10535

О. Л. Любимцева

ПРОГРАММНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ КОМПЛЕКСЫ

Часть 1. Обработка статистических данных с помощью MS Excel

Учебное пособие

Нижний Новгород

2019

Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет»

О. Л. Любимцева

Программные статистические комплексы

Часть 1. Обработка статистических данных с помощью MS Excel

Утверждено редакционно-издательским советом университета в качестве учебного пособия

Нижний Новгород ННГАСУ

2019

1

ББК 30.10

Л 93

УДК 519.226 (075.8)

Печатается в авторской редакции

Рецензенты:

А. В. Семенов – канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры математического моделирования экономических процессов (ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский Нижегородский государственный ун-т им. Н. И. Лобачевского»)

А. В. Баландин – канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры алгебры, геометрии и дискретной математики (ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский Нижегородский государственный ун-т им. Н. И. Лобачевского»)

Любимцева О. Л. Программные статистические комплексы. Часть 1. Обработка статистических данных с помощью MS Excel. [Текст]: учеб. пособие. /О. Л. Любимцева; Нижегор. гос. архитектур. - строит. ун - т – Н. Новгород: ННГАСУ, 2019. – 88 с.

ISBN 978-5-528-00340-5

Учебное пособие содержит теоретический материал, необходимый для овладения навыками обработки статистических данных с помощью MS Excel. Состоит из шести тематических разделов. Первые разделы посвящены построению статистических рядов и проверке статистических гипотез с помощью инструмента Анализ данных. Далее представлены методы обработки дисперсионных, регрессионных моделей. Особое место отведено работе с контрольными картами качества и временным рядам.

Предназначено студентам направления подготовки 27.03.01 Стандартизация и метрология, профиль Стандартизация и сертификация, по дисциплине «Программные статистические комплексы», а также всем интересующимся статистическими методами обработки данных.

2

3

Введение

Статистические методы играют важную роль в объективной оценке коли-

чественных и качественных характеристик процесса и являются одним из важ-

нейших элементов системы обеспечения качества продукции и всего процесса управления качеством.

Для получения качественной продукции необходимо знать реальную точ-

ность имеющегося оборудования, определять соответствие точности выбранно-

го технологического процесса заданной точности изделия, оценивать стабиль-

ность технологического процесса. Решение задач указанного типа производится в основном путем математической обработки эмпирических данных, получен-

ных многократными измерениями либо действительных размеров изделий, ли-

бо погрешностей обработки или погрешностей измерения.

Компьютерные технологии заметно расширили возможности специали-

стов в статистической обработке данных различных исследований.

К основным предпосылкам применения современных информационных техно-

логий в области статистической обработки данных можно отнести следующие:

−большое количество объектов статистического наблюдения, многомерность данных;

−необходимость отслеживания динамики массива показателей во времени,

формирование на их основе различных сводок;

−низкую оперативность обработки данных;

−высокие материальные и трудовые затраты на сбор и обработку статистиче-

ской информации;

−территориальную разобщенность исходных данных, необходимость их инте-

грации и одновременной обработки;

−сложность математических методов анализа данных.

ной вычислительной техники, позволяют успешно решать эти задачи. Стати-

4

стические методы обработки данных включены в состав большинства элек-

тронных таблиц таких, как MS Excel, специализированных пакетов

STATISTICA и SPSS.

Предлагаемый курс охватывает как классические, так и современные ме-

тоды анализа данных, а также инструменты, позволяющие студенту, новичку в области аналитики, проводить мониторинг данных, строить прогнозы, созда-

вать шаблоны анализов и готовить аналитические отчеты презентационного ка-

чества, используя средства автоматизации и широкий спектр графических воз-

можностей.

5

Тема 1: Формулы и диаграммы MS Excel. Построение интервального статистического ряда. Графическое представление данных

Программа Microsoft Excel самая удобная и самая мощная электронная таблица, разработанная для использования в среде Windows.

Интересна эта программа многочисленными средствами автоматизации работы, оформления документов и вычислительной мощью. Загадочность же ее состоит в том, что большинство пользователей применяет в своей работе лишь малую толику того, что может дать им Excel. Это тем более удивительно, что спектр возможностей Excel почти безграничен: от создания хорошо оформлен-

ных бланков до программирования сложных вычислений и моделирования раз-

личных процессов с визуализацией параметров в виде диаграмм и графиков.

Документ Excel имеет расширение *.xlsx и называется рабочей книгой.

Рабочая книга состоит из листов. Переключаться между листами можно, ис-

пользуя закладки в нижней части окна «Лист 1» и т.д. Каждый лист представля-

ет собой таблицу. Таблица состоит из столбцов и строк. Количество столбцов в листе – 256, строк – 65536. Столбцы обозначаются буквами латинского алфави-

та (в обычном режиме) от A до Z, затем идет AA-AZ, BB-BZ и т.д. Строки обо-

значаются обычными арабскими числами. На пересечении столбца и строки на-

ходится ячейка. Каждая ячейка имеет свой уникальный (в пределах данного листа) адрес, который составляется из буквы столбца (в обычном режиме) и

номера строки. Адрес ячейки используется для работы с данными (ячейками) и

формулами.

Статистические расчеты выполняются тремя способами:

а) с помощью формул;

б) с помощью статистических, математических, логических функций;

в) с помощью Надстройки («Анализ данных» и «Поиск решений»).

Рассмотрим каждый метод более подробно а) Для ввода формулы с клавиатуры необходимо:

6

выделить ячейку;

поставить знак равенства (=);

записать выражение.

Например,

=A1 * $B$2

=СУММ(B2:B151)/150.

б) Статистические, математические и логические функции можно выбрать на вкладке ФОРМУЛЫ :

[Форму-

лы→

Библио-

тека

Функ-

ций → Другие функции → Статистические].

в

) При вы-

пол-

не-

нии работы может быть использована Надстройка Microsoft Excel. Чтобы акти-

вировать Надстройку, необходимо выбрать [Файл →Параметры → Над-

стройки → (Перейти…) → Анализ данных]

7

Для наглядного изображения статистических данных применяют графики и диаграммы. Познавательная ценность диаграмм объясняется их способностью отображать реальную действительность в простом, ясном и наглядном виде.

Графическое отображение статисти-

ческих данных позволяет зрительно оценить характер изучаемого явления,

присущие ему закономерности, тен-

денции развития, взаимосвязи с гими показателями. Графики и диа-

граммы стали средством научного обобщения статистической информа-

ции.

Для построения графиков и диаграмм необходимо:

[Вставка Диаграммы Графики]

Рассмотрим на примере применение всех элементов, представленных в теоретической части.

Пример Построение интервального статистического ряда и гистограммы Исходные данные представляют собой выборку {x1, x2, …, xn}. Интервальный статистический ряд можно построить с помощью функции «Гистограмма»:

[Данные →Анализ → Анализ данных →Гистограмма]

8