
- •Лабораторная работа «Надстройка Excel “Анализ данных” (Data Analysis)» Задание для самостоятельного выполнения
- •5.Отчет должен включать:
- •Индивидуальные задания для студентов группы 2c1
- •Список инструментов надстройки Excel «Анализ данных»
- •Подключение надстройки Excel “Анализ данных” (Data Analysis)
- •Описание инструментов надстройки Excel «Анализ данных». Дисперсионный анализ
- •Однофакторный дисперсионный анализ
- •Диалоговое окно Однофакторный дисперсионный анализ
- •Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями
- •Диалоговое окно Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями
- •Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений
- •Диалоговое окно Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений
- •Корреляция
- •Диалоговое окно Корреляция
- •Ковариация
- •Диалоговое окно Ковариация
- •Описательная статистика
- •Диалоговое окно Описательная статистика
- •Экспоненциальное сглаживание
- •Диалоговое окно Экспоненциальное сглаживание
- •Двухвыборочный f-тест для дисперсии
- •Диалоговое окно Двухвыборочный f-тест для дисперсии
- •Анализ Фурье
- •Диалоговое окно Анализ Фурье
- •Гистограмма
- •Диалоговое окно Гистограмма
- •Скользящее среднее
- •Диалоговое окно Скользящее среднее
- •Генерация случайных чисел
- •Диалоговое окно Генерация случайных чисел
- •Ранг и персентиль
- •Диалоговое окно Ранг и персентиль
- •Регрессия
- •Диалоговое окно Регрессия
- •Выборка
- •Диалоговое окно Выборка
- •Парный двухвыборочный t-тест для средних
- •Диалоговое окно Парный двухвыборочный t-тест для средних
- •Двухвыборочный t-тест для дисперсии
- •Диалоговое окно Двухвыборочный t-тест с одинаковыми дисперсиями
- •Двухвыборочный t-тест с различными дисперсиями
- •Диалоговое окно Двухвыборочный t-тест с различными дисперсиями
- •Диалоговое окно Двухвыборочный z-тест для средних
Однофакторный дисперсионный анализ
Это средство служит для анализа дисперсии по данным двух или нескольких выборок. При анализе гипотеза о том, что каждый пример извлечен из одного и того же базового распределения вероятности, сравнивается с альтернативной гипотезой, предполагающей, что базовые распределения вероятности во всех выборках разные. Если выборок только две, можно применить функцию ТТЕСТ. Для трех и более выборок не существует обобщения функции ТТЕСТ, но вместо этого можно воспользоваться моделью однофакторного дисперсионного анализа.
Диалоговое окно Однофакторный дисперсионный анализ
Входной интервал Введите ссылку на диапазон, содержащий анализируемые данные. Ссылка должна состоять из двух или более смежных диапазонов данных, в которых данные расположены по строкам или столбцам.
Группирование В зависимости от расположения данных во входном диапазоне установите переключатель в положение по строкам или по столбцам.
Метки в первой строке/Метки в первом столбце Если первая строка входного диапазона содержит названия столбцов, установите флажок Метки в первой строке. Если названия строк находятся в первом столбце входного диапазона, установите флажок Метки в первом столбце. Если входной диапазон не содержит меток, снимите этот флажок. Необходимые заголовки в выходной таблице создаются автоматически.
Альфа Введите уровень значимости, необходимый для оценки критических параметров F-статистики. Уровень «альфа» связан с вероятностью возникновения ошибки типа I (опровержение верной гипотезы).
Выходной интервал Введите ссылку на левую верхнюю ячейку выходной таблицы. Размеры выходной области будут рассчитаны автоматически, и соответствующее сообщение появится на экране в том случае, если выходной диапазон занимает место существующих данных или его размеры превышают размеры листа.
Новый рабочий лист Установите переключатель в это положение, чтобы открыть новый лист в книге и вставить результаты анализа, начиная с ячейки A1. При необходимости введите имя для нового листа в поле, расположенном напротив соответствующего положения переключателя.
Новая рабочая книга Установите переключатель в это положение для создания новой книги, в которой результаты будут добавлены в новый лист.
Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями
Этот инструмент анализа применяется, если данные можно систематизировать по двум параметрам. Например, в эксперименте по измерению высоты растений растения обрабатывали удобрениями от различных изготовителей (например, A, B, C) и содержали при различной температуре (например, низкой и высокой). Таким образом, для каждой из 6 возможных пар условий {удобрение, температура}, имеется набор наблюдений за ростом растений. С помощью этого дисперсионного анализа можно проверить следующие гипотезы:
Извлечены ли данные о росте растений для различных марок удобрений из одной генеральной совокупности. Температура в этом анализе не учитывается.
Извлечены ли данные о росте растений для различных уровней температуры из одной генеральной совокупности. Марка удобрения в этом анализе не учитывается.
Извлечены ли шесть выборок, представляющих все пары значений {удобрение, температура}, используемые для оценки влияния различных марок удобрений (для первого пункта в списке) и уровней температуры (для второго пункта в списке), из одной генеральной совокупности. Альтернативная гипотеза предполагает, что влияние конкретных пар {удобрение, температура} превышает влияние отдельно удобрения и отдельно температуры.