайном". Дане найменування можна зустріти в таких популярних програмах, як Excel, в якому можна спробувати виконати згладжування (splain) залежності, наприклад поліномом ступеня від 2 до 6.