Статистические функции в excel кратко

Обновлено: 04.07.2024

В данной статье будет рассмотрено несколько статистических функций приложения Excel:

Функция МАКС

Возвращает максимальное числовое значение из списка аргументов.

Синтаксис: =МАКС(число1; [число2]; …), где число1 является обязательным аргументом, все последующие аргументы (до число255) необязательны. Аргумент может принимать числовые значения, ссылки на диапазоны и массивы. Текстовые и логические значения в диапазонах и массивах игнорируются.

Функция МИН

Возвращает минимальное числовое значение из списка аргументов.

Синтаксис: =МИН(число1; [число2]; …), где число1 является обязательным аргументом, все последующие аргументы (до число255) необязательны. Аргумент может принимать числовые значения, ссылки на диапазоны и массивы. Текстовые и логические значения в диапазонах и массивах игнорируются.

Функция НАИБОЛЬШИЙ

Возвращает значение элемента, являвшегося n-ым наибольшим, из указанного множества элементов. Например, второй наибольший, четвертый наибольший.

Синтаксис: =НАИБОЛЬШИЙ(массив; n), где

массив – диапазон ячеек либо массив элементов, содержащий числовые значения. Текстовые и логические значения игнорируются.
n – натуральное число (кроме нуля), указывающее позицию элемента в порядке убывания. Если задать дробное число, то оно округляется до целого в большую сторону (дробные числа меньше единицы возвращают ошибку). Если аргумент превышает количество элементов множества, то функция возвращает ошибку.

Массив или диапазон НЕ обязательно должен быть отсортирован.

На изображении приведено 2 диапазона. Они полностью совпадают, кроме того, что в первом столбце диапазон отсортирован по убыванию, он представлен для наглядности. Функция ссылается на диапазон ячеек во втором столбце и возвращает элемент, являющийся 3 наибольшим значением.

В данном примере используется диапазон с повторяющимися значениями. Видно, что ячейкам не назначаются одинаковые ранги, в случае их равенства.

Функция НАИМЕНЬШИЙ

Возвращает значение элемента, являвшегося n-ым наименьшим, из указанного множества элементов. Например, третий наименьший, шестой наименьший.

Синтаксис: =НАИМЕНЬШИЙ(массив; n), где

массив – диапазон ячеек либо массив элементов, содержащий числовые значения. Текстовые и логические значения игнорируются.
n – натуральное число (кроме нуля), указывающее позицию элемента в порядке возрастания. Если задать дробное число, то оно округляется до целого в меньшую сторону (дробные числа меньше единицы возвращают ошибку). Если аргумент превышает количество элементов множества, то функция возвращает ошибку.

Массив или диапазон НЕ обязательно должен быть отсортирован.

Функция РАНГ

Возвращает позицию элемента в списке по его значению, относительно значений других элементов. Результатом функции будет не индекс (фактическое расположение) элемента, а число, указывающее, какую позицию занимал бы элемент, если список был отсортирован либо по возрастанию либо по убыванию.
По сути, функция РАНГ выполняет обратное действие функциям НАИБОЛЬШИЙ и НАИМЕНЬШИЙ, т.к. первая находит ранг по значению, а последние находят значение по рангу.
Текстовые и логические значения игнорируются.

Синтаксис: =РАНГ(число; ссылка; [порядок]), где

число – обязательный аргумент. Числовое значение элемента, позицию которого необходимо найти.
ссылка – обязательный аргумент, являющийся ссылкой на диапазон со списком элементов, содержащих числовые значения.

порядок – необязательный аргумент. Логическое значение, отвечающее за тип сортировки:

ЛОЖЬ – значение по умолчанию. Функция проверяет значения по убыванию.
ИСТИНА – функция проверяет значения по возрастанию.

В данном случае используется возврат ранга при проверке диапазона значений по возрастанию.

На следующем изображении отображено использование функции с проверкой значений по убыванию. Так как в диапазоне имеется 2 ячейки со значением 2, то возвращается ранг первой обнаруженной в указанном порядке.

Функция СРЗНАЧ

Возвращает среднее арифметическое значение заданных аргументов.

Синтаксис: =СРЗНАЧ(число1; [число2]; …), где число1 является обязательным аргументом, все последующие аргументы (до число255) необязательны. Аргумент может принимать числовые значения, ссылки на диапазоны и массивы. Текстовые и логические значения в диапазонах и массивах игнорируются.

Результатом выполнения функции из примера будет значение 4, т.к. логические и текстовые значения будут проигнорированы, а (5 + 7 + 0 + 4)/4 = 4.

Функция СРЗНАЧА

Аналогична функции СРЗНАЧ за исключением того, что истинные логические значения в диапазонах приравниваются к 1, а ложные значения и текст приравнивается к нулю.

Возвращаемое значение в следующем примере 2,833333, так как текстовые и логические значения принимаются за ноль, а логическое ИСТИНА приравнивается к единице. Следовательно, (5 + 7 + 0 + 0 + 4 + 1)/6 = 2,833333.

Функция СРЗНАЧЕСЛИ

Вычисляет среднее арифметическое значение для ячеек, отвечающих заданному условию.

Синтаксис: =СРЗНАЧЕСЛИ(диапазон; условие; [диапазон_усреднения]), где

Необходимо узнать среднее арифметическое для чисел, которые больше 0. Так как для расчета представлено всего 3 числа, из которых 2 являются нулем, то остается только одно значение, которое и является результатом выполнения функция.
Также в функции не используется последний аргумент, поэтому вместо него принимается диапазон из первого.

В следующем примере рассматривается таблица с приведением заработной платы работников. Необходимо узнать среднюю заработную плату для каждой должности.

Функция СРЗНАЧЕСЛИМН

Возвращает среднее арифметическое для ячеек, отвечающих одному либо множеству условий.

Синтаксис: =СРЗНАЧЕСЛИМН(диапазон_усреднения; диапазон_условия1; условие1; [диапазон_условия2]; [условие2]; …), где

диапазон_усреднения – обязательный аргумент. Ссылка на ячейки с числовыми значениями для определения среднего арифметического.
диапазон_условия1 – обязательный аргумент. Диапазон ячеек для проверки.
условие1 – обязательный аргумент. Значение либо условие проверки. Для текстовых значений могут быть использованы подстановочные символы (* и ?). Условия типа больше, меньше заключаются в кавычки.

Все последующие аргументы от диапазон_условия2 и условие2 до диапазон_условия127 и условие127 являются необязательными.

Используем таблицу из примера предыдущей функции с добавлением городов для сотрудников. Выведем среднюю заработную плату для электриков в городе Москва.
Результат выполнения функции 25 000.
Функция принимает в расчет только те значения, которые подходят под все условия.

Функция СЧЁТ

Подсчитывает количество числовых значений в диапазоне.

Синтаксис: =СЧЁТ(значение1; [значение2]; …), где значение1 – обязательный аргумент, принимающий значение, ссылку на ячейку, диапазон ячеек или массив. Аргументы от значение2 до значение255 являются необязательными и аналогичными значение1.

Логические значения в диапазонах и массивах игнорируются. Если такое значение задано явно в аргументе, то оно учитывается как число.

Функция СЧЁТЕСЛИ

Подсчитывает количество ячеек в диапазоне, удовлетворяющих заданному условию.

Синтаксис: =СЧЁТЕСЛИ(диапазон; критерий), где

диапазон – обязательный аргумент. Принимает ссылку на диапазон ячеек для проверки на условие.
критерий – обязательный аргумент. Критерий проверки, содержащий значение либо условия типа больше, меньше, которые необходимо заключать в кавычки. Для текстовых значений можно использовать подстановочные символы (* и ?).

В данном случае необходимо подсчитать количество человек с окладом свыше 4000 рублей.

Функция СЧЁТЕСЛИМН

Возвращает количество ячеек в диапазоне, удовлетворяющих условию либо множеству условий.
Функция аналогична функции СЧЁТЕСЛИ, за исключением того, что может содержать до 127 диапазонов и критериев, где первый является обязательным, а последующие – нет.

Синтаксис: =СЧЁТЕСЛИМН(диапазон1; критерий1; [диапазон2]; [критерий2]; …).

На рисунке изображено использование функции СЧЁТЕСЛИМН, где подсчитывается количество человек, имеющих оклад свыше 4000 рублей и проживающих в Москве и Московской области. При этом для последнего условия используется подстановочный символ *.

Функция СЧЁТЗ

Подсчитывает непустые ячейки в указанном диапазоне.

Синтаксис: =СЧЁТЗ(значение1; [значение2]; …), где значение1 является обязательным аргумент, все последующие аргументы до значение255 необязательны. В качестве значения может содержаться ссылка на ячейку или диапазон ячеек.

Ячейки, содержащие пустые строки (=""), засчитываются как НЕпустые.

Функция возвращает значение 4, т.к. ячейка A3 содержит текстовую функцию, возвращающую пустую строку.

Функция СЧИТАТЬПУСТОТЫ

Подсчитывает пустые ячейки в указанном диапазоне.

Синтаксис: =СЧИТАТЬПУСТОТЫ(диапазон), где единственный аргумент является обязательным и принимает ссылку на диапазон ячеек для проверки.

Пустые строки (="") засчитываются как пустые.

Функция возвращает значение 2, несмотря на то, что ячейка A3 содержит текстовую функцию, возвращающую пустую строку.

Excel для Microsoft 365 Excel для Microsoft 365 для Mac Excel для Интернета Excel 2021 Excel 2021 for Mac Excel 2019 Excel 2019 для Mac Excel 2016 Excel 2016 для Mac Excel 2013 Excel 2010 Excel 2007 Excel для Mac 2011 Excel Starter 2010 Больше. Основные параметры

Чтобы просмотреть более подробные сведения о функции, щелкните ее название в первом столбце.

Примечание: Маркер версии обозначает версию Excel, в которой она впервые появилась. В более ранних версиях эта функция отсутствует. Например, маркер версии 2013 означает, что данная функция доступна в выпуске Excel 2013 и всех последующих версиях.

Возвращает среднее арифметическое абсолютных значений отклонений точек данных от среднего.

Возвращает среднее арифметическое аргументов.

Возвращает среднее арифметическое аргументов, включая числа, текст и логические значения.

Возвращает среднее значение (среднее арифметическое) всех ячеек в диапазоне, которые удовлетворяют заданному условию.

Возвращает среднее значение (среднее арифметическое) всех ячеек, которые удовлетворяют нескольким условиям.

БЕТА.РАСП

Возвращает интегральную функцию бета-распределения.

БЕТА.ОБР

Возвращает обратную интегральную функцию указанного бета-распределения.

БИНОМ.РАСП

Возвращает отдельное значение вероятности биномиального распределения.

БИНОМ.РАСП.ДИАП

Возвращает вероятность пробного результата с помощью биномиального распределения.

БИНОМ.ОБР

Возвращает наименьшее значение, для которого интегральное биномиальное распределение меньше заданного значения или равно ему.

ХИ2.РАСП

Возвращает интегральную функцию плотности бета-вероятности.

ХИ2.РАСП.ПХ

Возвращает одностороннюю вероятность распределения хи-квадрат.

ХИ2.ОБР

Возвращает интегральную функцию плотности бета-вероятности.

ХИ2.ОБР.ПХ

Возвращает обратное значение односторонней вероятности распределения хи-квадрат.

ХИ2.ТЕСТ

Возвращает тест на независимость.

ДОВЕРИТ.НОРМ

Возвращает доверительный интервал для среднего значения по генеральной совокупности.

ДОВЕРИТ.СТЬЮДЕНТ

Возвращает доверительный интервал для среднего генеральной совокупности, используя t-распределение Стьюдента.

Возвращает коэффициент корреляции между двумя множествами данных.

Подсчитывает количество чисел в списке аргументов.

Подсчитывает количество значений в списке аргументов.

Подсчитывает количество пустых ячеек в диапазоне.

Подсчитывает количество ячеек в диапазоне, удовлетворяющих заданному условию.

Подсчитывает количество ячеек внутри диапазона, удовлетворяющих нескольким условиям.

КОВАРИАЦИЯ.Г

Возвращает ковариацию, среднее произведений парных отклонений.

КОВАРИАЦИЯ.В

Возвращает ковариацию выборки — среднее попарных произведений отклонений для всех точек данных в двух наборах данных.

Возвращает сумму квадратов отклонений.

ЭКСП.РАСП

Возвращает экспоненциальное распределение.

F.РАСП

Возвращает F-распределение вероятности.

F.РАСП.ПХ

Возвращает F-распределение вероятности.

F.ОБР

Возвращает обратное значение для F-распределения вероятности.

F.ОБР.ПХ

Возвращает обратное значение для F-распределения вероятности.

F.ТЕСТ

Возвращает результат F-теста.

Возвращает преобразование Фишера.

Возвращает обратное преобразование Фишера.

Возвращает значение линейного тренда.

Примечание: В Excel 2016 эта функция заменена на ПРЕДСКАЗ.ЛИНЕЙН из нового набора функций прогнозирования. Однако она по-прежнему доступна для совместимости с предыдущими версиями.

Возвращает будущее значение на основе существующих (ретроспективных) данных с использованием версии AAA алгоритма экспоненциального сглаживания (ETS).

Возвращает доверительный интервал для прогнозной величины на указанную дату.

Возвращает длину повторяющегося фрагмента, обнаруженного программой Excel в заданном временном ряду.

Возвращает статистическое значение, являющееся результатом прогнозирования временного ряда.

Возвращает будущее значение на основе существующих значений.

Возвращает распределение частот в виде вертикального массива.

ГАММА

Возвращает значение функции гамма

ГАММА.РАСП

ГАММА.ОБР

Возвращает обратное значение интегрального гамма-распределения.

Возвращает натуральный логарифм гамма-функции, Γ(x).

ГАММАНЛОГ.ТОЧН

Возвращает натуральный логарифм гамма-функции, Γ(x).

ГАУСС

Возвращает значение на 0,5 меньше стандартного нормального распределения.

Возвращает среднее геометрическое.

Возвращает значения в соответствии с экспоненциальным трендом.

Возвращает среднее гармоническое.

Возвращает гипергеометрическое распределение.

Возвращает отрезок, отсекаемый на оси линией линейной регрессии.

Возвращает эксцесс множества данных.

Возвращает k-ое наибольшее значение в множестве данных.

Возвращает параметры линейного тренда.

Возвращает параметры экспоненциального тренда.

ЛОГНОРМ.РАСП

Возвращает интегральное логарифмическое нормальное распределение.

ЛОГНОРМ.ОБР

Возвращает обратное значение интегрального логарифмического нормального распределения.

Возвращает наибольшее значение в списке аргументов.

Возвращает наибольшее значение в списке аргументов, включая числа, текст и логические значения.

Возвращает максимальное значение из заданных определенными условиями или критериями ячеек.

Возвращает медиану заданных чисел.

Возвращает наименьшее значение в списке аргументов.

Возвращает минимальное значение из заданных определенными условиями или критериями ячеек.

Возвращает наименьшее значение в списке аргументов, включая числа, текст и логические значения.

МОДА.НСК

Возвращает вертикальный массив наиболее часто встречающихся или повторяющихся значений в массиве или диапазоне данных.

МОДА.ОДН

Возвращает значение моды набора данных.

ОТРБИНОМ.РАСП

Возвращает отрицательное биномиальное распределение.

НОРМ.РАСП

Возвращает нормальное интегральное распределение.

НОРМ.ОБР

Возвращает обратное значение нормального интегрального распределения.

НОРМ.СТ.РАСП

Возвращает стандартное нормальное интегральное распределение.

НОРМ.СТ.ОБР

Возвращает обратное значение стандартного нормального интегрального распределения.

Возвращает коэффициент корреляции Пирсона.

ПРОЦЕНТИЛЬ.ИСКЛ

Возвращает k-ю процентиль для значений диапазона, где k — число от 0 и 1 (не включая эти числа).

ПРОЦЕНТИЛЬ.ВКЛ

Возвращает k-ю процентиль для значений диапазона.

ПРОЦЕНТРАНГ.ИСКЛ

Возвращает ранг значения в наборе данных как процентную долю набора (от 0 до 1, исключая границы).

ПРОЦЕНТРАНГ.ВКЛ

Возвращает процентную норму значения в наборе данных.

Возвращает количество перестановок для заданного числа объектов.

ПЕРЕСТА

Возвращает количество перестановок для заданного числа объектов (с повторами), которые можно выбрать из общего числа объектов.

ФИ

Возвращает значение функции плотности для стандартного нормального распределения.

ПУАССОН.РАСП

Возвращает распределение Пуассона.

Возвращает вероятность того, что значение из диапазона находится внутри заданных пределов.

КВАРТИЛЬ.ИСКЛ

Возвращает квартиль набора данных на основе значений процентили из диапазона от 0 до 1, исключая границы.

КВАРТИЛЬ.ВКЛ

Возвращает квартиль набора данных.

РАНГ.СР

Возвращает ранг числа в списке чисел.

РАНГ.РВ

Возвращает ранг числа в списке чисел.

Возвращает квадрат коэффициента корреляции Пирсона.

Возвращает асимметрию распределения.

СКОС.Г

Возвращает асимметрию распределения на основе заполнения: характеристика степени асимметрии распределения относительно его среднего.

Возвращает наклон линии линейной регрессии.

Возвращает k-ое наименьшее значение в множестве данных.

Возвращает нормализованное значение.

СТАНДОТКЛОН.Г

Вычисляет стандартное отклонение по генеральной совокупности.

СТАНДОТКЛОН.В

Оценивает стандартное отклонение по выборке.

Оценивает стандартное отклонение по выборке, включая числа, текст и логические значения.

Вычисляет стандартное отклонение по генеральной совокупности, включая числа, текст и логические значения.

Возвращает стандартную ошибку предсказанных значений y для каждого значения x в регрессии.

СТЬЮДРАСП

Возвращает процентные точки (вероятность) для t-распределения Стьюдента.

СТЬЮДЕНТ.РАСП.2Х

Возвращает процентные точки (вероятность) для t-распределения Стьюдента.

СТЬЮДЕНТ.РАСП.ПХ

Возвращает t-распределение Стьюдента.

СТЬЮДЕНТ.ОБР

Возвращает значение t для t-распределения Стьюдента как функцию вероятности и степеней свободы.

СТЬЮДЕНТ.ОБР.2Х

Возвращает обратное t-распределение Стьюдента.

СТЬЮДЕНТ.ТЕСТ

Возвращает вероятность, соответствующую проверке по критерию Стьюдента.

Возвращает значения в соответствии с линейным трендом.

Возвращает среднее внутренности множества данных.

ДИСП.Г

Вычисляет дисперсию по генеральной совокупности.

ДИСП.В

Оценивает дисперсию по выборке.

Оценивает дисперсию по выборке, включая числа, текст и логические значения.

Вычисляет дисперсию для генеральной совокупности, включая числа, текст и логические значения.

ВЕЙБУЛЛ.РАСП

Возвращает распределение Вейбулла.

Z.ТЕСТ

Возвращает одностороннее значение вероятности z-теста.

Важно: Вычисляемые результаты формул и некоторые функции листа Excel могут несколько отличаться на компьютерах под управлением Windows с архитектурой x86 или x86-64 и компьютерах под управлением Windows RT с архитектурой ARM. Подробнее об этих различиях.

Зная статистические формулы и приемы можно обработать, проанализировать и упорядочить большое количество информации. В Эксель инструменты статистики выведены в отдельную категорию функций. Давайте посмотрим, как их найти, а также, какие из них являются наиболее популярными среди пользователей.

Использование статистических функций

Формулы функций в Excel можно вводить вручную непосредственно в той ячейке, где планируется выполнить соответствующие расчеты. Это легко применимо к таким простым действиям, как сложение, вычитание, умножение и деление. Но запомнить формулы сложных функций уже непросто, поэтому проще воспользоваться специальным помощником, который встроен в программу.

Итак, чтобы вставить функцию в ячейку, выполняем одно из следующих действий:

Независимо от выбранного способа выше перед нами появится окно вставки функций. Щелкаем по текущей категории и из раскрывшегося списка выбираем пункт “Статистические”.

Далее будет предложен на выбор один из статистических операторов. Отмечаем нужный и жмем OK.

На экране отобразится окно с аргументами выбранной функции, которые нужно заполнить.

Примечание: существует еще один способ выбора требуемой функции. Находясь во вкладке “Формулы” в блоке инструментов “Библиотека функций” щелкаем по значку “Другие функции”, затем выбираем пункт “Статистические” и, наконец, в открывшемся перечне (который можно листать вниз) – нужный оператор.

Давайте теперь рассмотрим наиболее популярные функции.

СРЗНАЧ

Оператор вычисляет среднее арифметическое значение из указанных значений (диапазона). Формула функции выглядит таким образом:

=СРЗНАЧ(число1;число2;…)

В качестве аргументов функции можно указать:

конкретные числа;
ссылки на ячейки, которые можно указать как вручную (напечатать с помощью клавиатуры), так и находясь в соответствующем поле щелкнуть по нужному элементу в самой таблице;
диапазон ячеек – указывается вручную или путем выделения в таблице.
переход к следующему аргументу происходит путем щелчка по соответствующему полю напротив него или просто нажатием клавиши Tab.

Функция помогает определить максимальное значение из заданных чисел (диапазона). Формула оператора следующая:

=МАКС(число1;число2;…)

В аргументах функции, также, как и в случае с оператором СРЗНАЧ можно указать конкретные числа, ссылки на ячейки или диапазоны ячеек.

Функция находит минимальное число из указанных значений (диапазона ячеек). В общем виде синтаксис выглядит так:

=МИН(число1;число2;…)

Аргументы функции заполняются так же, как и для оператора МАКС.

СРЗНАЧЕСЛИ

Функция позволяет найти среднее арифметическое значение, но при выполнении заданного условия. Формула оператора:

=СРЗНАЧЕСЛИ(диапазон;условие;диапазон_усреднения)

В аргументах указываются:

Диапазон ячеек – вручную или с помощью выделения в таблице;
Условие отбора значений из заданного диапазона (больше, меньше, не равно) – в кавычках;
Диапазон_усреднения – не является обязательным аргументом для заполнения.

МЕДИАНА

Оператор находит медиану заданного диапазона значений. Синтаксис функции:

=МЕДИАНА(число1;число2;…)

В аргументах указываются: конкретные числа, ссылки на ячейки или диапазоны элементов.

НАИБОЛЬШИЙ

Функция позволяет найти из указанного диапазона значений с заданной позицией (по убыванию). Формула оператора:

=НАИБОЛЬШИЙ(массив;k)

Аргумента функции два: массив и номер позиции – K.

Допустим, имеется ряд чисел 4, 6, 12, 24, 15, 9. Если мы укажем в качестве аргумента “K” число 2, результатом будет значение, равное 15, т.к. оно второе по величине в выбранном диапазоне.

НАИМЕНЬШИЙ

Функция также, как и оператор НАИБОЛЬШИЙ, выполняет поиск из указанного диапазона значений. Правда, в данном случае счет идет по возрастанию. Синтаксис оператора следующий:

=НАИМЕНЬШИЙ(массив;k)

МОДА.ОДН

Функция пришла на замену более старому оператору “МОДА” (теперь находится в категории “Полный алфавитный перечень”). Позволяет определять число, которое повторяется чаще остальных в выбранном диапазоне. Работает функция по формуле:

=МОДА.ОДН(число1;число2;…)

В значениях аргументов указываются конкретные числовые значения, отдельные ячейки или их диапазоны.

Для вертикальных массивов, также, используется функция МОДА.НСК.

СТАНДОТКЛОН

Функция СТАНДОТКЛОН также устарела (но ее все еще можно найти, выбрав алфавитный перечень) и теперь представлена двумя новыми:

СТАДНОТКЛОН.В – находит стандартное отклонение выборки
СТАДНОТКЛОН.Г – определяет стандартное отклонение по генеральной совопкупности

Формулы функций выглядят следующим образом:

=СТАДНОТКЛОН.В(число1;число2;…)
=СТАДНОТКЛОН.Г(число1;число2;…)

СРГЕОМ

Оператор находит среднее геометрическое значение для заданного массива или диапазона. Формула функции:

=СРГЕОМ(число1;число2;…)

Заключение

В программе Excel более 100 статистических функций. Мы лишь рассмотрели те, которые используются пользователями чаще других, а также, где их можно найти и как заполнить аргументы для получения корректного результата.

Под описательной статистикой понимают систематизацию эмпирических данных по целому ряду основных статистических критериев. Причем на основе полученного результата из этих итоговых показателей можно сформировать общие выводы об изучаемом массиве данных.

Медиана;
Мода;
Дисперсия;
Среднее;
Стандартное отклонение;
Стандартная ошибка;
Асимметричность и др.

Рассмотрим, как работает данный инструмент на примере Excel 2010, хотя данный алгоритм применим также в Excel 2007 и в более поздних версиях данной программы.

Размах вариации

Размах вариации – разница между максимальным и минимальным значением:

Ниже приведена графическая интерпретация размаха вариации.

Видно максимальное и минимальное значение, а также расстояние между ними, которое и соответствует размаху вариации.

С одной стороны, показатель размаха может быть вполне информативным и полезным. К примеру, максимальная и минимальная стоимость квартиры в городе N, максимальная и минимальная зарплата по профессии в регионе и проч. С другой стороны, размах может быть очень широким и не иметь практического смысла, т.к. зависит лишь от двух наблюдений. Таким образом, размах вариации очень неустойчивая величина.

Вычисление коэффициента вариации

Этот показатель представляет собой отношение стандартного отклонения к среднему арифметическому. Полученный результат выражается в процентах.

В Экселе не существует отдельно функции для вычисления этого показателя, но имеются формулы для расчета стандартного отклонения и среднего арифметического ряда чисел, а именно они используются для нахождения коэффициента вариации.

Шаг 1: расчет стандартного отклонения

Стандартное отклонение, или, как его называют по-другому, среднеквадратичное отклонение, представляет собой квадратный корень из дисперсии. Для расчета стандартного отклонения используется функция СТАНДОТКЛОН. Начиная с версии Excel 2010 она разделена, в зависимости от того, по генеральной совокупности происходит вычисление или по выборке, на два отдельных варианта: СТАНДОТКЛОН.Г и СТАНДОТКЛОН.В.

Синтаксис данных функций выглядит соответствующим образом:

= СТАНДОТКЛОН(Число1;Число2;…)
= СТАНДОТКЛОН.Г(Число1;Число2;…)
= СТАНДОТКЛОН.В(Число1;Число2;…)

Шаг 2: расчет среднего арифметического

Среднее арифметическое является отношением общей суммы всех значений числового ряда к их количеству. Для расчета этого показателя тоже существует отдельная функция – СРЗНАЧ. Вычислим её значение на конкретном примере.

Шаг 3: нахождение коэффициента вариации

Теперь у нас имеются все необходимые данные для того, чтобы непосредственно рассчитать сам коэффициент вариации.

Таким образом мы произвели вычисление коэффициента вариации, ссылаясь на ячейки, в которых уже были рассчитаны стандартное отклонение и среднее арифметическое. Но можно поступить и несколько по-иному, не рассчитывая отдельно данные значения.

Выделяем предварительно отформатированную под процентный формат ячейку, в которой будет выведен результат. Прописываем в ней формулу по типу:

Существует условное разграничение. Считается, что если показатель коэффициента вариации менее 33%, то совокупность чисел однородная. В обратном случае её принято характеризовать, как неоднородную.

Как видим, программа Эксель позволяет значительно упростить расчет такого сложного статистического вычисления, как поиск коэффициента вариации. К сожалению, в приложении пока не существует функции, которая высчитывала бы этот показатель в одно действие, но при помощи операторов СТАНДОТКЛОН и СРЗНАЧ эта задача очень упрощается. Таким образом, в Excel её может выполнить даже человек, который не имеет высокого уровня знаний связанных со статистическими закономерностями.

Разделы: Математика

Совершенствование умений и навыков нахождения статистических характеристик случайной величины, работа с расчетами в Excel;
применение информационно коммутативных технологий для анализа данных; работа с различными информационными носителями.

Сегодня мы научимся рассчитывать статистические характеристики для больших по объему выборок, используя возможности современных компьютерных технологий.
Для начала вспомним:

– что называется случайной величиной? (Случайной величиной называют переменную величину, которая в зависимости от исхода испытания принимает одно значение из множества возможных значений.)

– Какие виды случайных величин мы знаем? (Дискретные, непрерывные.)

– Приведите примеры непрерывных случайных величин (рост дерева), дискретных случайных величин (количество учеников в классе).

– Какие статистические характеристики случайных величин мы знаем (мода, медиана, среднее выборочное значение, размах ряда).

– Какие приемы используются для наглядного представления статистических характеристик случайной величины (полигон частот, круговые и столбчатые диаграммы, гистограммы).

Рассмотрим, применение инструментов Excel для решения статистических задач на конкретном примере.

Пример. Проведена проверка в 100 компаниях. Даны значения количества работающих в компании (чел.):

моду
медиану
размах ряда
построить полигон частот
построить столбчатую и круговую диаграммы
раскрыть смысловую сторону каждой характеристики

1. Занести данные в EXCEL, каждое число в отдельную ячейку.

23	25	24	25	30	24	30	26	28	26
32	33	31	31	25	33	25	29	30	28
23	30	29	24	33	30	30	28	26	25
26	29	27	29	26	28	27	26	29	28
29	30	27	30	28	32	28	26	30	26
31	27	30	27	33	28	26	30	31	29
27	30	30	29	27	26	28	31	29	28
33	27	30	33	26	31	34	28	32	22
29	30	27	29	34	29	32	29	29	30
29	29	36	29	29	34	23	28	24	28

2. Для расчета числовых характеристик используем опцию Вставка – Функция. И в появившемся окне в строке категория выберем – статистические, в списке: МОДА

В поле Число 1 ставим курсор и мышкой выделяем нашу таблицу:

Нажимаем клавишу ОК. Получили М_о = 29 (чел) – Фирм у которых в штате 29 человек больше всего.

Используя тот же путь вычисляем медиану.

Вставка – Функция – Статистические – Медиана.

В поле Число 1 ставим курсор и мышкой выделяем нашу таблицу:

Нажимаем клавишу ОК. Получили М_е = 29 (чел) – среднее значение сотрудников в фирме.

Размах ряда чисел – разница между наименьшим и наибольшим возможным значением случайной величины. Для вычисления размаха ряда нужно найти наибольшее и наименьшее значения нашей выборки и вычислить их разность.

Вставка – Функция – Статистические – МАКС.

В поле Число 1 ставим курсор и мышкой выделяем нашу таблицу:

Нажимаем клавишу ОК. Получили наибольшее значение = 36.

Вставка – Функция – Статистические – МИН.

В поле Число 1 ставим курсор и мышкой выделяем нашу таблицу:

Нажимаем клавишу ОК. Получили наименьшее значение = 22.

36 – 22 = 14 (чел) – разница между фирмой с наибольшим штатом сотрудников и фирмой с наименьшим штатом сотрудников.

Для построения диаграммы и полигона частот необходимо задать закон распределения, т.е. составить таблицу значений случайной величины и соответствующих им частот. Мы ухе знаем, что наименьшее число сотрудников в фирме = 22, а наибольшее = 36. Составим таблицу, в которой значения x_i случайной величины меняются от 22 до 36 включительно шагом 1.

x_i	22	23	24	25	26	27	28	29	30	31	32	33	34	35	36
n_i

Чтобы сосчитать частоту каждого значения воспользуемся

Вставка – Функция – Статистические – СЧЕТЕСЛИ.

В окне Диапазон ставим курсор и выделяем нашу выборку, а в окне Критерий ставим число 22

Нажимаем клавишу ОК, получаем значение 1, т.е. число 22 в нашей выборке встречается 1 раз и его частота =1. Аналогичным образом заполняем всю таблицу.

x_i	22	23	24	25	26	27	28	29	30	31	32	33	34	35	36
n_i	1	3	4	5	11	9	13	18	16	6	4	6	3	0	1

Для проверки вычисляем объем выборки, сумму частот (Вставка – Функция – Математические – СУММА). Должно получиться 100 (количество всех фирм).

Чтобы построить полигон частот выделяем таблицу – Вставка – Диаграмма – Стандартные – Точечная (точечная диаграмма на которой значения соединены отрезками)

Нажимаем клавишу Далее, в Мастере диаграмм указываем название диаграммы (Полигон частот), удаляем легенду, редактируем шкалу и характеристики диаграммы для наибольшей наглядности.

Для построения столбчатой и круговой диаграмм используем тот же путь (выбирая нужный нам тип диаграммы).

Диаграмма – Стандартные – Круговая.

Диаграмма – Стандартные – Гистограмма.

4. Сегодня на уроке мы научились применять компьютерные технологии для анализа и обработки статистической информации.

Простая формула для расчета объема выборки

Пример расчета объема выборки

Подставляем эти данные в формулу и считаем:

Получаем объем выборки n = 96 человек.

Задачи о генеральной доле

Пример №1 . С помощью случайного повторного отбора руководство фирмы провело выборочный опрос 900 своих служащих. Среди опрошенных оказалось 270 женщин. Постройте доверительный интервал , с вероятностью 0.95 накрывающий истинную долю женщин во всем коллективе фирмы.
Решение. По условию выборочная доля женщин составляет (относительная частота женщин среди всех опрошенных). Так как отбор является повторным, и объем выборки велик (n=900) предельная ошибка выборки определяется по формуле
(относительная частота женщин среди всех опрошенных). Так как отбор является повторным, и объем выборки велик (n=900) предельная ошибка выборки определяется по формуле

Значение u_кр находим по таблице функции Лапласа из соотношения 2Ф(u_кр)=γ, т.е. Функция Лапласа (приложение 1) принимает значение 0.475 при u_кр=1.96. Следовательно, предельная ошибка Функция Лапласа (приложение 1) принимает значение 0.475 при u_кр=1.96. Следовательно, предельная ошибка и искомый доверительный интервал
(p – ε, p + ε) = (0.3 – 0.18; 0.3 + 0.18) = (0.12; 0.48)
Итак, с вероятностью 0.95 можно гарантировать, что доля женщин во всем коллективе фирмы находится в интервале от 0.12 до 0.48.

Пример №3 . Проверив 2500 изделий в партии, обнаружили, что 400 изделий высшего сорта, а n–m – нет. Сколько надо проверить изделий, чтобы с уверенностью 95% определить долю высшего сорта с точностью до 0.01 ?
Решение ищем по формуле определения численности выборки для повторного отбора.

Ф(t) = γ/2 = 0.95/2 = 0.475 и этому значению по таблице Лапласа соответствует t=1.96
Выборочная доля w = 0.16; ошибка выборки ε = 0.01

Пример №4 . Партия изделий принимается, если вероятность того, что изделие окажется соответствующим стандарту, составляет не менее 0.97. Среди случайно отобранных 200 изделий проверяемой партии оказалось 193 соответствующих стандарту. Можно ли на уровне значимости α=0,02 принять партию?
Решение. Сформулируем основную и альтернативную гипотезы.
H₀:p=p₀=0,97 — неизвестная генеральная доля p равна заданному значению p₀=0,97. Применительно к условию — вероятность того, что деталь из проверяемой партии окажется соответствующей стандарту, равна 0.97; т.е. партию изделий можно принять.
H₁:p Пример №5 . Два завода изготавливают однотипные детали. Для оценки их качества сделаны выборки из продукции этих заводов и получены следующие результаты. Среди 200 отобранных изделий первого завода оказалось 20 бракованных, среди 300 изделий второго завода — 15 бракованных.
На уровне значимости 0.025 выяснить, имеется ли существенное различие в качестве изготавливаемых этими заводами деталей.
Решение. Это задача о сравнении генеральных долей двух совокупностей. Сформулируем основную и альтернативную гипотезы.
H₀:p₁=p₂ — генеральные доли равны. Применительно к условию — вероятность появления бракованного изделия в продукции первого завода равна вероятности появления бракованного изделия в продукции второго завода (качество продукции одинаково).
H₀:p₁≠p₂ — заводы изготавливают детали разного качества.
Для вычисления наблюдаемого значения статистики K (таблица) рассчитаем оценки по выборке.

Наблюдаемое значение равно

Так как альтернативная гипотеза двусторонняя, то критическое значение статистики K≈ N(0,1) находим по таблице функции Лапласа из равенства
Так как альтернативная гипотеза двусторонняя, то критическое значение статистики K≈ N(0,1) находим по таблице функции Лапласа из равенства
По условию α=0,025 отсюда Ф(Ккр)=0,4875 и Ккр=2,24. При двусторонней альтернативе область допустимых значений имеет вид (-2,24;2,24). Наблюдаемое значение K_набл=2,15 попадает в этот интервал, т.е. на данном уровне значимости нет оснований отвергать основную гипотезу. Заводы изготавливают изделия одинакового качества.

По части судить о целом

Читайте также:

23	25	24	25	30	24	30	26	28	26
32	33	31	31	25	33	25	29	30	28
23	30	29	24	33	30	30	28	26	25
26	29	27	29	26	28	27	26	29	28
29	30	27	30	28	32	28	26	30	26
31	27	30	27	33	28	26	30	31	29
27	30	30	29	27	26	28	31	29	28
33	27	30	33	26	31	34	28	32	22
29	30	27	29	34	29	32	29	29	30
29	29	36	29	29	34	23	28	24	28

23	25	24	25	30	24	30	26	28	26
32	33	31	31	25	33	25	29	30	28
23	30	29	24	33	30	30	28	26	25
26	29	27	29	26	28	27	26	29	28
29	30	27	30	28	32	28	26	30	26
31	27	30	27	33	28	26	30	31	29
27	30	30	29	27	26	28	31	29	28
33	27	30	33	26	31	34	28	32	22
29	30	27	29	34	29	32	29	29	30
29	29	36	29	29	34	23	28	24	28

23	25	24	25	30	24	30	26	28	26
32	33	31	31	25	33	25	29	30	28
23	30	29	24	33	30	30	28	26	25
26	29	27	29	26	28	27	26	29	28
29	30	27	30	28	32	28	26	30	26
31	27	30	27	33	28	26	30	31	29
27	30	30	29	27	26	28	31	29	28
33	27	30	33	26	31	34	28	32	22
29	30	27	29	34	29	32	29	29	30
29	29	36	29	29	34	23	28	24	28