Активное использование разных статистических функций значительно облегчает разную работу, связанную с анализом. И количество их в 7-ой версии популярного Еxcel значительно увеличилось, так что программа вышла на уровень профессиональных приложений для обрабатывания такого рода данных. Правда, большинство из таких функций можно получить только с «Пакетом анализа».

Основа такого анализа состоит из точного исследования выборок и совокупностей (выборка – подмножество совокупностей). Идеальный пример выборки – любой проводимый общественный опрос.

Самые популярные функции

FРАСП

Формат: FРАСП(х,степени_свободы1,степени_свободы2)

Функция подходит для определения плотности двух множеств. Пример – любое тестирование мужчин и женщин.

Значения: х – для него вычисляется функция; степени_свободы1 – числитель степеней, степени_свободы2 – знаменатель.

СТАНДОТКЛОН

Формат: СТАНДОТКЛОН(число1, число2, …)

Для оценивания стандартного отклонения (меры разброса точек данных относительно среднего) по выборке.

Функция поддерживает до 30 аргументов (числовых), являющихся выборкой из генеральной совокупности.

Важно: функция используется для вычисления стандартного отклонения генсовокупности, основанной на выборке.

ДИСП

Формат: ДИСП(число1, число2, …)

Обычная дисперсия выборки, в которой аргументы являются выборкой из генеральной совокупности.

Функция поддерживает до 30 аргументов (число1 – число30). Текст, логическое либо пустое поле не допускаются.

ДИСПР

Формат: ДИСПР(число1,число2, …)

Это уже дисперсия генеральной совокупности.

Особенности функции те же, что и у ДИСП.

ДИСПА

Формат: ДИСПА(значение1, значение2, …)

И снова дисперсия выборки. Аргументы являются выборкой генеральной совокупности.

Функция поддерживает текст, числовые и логические значения. Особенности схожи с функцией СТАНДОТКЛОНА.

Важно: вычисления идут по методе ДИСП, но при этом учитываются ячейки с текстом и логическими значениями.

КВАДРОТКЛ

Формат: КВАДРОТКЛ(число1, число2, …)

Для получения суммы квадратов отклонения имеющихся данных от среднего.

Особенности: поддерживается 1-30 аргументов. Для них и идет подсчет суммы квадратов отклонения. Можно использовать не только массив, но даже и ссылку на него.

КОВАР

Формат: КОВАР(массив1, массив2)

Функция подходит для ковариации (среднего произведения отклонений для пар точек данных). Используется для определения возможной связи между парой множественных данных. Пример: проверка соответствия высшего образования высокому уровню дохода.

Аргументы: два массива или интервала данных.

КОРЕЛ

Формат: КОРЕЛ(массив1, массив2)

Для получения коэффициента корреляции интервалов между ячейками 1 и 2 массивов. Этот коэффициент необходим для точного определения возможной связи между свойствами.

Пример: зависимость средней температуры комнаты и использованием кондиционера.

Аргументы: массивы интервала данных.

ЛИНЕЙН

Формат: ЛИНЕЙН(известные_значения_у,известные_значения_х,конст, статистика)

Функция применяет методу наименьших квадратов для нахождения уравнения прямой линии. Которая, в свою очередь, самым лучшим образом может аппроксимировать данные. Возвращает массив, описывающий полученную линию.

у = m1*1+m2*2+…+b или у=mх+b

В данной функции «у» — функция независимого значения «х», «b» — абсцисса той точки, где пересекается прямая с осью «У», а «m» — матрица всех значений углового коэффициента прямой. Также аргумент способен вернуть дополнительную регрессионную статистику.

Аргументы: «у», или же его множественные значения. Если массив «у» — один столбец, то из-за этого каждый столбец «х» становится отдельной переменной. Если «у» однострочный, то и каждая строка массива «х» является отдельной переменной;

«х» — необязательное множество его значений, известных для «у = mх + b». Сам же массив «х» содержит либо одно, либо несколько множеств переменных. Если есть только одна переменная, то «у» и «х» — массивы любой формы, но одинаковой размерности. Если есть больше одной переменной, то «у» является только вектором.