8.5.2.2. Статистическая обработка данных и прогнозирование

Функции, реализующие статистические методы обработки и анализа данных, реализованы в Excel в виде специального программного расширения – надстройки Пакет анализа, которая входит в поставку данного программного продукта и может устанавливаться по желанию пользователя.

Установка надстройки Пакет анализа производится через меню Сервис > Надстройки, после чего в диалоговом окне Надстройки необходимо пометить пункт Пакет анализа и нажать кнопку ОК (рис. 8.5.16).

Если процесс установки завершается успешно, то в меню Сервиспоявляется еще один пункт –Анализ данных(рис. 8.5.17), а также при создании формул становится доступной новая группа функций – статистические.

Проблема изучения взаимосвязей различного рода показателей является одной из важнейших в экономическом анализе. В конечном счете, основное содержание любой экономической политики может быть сведено к регулированию экономических переменных, осуществляемому на базе выявленной тем или иным образом информации об их взаимовлиянии.

Целью статистического исследования является обнаружение и исследование соотношений между статистическими (экономическими) данными и их использование для изучения, прогнозирования и принятия решений.

Любые экономические данные представляют собой количественные характеристики каких-либо экономических объектов. Они формируются под действием множества факторов, не все из которых доступны внешнему контролю. Неконтролируемые факторы могут принимать случайные значения из некоторого множества значений и тем самым обусловливать случайность данных, которые они определяют. Стохастическая природа экономических данных обусловливает необходимость применения специальных статистических методов для их анализа и обработки.

Рис. 8.5.16. Установка пакета анализа

Конечно, Excel не предназначен для комплексного статистического анализа и обработки данных (в отличие от специального статистического программного обеспечения такого, как STATISTICA, Eviews, TSP, SPSS, Microfit и др.). Однако и на базе электронных таблиц можно провести некоторую статистическую обработку данных. В частности, в рамках Excel с помощью команд, доступных из окна Анализ данных (рис. 8.5.17), можно провести:

– описательный статистический анализ (Описательная статистика);

– ранжирование данных (Ранг и персентиль);

– графический анализ данных (Гистограмма);

– прогнозирование данных (Скользящее среднее, Экспоненциальное сглаживание);

– регрессионный анализ (Регрессия) и др.

Термин «регрессия» широко применяется в научной литературе для обозначения так называемой статистической зависимости между двумя (несколькими) сериями значений каких-либо величин. Определение «статистическая» предполагает, что рассматриваемая зависимость реализуется как некоторая общая тенденция, от которой возможны случайные отклонения в ту или иную сторону.

Рис. 8.5.17. Окно Анализ данных, вызываемое из меню

Сервис > Анализ данных

Практические методы определения параметров регрессии (или, как еще говорят, регрессионного анализа) базируются на достаточно сложном математическом аппарате, составляющем предмет таких дисциплин, как математическая статистика, многомерный статистический анализ и др.

В табл. 8.5.2 приведены статистические функции, позволяющие пользователю реализовывать операции регрессионного анализа (выявления зависимостей между рядами данных) непосредственно на рабочем листе электронной таблицы (все эти функции встроенные).

Таблица 8.5.2

Статистические функции для регрессионного анализа

Функция	Назначение функции и ее аргументы
ЛИНЕЙН	Определяет параметры линейного тренда для заданного массива ЛИНЕЙН(знач.Y; знач. X; константа; стат)
ТЕНДЕНЦИЯ	Определяет предсказанные значения в соответствии с линейным трендом для заданного массива (метод наименьших квадратов) ТЕНДЕНЦИЯ(знач. Y; знач. X; новые знач. X; константа)
ПРЕДСКАЗ	Определяет предсказанное значение функции в заданной точке на основе линейной регрессии ПРЕДСКАЗ(X; знач. Y; знач. X)
НАКЛОН	Определяет коэффициент для независимой переменной в уравнении парной регрессии НАКЛОН(знач. Y; знач. X)
ОТРЕЗОК	Определяет отрезок, отсекаемый на оси ординат линией линейной регрессии ОТРЕЗОК(знач. Y; знач. X)
КВПИРСОН	Определяет квадрат коэффициента корреляции Пирсона КВПИРСОН(знач. Y; знач. X)
ПИРСОН	Определяет коэффициент корреляции Пирсона (степень линейной зависимости между двумя множествами данных) ПИРСОН(массив 1; массив 2)
СТОШУХ	Определяет стандартную ошибку предсказанных значений Y для каждого X СТОШУХ(знач. Y; знач. X)
РОСТ	Аппроксимирует данные экспоненциальной кривой РОСТ(знач. Y; знач. X; новые знач. X; константа)