КАФЕДРА СТАТИСТИКИ
Инструкция
по выполнению лабораторных работ
Москва, 2013 г.
Лабораторная работа №1
Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel
Задание 1. Выявление и удаление из выборки аномальных единиц наблюдения.
Задание 2. Оценка описательных статистических параметров совокупности.
Задание 3. Построение и графическое изображение интервального вариационного ряда распределения единиц совокупности по признаку Среднегодовая стоимость основных производственных фондов.
Этап выполнения статистических расчетов
Задание 1
Алгоритмы выполнения Задания 1
Задача 1. Построение диаграммы рассеяния изучаемых признаков.
Алгоритм 1.1. Построение диаграммы рассеяния изучаемых признаков
1. Выделить мышью исходные данные (B4:C35);
2. Вставка=>Диаграмма=>Точечная=>Готово.
В результате выполнения указанных действий появляется диаграмма рассеяния исследуемых признаков.
Задача 2. Визуальный анализ диаграммы рассеяния, выявление и фиксация аномальных значений признаков, их удаление из первичных данных.
Задание 2
Оценка описательных статистических параметров
Алгоритмы выполнения Задания 2
Выполнение задания включает три этапа:
1. Расчет описательных параметров выборочной и генеральной совокупностей с использованием инструмента Описательная статистика.
2. Оценка предельных ошибок выборки для различных уровней надежности в режиме Описательная статистика.
3. Расчет описательных параметров выборочной совокупности с использованием инструмента Мастер функций.
Этап 1. Расчет описательных параметров выборочной и генеральной совокупностей с использованием инструмента Описательная статистика
OK;
9. При появлении окна с сообщением "Выходной интервал накладывается на имеющиеся данные" =>ОК.
Результат работы алгоритма 2.1 для демонстрационного примера представлен в табл.3–ДП.
A | B | C | D | |
Таблица 3-ДП | ||||
Описательные статистики | ||||
Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн руб. | Выпуск продукции, млн руб. | |||
46 | Столбец1 | Столбец2 | ||
Среднее | 203,2333333 | Среднее | 144,6666667 | |
Стандартная ошибка | 8,804737927 | Стандартная ошибка | 7,071772174 | |
Медиана | 206,5 | Медиана | 148,5 | |
Мода | Мода | |||
Стандартное отклонение | 48,22553575 | Стандартное отклонение | 38,73369141 | |
Дисперсия выборки | 2325,702299 | Дисперсия выборки | 1500,298851 | |
Эксцесс | 0,18281271 | Эксцесс | -0,602481285 | |
Асимметричность | -0,185105228 | Асимметричность | 0,218561586 | |
Интервал | Интервал | |||
Минимум | Минимум | |||
Максимум | Максимум | |||
Сумма | Сумма | |||
Счет | Счет | |||
Уровень надежности (95,4%) | 18,356223 | Уровень надежности (95,4%) | 14,74331526 |
OK;
8. При появлении окна с сообщением "Выходной интервал накладывается на имеющиеся данные" =>ОК.
Результат работы алгоритма 2.1 для демонстрационного примера представлен в табл.4–ДП.
A | B | C | D | |
Таблица 4-ДП | ||||
Предельные ошибки выборки | ||||
Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн руб. | Выпуск продукции, млн руб. | |||
67 | Столбец1 | Столбец2 | ||
Уровень надежности (68,3%) | 8,965032289 | Уровень надежности (68,3%) | 7,200517087 |
Enter;
2. В ячейках (D83 – D84), выделенных для значений выборочных показателей признака Выпуск продукции:
2.1. Перед именами функций поставить знак равенства «=»;
Enter;
Алгоритм 3.2. Расчет коэффициентов вариации для обоих признаков
В макете табл.5. приведены расчетные формулы коэффициента вариации .
1. В ячейке В85,выделенной для значений коэффициента вариации по признаку Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, перед формулой поставить знак равенства «=»;
Enter;
3. В ячейке D85, выделенной для значений коэффициента вариации по признаку Выпуск продукции, перед формулой поставить знак равенства «=»;
Enter.
В результате работы алгоритмов 3.1-3.2 осуществляется вывод выборочных параметров и в соответствующие ячейки рабочего листа (для демонстрационного примера табл.5–ДП).
A | B | C | D | ||
Таблица 5-ДП | |||||
Выборочные показатели вариации | |||||
Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн руб. | Выпуск продукции, млн руб. | ||||
Стандартное отклонение | 47,41496482 | Стандартное отклонение | 38,08265864 | ||
Дисперсия | 2248,178889 | Дисперсия | 1450,288889 | ||
Коэффициент вариации, % | 23,33030908 | Коэффициент вариации, % | 26,32441841 | ||
Задание
Алгоритмы выполнения Задания 3
Выполнение задания осуществляется в три этапа:
1. Построение промежуточной таблицы.
2. Генерация выходной таблицы и графиков.
3. Приведение выходной таблицы и диаграммы к виду, принятому в статистике.
Этап 1. Построение промежуточной таблицы.
OK.
Этап 2. Генерация выходной таблицы и графиков
ОК;
8.При появлении сообщения о наложении данных–ОК.
Для демонстрационного примера выходная таблица имеет следующий вид:
A | B | C | |
Таблица 7-ДП | |||
Интервальный ряд распределения предприятий по признаку Среднегодовая стоимость основных производственных фондов | |||
Группы предприятий по признаку Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн руб. | Число предприятий в группе | Накопленная частость группы, % | |
Карман | Частота | Интегральный % | |
134,8 | 10,00% | ||
175,6 | 30,00% | ||
216,4 | 66,67% | ||
257,2 | 86,67% | ||
100,00% | |||
Ещё | 100% |
Столбиковая диаграмма и кумулята приведены ниже:
Этап 3. Приведение выходной таблицы и диаграммы к виду, принятому в статистике.
Алгоритм 3.3. Изменение названия осей
1. Выделить мышью построенную диаграмму;
2. Диаграмма => Параметры диаграммы;
3. В появившемся диалоговом окне Параметры диаграммывыбрать вкладку Заголовкии в поле Ось Хввести заголовок оси – "Среднегодовая стоимость основных производственных фондов", а в поле Ось Y – "Число предприятий в группе";
ОК.
Алгоритм 3.4. Изменение текста легенды
1. Выделить мышью построенную диаграмму;
2. Диаграмма => Исходные данные;
3. В появившемся диалоговом окне Исходные данные выбрать вкладку Ряд, в поле Рядвыбрать заголовок "Интегральный %" и в поле Имя ввести – "Накопленная частость ";
ОК.
Для демонстрационного примера гистограмма и кумулята выглядят следующим образом
Лабораторная работа № 2
Автоматизированный корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи статистических данных в среде MS Excel
Построение аналитической группировки для выявления корреляционной зависимости результативного признака от факторного и оценка тесноты взаимосвязи признаков.
Построение однофакторной линейной регрессионной модели связи изучаемых признаков с помощью инструмента Регрессия надстройки Пакет анализа.
Построение однофакторных нелинейных регрессионных моделей связи признаков с помощью инструмента Мастер диаграмм и выбор наиболее адекватного нелинейного уравнения регрессии.
Для выполнения ЛР-2 выделяется Лист 2 Рабочего файла, сформированного в персональной папке студента при выполнении ЛР-1, и используется следующая информация из ЛР-1 (Лист 1 Рабочего файла):
· исходные данные – Таблица 1 (А4:С33), полученная после удаления аномальных значений признаков);
· интервальный ряд распределения единиц совокупности по факторному признаку Х – Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, представленный табл. 7(А102:В106);
· диаграмма рассеяния признаков, расположенная начиная с ячейкиF4.
Компьютерное выполнение ЛР-2 включает два этапа:
1. Подготовительный этап.
2. Этап выполнения статистических расчетов.
Этап выполнения статистических расчетов
Задание 1
Построение аналитической группировки для выявления корреляционной зависимости результативного признака от факторного и оценка тесноты взаимосвязи признаков
Выполнение Задания 1 заключается в решении следующих двух задач:
Задача 1. Построение аналитической группировки предприятий по факторному признаку Х – Среднегодовая стоимость основных производственных фондов.
Задача 2. Оценка тесноты связи изучаемых признаков на основе эмпирического корреляционного отношения.
Алгоритмы выполнения Задания 1
Задача 1. Построение аналитической группировки предприятий по признаку Среднегодовая стоимость основных производственных фондов.
Задача решается в три этапа:
1. Ранжирование единиц совокупности по возрастанию факторного признака Х– Среднегодовая стоимость основных производственных фондов – алгоритм 1.1.
2. Распределение предприятий по группам в соответствии с интервальным рядом распределения факторного признака – алгоритм 1.2.
3. Расчет суммарных и средних групповых значений результативного признака Y – Выпуск продукции – алгоритмы 1.3 и 1.4.
ОК.
В результате указанных действий в таблице 2.1 размещаются данные, ранжированные по возрастанию признакаСреднегодовая стоимость основных производственных фондов.
Enter;
4. Выполнить действия 1–3 поочередно для всех групп, используя цветовые заливки диапазонов.
Алгоритм 1.4. Расчет средних групповых значений результативного признака
В таблице 2.2 приведены формулы для расчета средних групповых значений результативного признака Выпуск продукции.
1. В ячейке (Е41), выделенной для среднего значения результативного признакаВыпуск продукции первойгруппы, перед формулой поставить знак равенства «=»;
Enter;
3. Выполнить действия 1–2 поочередно для всех групп;
4. В ячейках (C46, D46иE46), выделенных для расчета итоговых сумм:
Перед формулой поставить знак равенства «=»;
Enter.
Результаты работы алгоритмов 1.3 и 1.4 для демонстрационного примера приведены в табл. 2.2–ДП.
A | B | C | D | E | |
Таблица 2.2–ДП | |||||
Зависимость выпуска продукции от среднегодовой стоимости основных производственных фондов | |||||
Номер группы | Группы предприятий по признаку Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн руб. | Число предприятий | Выпуск продукции, млн руб. | ||
Всего | В среднем на одно предприятие | ||||
94 – 134,8 | 331,00 | 110,33 | |||
134,8 – 175,6 | 640,00 | 106,67 | |||
175,6 – 216,4 | 1590,00 | 144,55 | |||
216,4 – 257,2 | 973,00 | 162,17 | |||
257,2 – 298 | 806,00 | 201,50 | |||
Итого | 4340,00 | 144,67 |
Задача 2. Оценка тесноты связи изучаемых признаков на основе эмпирического корреляционного отношения
Задача решается в два этапа:
1. Расчет внутригрупповых дисперсий результативного признака.
2. Расчет эмпирического корреляционного отношения.
Enter.
Результат работы алгоритма 2.1 для демонстрационного примера представлен в табл.2.3–ДП.
A | B | C | D | |
Таблица 2.3–ДП | ||||
Показатели внутригрупповой дисперсии | ||||
Номер группы | Группы предприятий по признаку Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн руб. | Число предприятий | Внутригрупповая дисперсия | |
94 – 134,8 | 60,22 | |||
134,8 – 175,6 | 784,56 | |||
175,6 – 216,4 | 821,16 | |||
216,4 – 257,2 | 123,47 | |||
257,2 – 298 | 472,25 | |||
Итого |
Алгоритм 2.2. Расчет эмпирического корреляционного отношения
1. В ячейке, выделенной для общей дисперсии (А63), перед формулой поставить знак равенства «=»;
Enter;
3. В ячейке, выделенной для средней из внутригрупповых дисперсий (В63), перед формулой поставить знак равенства «=»;
Enter;
►Примечание. В случае если при выполнении вычисления в ячейке В63 выдается сообщение "Ошибка в формуле", то разделительный знак «,» между аргументами функции СУМПРОИЗВ(Д1,Д2) необходимо заменить на знак «;».
5. В ячейке, выделенной для значения межгрупповой (факторной) дисперсии (С63), перед формулой поставить знак равенства «=»;
Enter;
7. В ячейке, выделенной для эмпирического корреляционного отношения (D63), перед формулой поставить знак равенства «=»;
Enter.
Результат работы алгоритма 2.2 для демонстрационного примера представлен в табл.2.4–ДП.
A | B | C | D | |
Таблица 2.4–ДП | ||||
Показатели дисперсий и эмпирического корреляционного отношения | ||||
Общая дисперсия | Средняя из внутригрупповых дисперсий | Межгрупповая дисперсия | Эмпирическое корреляционное отношение η | |
1450,288889 | 551,6853535 | 898,6035354 | 0,787148735 |
Задание 2
Построение однофакторной линейной регрессионной модели связи изучаемых признаков с помощью инструмента Регрессия надстройки Пакет анализа
Алгоритм выполнения Задания 2
ОК.
В результате указанных действий осуществляется вывод четырех выходных таблиц на Лист 2 Рабочего файла, начиная с ячейки, указанной в поле Выходной интервалдиалогового окна инструмента Регрессия (для демонстрационного примера они имеют следующий вид).
А | В | |
Регрессионная статистика | ||
Множественный R | 0,753661673 | |
R–квадрат | 0,568005917 | |
Нормированный R-квадрат | 0,552577557 | |
Стандартная ошибка | 25,90882817 | |
Наблюдения |
А | B | C | D | E | F | |
Дисперсионный анализ | ||||||
df | SS | MS | F | Значимость F | ||
Регрессия | 24713,1801 | 24713,1801 | 36,81570256 | 1,52606E-06 | ||
Остаток | 18795,48657 | 671,2673773 | ||||
Итого | 43508,66667 |
A | B | C | D | E | F | G | H | I | |
Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | Нижние 68,3% | Верхние 68,3% | ||
Y-пересечение | 21,64454934 | 20,81975413 | 1,039615992 | 0,307412837 | -21,0028 | 64,29193 | 0,432468 | 42,85664 | |
Переменная X 1 | 0,605324507 | 0,099763508 | 6,067594462 | 1,52606E-06 | 0,400968 | 0,809681 | 0,503681 | 0,706968 |
A | B | C | |
ВЫВОД ОСТАТКА | |||
Наблюдение | Предсказанное Y | Остатки | |
78,54505301 | 31,45494699 | ||
86,4142716 | 14,5857284 | ||
102,7580333 | 17,24196671 | ||
116,680497 | -35,68049696 | ||
… | … | … | |
202,0312525 | 17,96874754 |
Задание 3
Построение однофакторных нелинейных регрессионных моделей связи признаков с помощью инструмента Мастер диаграмм и выбор наиболее адекватного нелинейного уравнения регрессии
Алгоритмы выполнения Задания 3
Алгоритм 1. Построение уравнений регрессионных моделей для различных видов нелинейной зависимости признаков с использованием средств инструмента Мастер диаграмм
1. Выделить мышью диаграмму рассеяния признаков, расположенную начиная с ячейки Е4, и увеличить диаграмму на весь экран, используя прием "захват мышью";
2. Диаграмма => Добавить линию тренда;
3. В появившемся диалоговом окне Линия трендавыбрать вкладку Типи задать вид регрессионной модели – полином 2-го порядка;
4. Выбрать вкладку Параметрыи выполнить действия:
1. Переключатель Название аппроксимирующей кривой: автоматическое/другое– установить в положение другое и ввести имя тренда– полином 2-го порядка;
2. Поле Прогноз вперед на– НЕ активизировать;
3. ПолеПрогноз назад на– НЕ активизировать;
4. ФлажокПересечение кривой с осью Y в точке–
НЕ активизировать;
5. ФлажокПоказывать уравнение на диаграмме – Активизировать;
6. ФлажокПоместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации R2– Активизировать;
7. ОК;
8. Установить курсор на линию регрессии и щелкнуть правой клавишей мыши;
9. В появившемся диалоговом окне Формат линии трендавыбрать по своему усмотрению тип, цвет и толщину линии;
10. ОК;
11. Выделить уравнение регрессии и индекс детерминации R2и с помощью приема "захват мышью" вынести их за корреляционное поле. При необходимости уменьшить размер шрифта.
5. Действия 2 – 4 (в п.4 шаги 1–11) выполнить поочередно для следующих видов регрессионных моделей:
– полином 3-го порядка,
– степенная функция.
По окончании работы алгоритма 1 выполнить следующие действия:
1. Присвоить полученной диаграмме заголовок "Диаграмма 2.1" и удалить линии сетки по оси Y (алгоритм 2);
2. Снять заливку области построения (алгоритм 3);
3. При необходимости изменить масштаб шкалы осей диаграммы (алгоритм 4).
Алгоритм 2. Присвоение полученной диаграмме заголовка "Диаграмма 2.1" и удаление линий сетки по оси Y
1. Выделить мышью построенную диаграмму;
2. Диаграмма => Параметры диаграммы;
3. В появившемся диалоговом окне Параметры диаграммывыбрать вкладку Заголовкии в поле Название диаграммы ввести заголовок диаграммы "Диаграмма 2.1";
4. Выбрать вкладку Линии сетки, в полях Ось Х и Ось Y все флажки – Не активизировать;
ОК.
Алгоритм 3. Снятие заливки области построения
1. Выделить мышью Область построения диаграммы;
2. Формат => Выделенная область построения;
3. В появившемся диалоговом окне Формат области переключатель Заливка установить в положение Обычная;
ОК.
ОК.
Выделить диаграмму и с помощью приема "захват мышью" переместить ее в конец Рабочего файла.
В результате указанных действий для выбранных видов моделей регрессии осуществляется вывод на диаграмму рассеяния 3-х уравнений регрессии, их графиков и значений соответствующих индексов детерминации R2(для демонстрационного примера Диаграмма 2.1–ДП приведена на рис. 2.1).
Рис 2.1.Уравнения регрессии и их графики
Лабораторная работа № 3
Автоматизированный анализ динамики социально-экономических явлений в среде MS Excel
II. Порядок выполнения лабораторной работы
Алгоритмы выполнения Задания 1
Задача 1.. Расчет цепных и базисных показателей динамики: абсолютный прирост (сокращение); темп роста (снижения); темп прироста (сокращения) и абсолютное значение 1 % прироста
Алгоритм 1.1. Расчёт цепных и базисных показателей динамики, характеризующих изменение отдельных уровней ряда динамики
1. В ячейке, выделенной для значения абсолютного прироста цепного за первый год (С26), перед формулой поставить знак равенства «=»;
Enter;
3. Установить курсор в правом нижнем углу ячейки (С26) с формулой – образцом (курсор примет форму черного крестика) и, удерживая левую клавишу мыши в нажатом состоянии, переместить курсор до нижней клетки графы. Отпустить клавишу мыши (формула – образец размножилась на всю графу).
4. Выполнить действия 1–2 поочередно для всех аналитических показателей ряда динамики табл.3.2:
Абсолютного прироста базисного;
Темпа роста цепного и базисного;
Среднего абсолютного прироста;
Среднего темпа роста;
Алгоритмы выполнения Задания 2
Задача 1.Прогнозирование выпуска продукции предприятием на год вперёд с использованием среднего абсолютного прироста и среднего темпа роста.
Алгоритм 2.1. Расчёт выпуска продукции на год вперёд с использованием среднего абсолютного прироста и среднего темпа роста
1. В ячейке, выделенной для значений прогнозируемого выпуска продукции по среднему абсолютному приросту (Е41), перед формулой поставить знак равенства «=».
2. Enter;
3. Выполнить действия 1–2 для прогнозируемого выпуска продукции по значению среднего темпа роста (табл.3.4).
Результат работы алгоритма 2.1 для демонстрационного примера приведен в табл. 3.4 – ДП.
A | B | C | D | E | |
Таблица 3.4–ДП | |||||
Прогноз выпуска продукции на год вперед | |||||
По среднему абсолютному приросту, млн. руб., | 4288,40 | ||||
По среднему темпу роста, %, | 4329,77 |
Задача 2. Прогнозирование выпуска продукции предприятием на год вперёд с использованием аналитического выравнивания ряда динамики по прямой, параболе и полиному 3-го порядка.
Алгоритм 2.2. Построение графика динамикивыпуска продукции за 6 лет с использованием средств инструмента МАСТЕР ДИАГРАММ
1. Выделить мышью ячейки, содержащие выпуск продукции за 6 лет (диапазон ячеек B7:B12);
2. Вставка=>Диаграмма=>Точечная;
3. В появившемся диалоговом окне Мастер диаграмм (шаг 1 из 4) выбрать вид точечной диаграммы, на которой значения соединены отрезками;
4. Далее;
5. В появившемся диалоговом окне Мастер диаграмм (шаг 2 из 4) выбрать вкладку Ряд и задать имя ряда 1 – «Исходные данные»;
6. Далее;
7. В появившемся диалоговом окне Мастер диаграмм (шаг 3 из 4) выбрать вкладку Заголовки и задать названия диаграммы («Прогнозирование выпуска продукции на 7-ой год») и осей Х («Годы»)и У («Выпуск продукции. млн. руб.»;;
8. Готово;
9. Выделить на полученной диаграмме ось Y (подвести курсор к требуемой оси и щелкнуть левой клавишей мыши);
10. Формат => Выделенная ось;
11. В появившемся диалоговом окне Формат оси выбрать вкладку Шкала;
12. В полеМинимальное значение– ввести минимальное (или несколько ниже) значение признака «Выпуск продукции»;
ОК.
Выделить диаграмму и с помощью приема "захват мышью" переместить ее в конец Рабочего файла.
Алгоритм 2.3. Нахождение тренда ряда динамики выпуска продукции методом аналитического выравнивания и прогнозирование его на год вперед с помощью инструмента Мастер диаграмм
1. Выделить мышью диаграмму «Прогнозирование выпуска продукции на 7-ой год», расположенную в конце Рабочего файла;
2. Диаграмма => Добавить линию тренда;
3. В появившемся диалоговом окне Линия трендавыбрать вкладку Типи задать вид линии тренда – линейная;
4. Выбрать вкладку Параметрыи выполнить действия:
1. Переключатель Название аппроксимирующей кривой: автоматическое/другое– установить в положение другое и ввести имя тренда– Прямая;
2. В поле Прогноз вперед на…едицицввести значение «1»;
3. ПолеПрогноз назад на…единиц– НЕ активизировать;
4. ФлажокПересечение кривой с осью Y в точке– НЕ активизировать;
5. ФлажокПоказывать уравнение на диаграмме – Активизировать;
6. ФлажокПоместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации R2– Активизировать;
7. ОК;
8. Установить курсор на линию тренда, щелкнуть правой клавишей мыши и выбрать меню Формат линии тренда;
9. В появившемся диалоговом окне Формат линии трендавыбрать вкладку Вид и задать по своему усмотрению тип, цвет и толщину линии;
10. ОК;
11. Выделить уравнение линии тренда и индекс детерминации R2и с помощью приема "захват мышью" вынести их за корреляционное поле. При необходимости уменьшить размер шрифта.
5. Действия 1 – 4 (в п.4 это шаги 1–11) выполнить поочередно для линии тренда:
парабола (полином 2-го порядка);
Степенная.
Результаты работы алгоритмов 2.2.1 – 2.2.2 для демонстрационного примера представлены на рис.3.1.
Рис.3.1. График динамики выпуска продукции за 6 лет и прогнозирование выпуска продукции на год вперед
Задание 3.
Выявление тенденции развития изучаемого явления (тренда) по данным о выпуске продукции по месяцам за 6-ой год методами скользящей средней и аналитического выравнивания.
Выполнение Задания 3 заключается в решении двух задач:
Задача 1. Расчет скользящей средней, полученной на основе трёхчленной скользящей суммы.
Задача 2. Аналитическое выравнивание по прямой и параболе.
Алгоритмы выполнения Задания 3
Задача 1.Расчет скользящей средней, полученной на основе трёхчленной скользящей суммы
Алгоритм 3.1. Нахождение значений скользящей средней с помощью инструмента СКОЛЬЗЯЩЕЕ СРЕДНЕЕ надстройки ПАКЕТ АНАЛИЗА
1. Сервис => Анализ данных => Скользящее среднее => ОК;
2. Входной интервал <= диапазон ячеек табл. 3.5 со значениями признака–Выпуск продукции (В47:В58);
3. Метки в первой строке–НЕ активизировать;
4. Интервал – НЕ активизировать;
5. Выходной интервал <=адрес первой ячейки третьего столбца выходной результативной таблицы (С47);
6. Новый рабочий листиНовая рабочая книга– НЕ активизировать;
7. Вывод графика –Активизировать;
8. Стандартные погрешности – НЕ активизировать;
ОК.
Выделить диаграмму и с помощью приема "захват мышью" переместить ее в конец Рабочего файла.
В результате указанных действий осуществляется вывод значений скользящей средней, начиная с ячейки, указанной в поле Выходной интервалдиалогового окна инструмента Скользящее среднее, и графика. Для демонстрационного примера они представлены в табл.3.5 и на рис.3.2.
A | B | C | ||
Таблица 3.5 -ДП | ||||
Выпуск продукции за 6-ой год | ||||
Месяцы | Выпуск продукции, млн. руб. | Скользящее среднее | ||
январь | 175,00 | #Н/Д | ||
февраль | 241,00 | #Н/Д | ||
март | 300,00 | 238,67 | ||
апрель | 270,00 | 270,33 | ||
май | 330,00 | 300,00 | ||
июнь | 310,00 | 303,33 | ||
июль | 366,00 | 335,33 | ||
август | 341,00 | 339,00 | ||
сентябрь | 420,00 | 375,67 | ||
октябрь | 441,00 | 400,67 | ||
ноябрь | 453,00 | 438,00 | ||
декабрь | 430,00 | 441,33 | ||
Рис.3.2. График сглаживания ряда динамики выпуска продукции за 6-ой год, сгенерированный в режиме «скользящее среднее» Пакета анализа
Алгоритм 3.2. Приведение выходной таблицы к виду, принятому в статистике
1. Ячейку С47, содержащую термин " #Н/Д", выделить мышью и очистить, нажав клавишу [Delete];
2. Ячейки результативной таблицы (С49:С58), содержащие значения «Скользящее среднее», вырезать с помощью инструмента ;
3. Вставить в табл. 3.5, начиная с ячейки С48, с помощью инструмента ;
4. Отформатировать таблицу по образцу с помощью инструмента .
Для демонстрационного примера полученная результативная таблица выглядит следующим образом.
A | B | C | ||
Таблица 3.5-ДП | ||||
Выпуск продукции за 6-ой год | ||||
Месяцы | Выпуск продукции, млн. руб. | Скользящее среднее | ||
январь | 175,00 | |||
февраль | 241,00 | 238,67 | ||
март | 300,00 | 270,33 | ||
апрель | 270,00 | 300,00 | ||
май | 330,00 | 303,33 | ||
июнь | 310,00 | 335,33 | ||
июль | 366,00 | 339,00 | ||
август | 341,00 | 375,67 | ||
сентябрь | 420,00 | 400,67 | ||
октябрь | 441,00 | 438,00 | ||
ноябрь | 453,00 | 441,33 | ||
декабрь | 430,00 | |||
График сглаживания ряда динамики выпуска продукции методом скользящей средней представлен на рис. 3.3.
Рис.3.3. График сглаживания скользящей средней ряда динамики выпуска продукции за 6-ой год
Задача 2. Аналитическое выравнивание по прямой и параболе
Алгоритм 3.3. Построение графика динамики выпуска продукции по месяцам за 6-ой год с использованием средств инструмента МАСТЕР ДИАГРАММ
1. Выделить мышью столбец данных в диапазоне B47:В58 (табл. 3.5);
2. Вставка=>Диаграмма=>Точечная;
3. В появившемся диалоговом окне Мастер диаграмм (шаг 1 из 4) выбрать вид точечной диаграммы, на которой значения соединены отрезками;
4. Далее;
5. В появившемся диалоговом окне Мастер диаграмм (шаг 2 из 4) выбрать вкладку Ряд и ввести имя ряда «Исходные данные»;
6. Далее;
7. В появившемся диалоговом окне Мастер диаграмм (шаг 3 из 4) выбрать вкладку Заголовки и задать названия диаграммы («Выпуск продукции за 6-ой год по месяцам») и осей Х («Месяцы»)и У («Выпуск продукции. млн. руб.»;