Тема: Визначення залежності між показниками.

Мета: засвоїти методику використання статистичних функції для розрахунків залежності між показниками.

Хід роботи:

1. Створити таблицю, яка міститиме наступні дані, або інщі дані подібного характеру.

	Зведений бюджет України відсотків до ВВП
доходи	видатки	дефіцит (-), профіцит (+)
2000 рік	28,88	28,31	0,57
2001 рік	26,9	27,19	-0,29
2002 рік	28,04	27,3	0,74
2003 рік (закон із змінами)	27,99	29,06	-1,07
перше півріччя 2003 року	31,69	29,31	2,38

 

2. За допомогою функції LINEST визначити залежність між показниками.

Довідка

LINEST (відомі_значення_y;відомі_значення_x;конст; статистика)

Відомі_значення_y — це набір значень y, вже відомих із рівняння y = mx + b.

Якщо масив «відомі_значення_y» є окремим стовпцем, то кожний стовпець «відомі_значення_x» інтерпретується як окрема змінна.

Якщо масив «відомі_значення_y» є окремим рядком, то кожний рядок «відомі_значення_x» інтерпретується як окрема змінна.

Відомі_значення_x — це необов’язкова сукупність значень x, які можуть бути вже відомими з рівняння

y = mx + b.

Масив «відомі_значення_x» може містити один або кілька наборів змінних. Якщо використовується лише одна змінна, «відомі_значення_y» і «відомі_значення_x» можуть бути діапазонами будь-якої форми, доки вони мають рівні виміри. Якщо використовується кілька змінних, «відомі_значення_y» мають бути вектором (тобто, діапазоном із висотою в один рядок і шириною в один стовпець).

Якщо «відомі_значення_x» не задано, вважається, що це буде масив {1;2;3;...}, який має той самий розмір, що й «відомі_значення_y».

Конст — логічне значення, яке визначає, чи потрібно позначати константу b рівною 0.

Якщо значення «конст» = ІСТИНА або його не вказано, b обчислюється у звичайний спосіб.

Якщо значення «конст» = ХИБНІСТЬ, b вважається рівною 0, а m-значення змінюються, щоб відповідати умові y = mx.

Статистика — логічне значення, яке визначає, чи потрібно повертати додаткову статистику регресії.

Якщо значення аргумента «статистика» = ІСТИНА, функція LINEST повертає додаткову статистику регресії, тому повернений масив матиме вигляд {mn;mn-1;...;m1;b:sen;sen-1;...;se1;seb;r2;sey:F;df;ssreg;ssresid}.

Якщо значення аргумента «статистика» = ХИБНІСТЬ або його не задано, функція LINEST повертає лише m-коефіцієнти і константу b.

3. Пояснити отримане значення.

4. Додаткові запитання:

1) Структура функції LINEST;

2) Призначення функції LINEST;

3) Переваги використання функції.

Лабораторна робота №4

Тема: Визначення залежності між показниками.

Мета: засвоїти методику використання статистичних функції для розрахунків залежності між показниками.

Хід роботи:

1. За даними таблиці з лабораторної роботи №1 побудувати точковий графік залежності між прибутком від реалізації продукції та собівартістю продукції.

Точкові діаграми

На основі даних, упорядкованих у рядки або стовпці на аркуші, можна побудувати точкову діаграму. Точкові діаграми відображають відношення між числовими значеннями в кількох рядах даних, або візуалізують дві групи чисел у вигляді одного ряду координат xy.

Точкова діаграма має дві осі даних і відображає один набір числових даних уздовж горизонтальної осі (осі x), а інший — уздовж вертикальної осі (осі y). Ці значення поєднуються в єдині точки й відображаються в нерівних інтервалах або групах. Точкові діаграми зазвичай застосовуються для відображення та порівняння числових значень, наприклад, наукових, статистичних або інженерних даних.

Варто скористатися точковою діаграмою, якщо:

Потрібно змінити масштаб горизонтальної осі.

Потрібно показати цю вісь у логарифмічному масштабі.

Значення для горизонтальної осі мають нерівні проміжки.

На горизонтальній осі є багато точок даних.

Потрібно ефективно зобразити дані з аркуша, які включають пари або згруповані набори значень, і підібрати незалежні масштаби точкової діаграми, щоб розкрити більше інформації про згруповані значення.

Потрібно показати схожість між великими наборами даних, а не різницю між точками даних.

Потрібно порівняти великі обсяги даних незалежно від часу — що більше даних включається в точкову діаграму, то кращим буде таке порівняння.

 

2. На графіку побудувати лінію тренду та визначити залежність між собівартістю та прибутком від реалізації продукції.

Якщо потрібно передбачити витрати на наступний рік або спрогнозувати очікувані значення для ряду наукових дослідів, можна скористатися Microsoft Office Excel для автоматичного генерування майбутніх значень на основі наявних або для автоматичного генерування екстрапольованих значень на основі обчислень лінійного чи експоненціального наближення.

Можна заповнити ряд значеннями, які відповідають простому лінійному або експоненціальному наближенню, за допомогою маркера заповнення Маркер заповнення. Маленький чорний квадрат у правому нижньому куті виділеного діапазону. Якщо навести на нього вказівник миші, вказівник перетвориться на чорний хрест. або команди Ряди. Для розширення комплексних або нелінійних даних можна скористатися функціями робочого аркуша або засобом аналізу регресії Регресійний аналіз. Різновид статистичного аналізу, використовуваний для прогнозів. Регресійний аналіз дає змогу оцінити ступінь зв'язку між змінними та прогнозувати значення певної змінної на основі відомих значень однієї або декількох інших змінних. з надбудови Надбудова. Допоміжна програма, яка додає до Microsoft Office спеціальні команди або можливості. пакета аналітичних засобів Analysis ToolPak.