1.3. Статистический анализ в Microsoft Excel
В состав Microsoft Excel входит набор средств анализа данных (так называемый «пакет анализа»), предназначенный для решения сложных статистических и инженерных задач. Для анализа данных с помощью этих инструментов следует указать входные данные и выбрать параметры; анализ будет выполнен с помощью подходящей статистической или инженерной макрофункции, а результат будет помещен в выходной диапазон. Другие средства позволяют представить результаты анализа в графическом виде.
Рис.8. Окно пакета Анализ данных
Обращение к средствам анализа данных. Средства, которые включены в пакет анализа данных, описаны ниже. Они доступны через команду Анализ данных меню Сервис. Появится окно Анализ данных (рис.8). В окне перечислены стандартные процедуры статистического анализа. Если этой команды нет в меню, необходимо загрузить надстройку Пакет анализа. Для активизации процедуры выделите необходимую процедуру и нажмите ОК.
Статистические ряды распределения.
Построение рядов распределения является частью обработки статистических данных. Чаще всего исходные данные представлены неупорядоченной последовательностью чисел, в которой бывает трудно разобраться. Поэтому возникает необходимость в первичной обработке данных, которая сводится к приведению имеющихся данных к виду, удобному для анализа. Иными словами, в большинстве случаев необходима перегруппировка данных, результаты которой оформляются в виде таблиц и статистических рядов распределения. Сведение первичных данных в статистические ряды распределения значительно облегчает анализ совокупности, поскольку статистический ряд распределения представляет собой уже упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности по определенному варьирующему признаку. Ряд характеризует состояние исследуемого явления, позволяет судить об однородности выборочной совокупности, границах ее изменения, а также о закономерностях развития наблюдаемого объекта.
В зависимости от того, какой признак (качественный или количественный) взят за основу группировки данных, различают соответственно атрибутивные (распределение по видам продукции, по профессии, по полу, национальной или географической принадлежности и т.д.) и вариационные (размер дохода, стаж работы, число работников на предприятии и т.д.) ряды распределения.
В Microsoft Excel предусмотрена функция Сводная таблица и диаграмма, которая может быть использована для перегруппировки данных и построения как вариационного, так и для атрибутивного ряда. Построение рядов распределения и их графическое изображение значительно упрощает последующие процедуры анализа полученных данных и облегчает процесс выявления закономерностей.
Для того, чтобы обнаружить общие свойства совокупности, выявить закономерности и в результате прийти к правильным выводам, необходимы обобщающие количественные показатели. Они позволяют определить тенденцию развития процесса или явления, нивелировать случайные индивидуальные отклонения, подсчитать риск того или иного решения и, кроме того, сравнить различные вариационные ряды (различные наборы данных). Эти количественные показатели называются показателями описательной статистики. Средний курс валют на бирже, прожиточный минимум, дифференциация доходов населения, количество денег, которое потратят потребители - все это относится к показателям описательной статистики.
Показатели описательной статистики можно условно разделить на четыре группы:
а) Показатели уровня – описывают положение данных на числовой оси. К такого рода показателям относятся минимальный и максимальный элементы выборки, верхний и нижний квартили, перцентиль, а также различные средние и другие характеристики.
б) Показатели рассеяния – описывают степень разброса данных относительно своего центра. Примерами таких показателей являются, прежде всего, дисперсия, стандартное отклонение (среднеквадратичное отклонение), вариационный размах, межквартильный размах и т.д.
в) Показатели асимметрии – характеризуют симметрию распределения данных около своего центра. К этой группе показателей относятся коэффициент асимметрии, эксцесс, положение медианы относительно среднего и т.д.
г) Показатели, которые описывают закон распределения данных. К ним относятся таблицы частот, кумуляты, полигоны, гистограммы и т.д.
Microsoft Excel располагает инструментом Описательная статистика надстройки Анализ данных, который предоставляет наиболее быстрый и простой способ получения ряда показателей для одной или нескольких переменных одновременно.
Рис. 9. Окно Описательная статистика
Условный пример: С начала месяца курс американского доллара для частных лиц был достаточно стабильным, вторая неделя месяца характеризовалась резким скачком курса:
Таблица1.4
Динамика курса доллара США за первые две недели месяца
(за 100$ США)
-
Дни декады
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
Курс покупки
150
150
151
152
153
153
155
159
160
165
172
175
165
Курс продажи
155
155
155
156
157
159
160
165
168
172
175
180
170
Аналитическому отделу фирмы было дано задание проанализировать ситуацию на рынке. Введем данные в таблицу Microsoft Excel, вызовем Пакет анализа, Описательная статистика, получим следующие результаты:
Динамика покупки характеризуется следующими показателями:
П Р И Р О С Т |
Темп роста |
Темп прироста |
|||
Цепной |
Базисный |
Цепной |
базисный |
цепной |
Базисный |
0.00 |
0.00 |
100.00% |
100.00% |
0.00% |
0.00% |
1.00 |
1.00 |
100.67% |
100.67% |
0.67% |
0.67% |
1.00 |
2.00 |
100.66% |
101.33% |
0.66% |
1.33% |
1.00 |
3.00 |
100.66% |
102.00% |
0.66% |
2.00% |
0.00 |
3.00 |
100.00% |
102.00% |
0.00% |
2.00% |
2.00 |
5.00 |
101.31% |
103.33% |
1.31% |
3.33% |
4.00 |
9.00 |
102.58% |
106.00% |
2.58% |
6.00% |
1.00 |
10.00 |
103.13% |
106.67% |
0.63% |
6.67% |
5.00 |
15.00 |
104.24% |
110.00% |
3.13% |
10.00% |
7.00 |
22.00 |
101.74% |
114.67% |
4.24% |
14.67% |
3.00 |
25.00 |
94.29% |
116.67% |
1.74% |
16.67% |
-10.00 |
15.00 |
96.97% |
110.00% |
-5.71% |
10.00% |
-5.00 |
10.00 |
101.31% |
106.67% |
-3.03% |
6.67% |
Выборочные характеристики курса покупки:
Минимум = 150, максимум = 175, размах = 25, число точек = 14, медиана = 157, среднее = 158,5714, дисперсия = 66,1099, вариация = 5,127531%, среднеквадратическое отклонение = 8,1308, среднее абсолютное отклонение = 6,571429, асимметрия = 0,6676208, эксцесс = -0,9272345.
Среднее = 147,8572, средний темп прироста = 0,4976869%.
Выборочные характеристики курса продажи:
Минимум = 155, максимум = 180, размах = 25, число точек = 14, медиана = 162,5, среднее = 163,7143, дисперсия = 68,52748, вариация = 5,056452%, среднеквадратическое отклонение = 8,278133, среднее абсолютное отклонение = 7, асимметрия = 0,472674, эксцесс = -1,224302.
Динамика продажи характеризуется следующими показателями:
П Р И Р О С Т |
Темп роста |
Темп прироста |
|||
Цепной |
базисный |
Цепной |
базисный |
цепной |
Базисный |
0.00 |
0.00 |
100.00% |
100.00% |
0.00% |
0.00% |
0.00 |
0.00 |
100.00% |
100.00% |
0.00% |
0.00% |
1.00 |
1.00 |
100.65% |
100.65% |
0.65% |
0.65% |
1.00 |
2.00 |
100.64% |
101.29% |
0.64% |
1.29% |
2.00 |
4.00 |
101.27% |
102.58% |
1.27% |
2.58% |
1.00 |
5.00 |
100.63% |
103.23% |
0.63% |
3.23% |
5.00 |
10.00 |
103.13% |
106.45% |
3.13% |
6.45% |
3.00 |
13.00 |
101.82% |
108.39% |
1.82% |
8.39% |
4.00 |
17.00 |
102.38% |
110.97% |
2.38% |
10.97% |
3.00 |
20.00 |
101.74% |
112.90% |
1.74% |
12.90% |
5.00 |
25.00 |
102.86% |
116.13% |
2.86% |
16.13% |
-10.00 |
15.00 |
94.44% |
109.68% |
-5.56% |
9.68% |
-5.00 |
10.00 |
97.06% |
106.45% |
-2.94% |
6.45% |
Среднее = 152,6429, средний темп прироста 0,4820824%.
Анализ динамики выявил три этапа изменения конъюнктуры на валютном рынке: первый - стабильный курс 1-4 дни, второй - рост 4-12 дни, третий - резкое падение 12-14 дни. В целом общий вывод: изменение конъюнктуры характеризовалось спекулятивным фактором, толчком к которому послужило некоторое внешнее влияние.