Факторный анализ в excel как сделать

Факторный анализ прибыли от продаж с помощью Excel

Деятельность любой коммерческой компании направлена на получение прибыли. Основные факторы, влияющие на прибыль, — объем, ассортимент, себестоимость проданной продукции и расходы на ее реализацию. Анализ этих факторов поможет компании выявить недостатки, повысить рентабельность продаж и подготовить бизнес-план по продажам.

ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ: ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА И СПОСОБЫ ПРОВЕДЕНИЯ

Факторный анализ — это способ комплексного и системного исследования влияния отдельных факторов на размер итоговых показателей. Основная цель проведения такого анализа — найти способы увеличить доходность фирмы.

Факторный анализ позволяет определить общее изменение прибыли в текущем периоде по отношению к предыдущему (базовому) периоду или изменение фактических показателей прибыли по отношению к плану, а также влияние на эти изменения следующих факторов:

  • объем продажи продукции;
  • себестоимость реализуемой продукции;
  • цены реализации;
  • ассортимент реализуемой продукции.

Таким образом, с помощью факторного анализа можно установить объем продаж, себестоимость или цену реализации, которые увеличат прибыль компании, а факторный анализ по ассортименту реализуемой продукции даст возможность выявить товар, который продается лучше всего, и товар, пользующийся наименьшим спросом.

Показатели для факторного анализа берут из бухгалтерского учета. Если анализируют итоги за год, то используют данные формы № 2 «Отчет о финансовых результатах».

Факторный анализ можно проводить:

1) способом абсолютных разниц;

2) способом цепных подстановок.

Математическая формула модели факторного анализа прибыли от продаж:

где ПР — прибыль от продаж (плановая или базовая);

Vпрод — объем продаж продукции (товаров) в натуральных величинах (штуки, тонны, метры и т. д.);

Ц — продажная цена единицы реализованной продукции;

Sед — себестоимость единицы реализованной продукции.

Способ абсолютных разниц

За основу факторного анализа берется математическая формула ПР (прибыль от продаж). Формула включает три анализируемых фактора:

  • объем продаж в натуральных единицах;
  • цену;
  • себестоимость одной единицы продаж.

Рассмотрим ситуации, влияющие на прибыль. Определим изменение величины прибыли за счет каждого фактора. Расчет строится на последовательной замене плановых значений факторных показателей на их отклонения, а затем на фактический уровень этих показателей. Приведем формулы расчета для каждой ситуации, оказавшей влияние на прибыль.

Ситуация 1. Влияние на прибыль объема продаж:

Ситуация 2. Влияние на прибыль продажной цены:

Ситуация 3. Влияние на прибыль себестоимости единицы продукции:

Способ цепной подстановки

Используя такой метод, сначала рассматривают влияние одного фактора при неизменности прочих, затем второго и т. д. За основу берут все ту же математическую формулу модели факторного анализа прибыли от продаж.

Выявим влияние факторов на сумму прибыли.

Ситуация 1. Изменение объема продаж.

Ситуация 2. Изменение цены продаж.

ΔПРцена = ПР2 – ПР1.

Ситуация 3. Изменение себестоимости продаж единицы продукции.

Условные обозначения, применяемые в приведенных формулах:

ПРплан — прибыль от реализации (плановая или базовая);

ПР1 — прибыль, полученная под влиянием фактора изменения объема продаж (ситуация 1);

ПР2 — прибыль, полученная под влиянием фактора изменения цены (ситуация 2);

ПР3 — прибыль, полученная под влиянием фактора изменения себестоимости продаж единицы продукции (ситуация 3);

ΔПРобъем — сумма отклонения прибыли при изменении объема продаж;

ΔПРцена — сумма отклонения прибыли при изменении цены;

ΔПSед — сумма отклонения прибыли при изменении себестоимости единицы реализованной продукции;

ΔVпрод — разница между фактическим и плановым (базисным) объемом продаж;

ΔЦ — разница между фактической и плановой (базисной) ценой продаж;

ΔSед — разница между фактической и плановой (базисной) себестоимостью единицы реализованной продукции;

Vпрод. факт — объем продаж фактический;

Vпрод. план — объем продаж плановый;

Цплан — цена плановая;

Цфакт — цена фактическая;

Sед. план — себестоимость единицы реализованной продукции плановая;

Sед. факт — себестоимость единицы реализованной продукции фактическая.

Замечания

  1. Способ цепной подстановки дает те же результаты, что и способ абсолютных разниц.
  2. Суммарное отклонение прибыли будет равно сумме отклонений под влиянием всех факторов, по которым проводят факторный анализ.

ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ ПРИБЫЛИ ОТ ПРОДАЖ

Проведем факторный анализ прибыли от продаж с помощью Excel. Сначала сравним фактические и плановые показатели в Excel-таблицах, далее построим диаграмму и график, которые наглядно покажут результаты и отклонения проведенного факторного анализа.

В Excel можно построить стандартную план-факт таблицу, состоящую из нескольких блоков: в левой части таблицы в колонке будет стоять название показателя, в центре — данные с планом и фактом, в правой части — отклонение (в абсолютных и относительных величинах).

ПРИМЕР 1

Организация реализует металлопрокат. Косвенные расходы распределяются на себестоимость реализованной продукции, то есть формируется полная себестоимость продукции. Проведем факторный анализ прибыли от продаж двумя способами (метод абсолютных разниц и метод цепных подстановок) и определим, какие из показателей оказали наибольшее влияние на прибыль компании.

Плановые показатели взяты из бизнес-плана по продажам, фактические — из бухгалтерской отчетности (формы № 2) и бухгалтерского учета — (отчетов о продажах в натуральных единицах).

Данные о результатах финансовой деятельности компании (фактические и плановые) представлены в табл. 1.

Таблица 1. Данные о результатах финансовой деятельности компании, тыс. руб.

Факторный и дисперсионный анализ в Excel с автоматизацией подсчетов

Чтобы проанализировать изменчивость признака под воздействием контролируемых переменных, применяется дисперсионный метод.

Для изучения связи между значениями – факторный метод. Рассмотрим подробнее аналитические инструменты: факторный, дисперсионный и двухфакторный дисперсионный метод оценки изменчивости.

Дисперсионный анализ в Excel

Условно цель дисперсионного метода можно сформулировать так: вычленить из общей вариативности параметра 3 частные вариативности:

  • 1 – определенную действием каждого из изучаемых значений;
  • 2 – продиктованную взаимосвязью между исследуемыми значениями;
  • 3 – случайную, продиктованную всеми неучтенными обстоятельствами.

В программе Microsoft Excel дисперсионный анализ можно выполнить с помощью инструмента «Анализ данных» (вкладка «Данные» — «Анализ»). Это надстройка табличного процессора. Если надстройка недоступна, нужно открыть «Параметры Excel» и включить настройку для анализа.

Работа начинается с оформления таблицы. Правила:

  1. В каждом столбце должны быть значения одного исследуемого фактора.
  2. Столбцы расположить по возрастанию/убыванию величины исследуемого параметра.

Рассмотрим дисперсионный анализ в Excel на примере.

Психолог фирмы проанализировал с помощью специальной методики стратегии поведения сотрудников в конфликтной ситуации. Предполагается, что на поведение влияет уровень образования (1 – среднее, 2 – среднее специальное, 3 – высшее).

Читать еще:  Как сделать excel файл?

Внесем данные в таблицу Excel:

  1. Открываем диалоговое окно нашего аналитического инструмента. В раскрывшемся списке выбираем «Однофакторный дисперсионный анализ» и нажимаем ОК.
  2. В поле «Входной интервал» ввести ссылку на диапазон ячеек, содержащихся во всех столбцах таблицы.
  3. «Группирование» назначить по столбцам.
  4. «Параметры вывода» — новый рабочий лист. Если нужно указать выходной диапазон на имеющемся листе, то переключатель ставим в положение «Выходной интервал» и ссылаемся на левую верхнюю ячейку диапазона для выводимых данных. Размеры определятся автоматически.
  5. Результаты анализа выводятся на отдельный лист (в нашем примере).

Значимый параметр залит желтым цветом. Так как Р-Значение между группами больше 1, критерий Фишера нельзя считать значимым. Следовательно, поведение в конфликтной ситуации не зависит от уровня образования.

Факторный анализ в Excel: пример

Факторным называют многомерный анализ взаимосвязей между значениями переменных. С помощью данного метода можно решить важнейшие задачи:

  • всесторонне описать измеряемый объект (причем емко, компактно);
  • выявить скрытые переменные значения, определяющие наличие линейных статистических корреляций;
  • классифицировать переменные (определить взаимосвязи между ними);
  • сократить число необходимых переменных.

Рассмотрим на примере проведение факторного анализа. Допустим, нам известны продажи каких-либо товаров за последние 4 месяца. Необходимо проанализировать, какие наименования пользуются спросом, а какие нет.

  1. Посмотрим, за счет, каких наименований произошел основной рост по итогам второго месяца. Если продажи какого-то товара выросли, положительная дельта – в столбец «Рост». Отрицательная – «Снижение». Формула в Excel для «роста»: =ЕСЛИ((C2-B2)>0;C2-B2;0), где С2-В2 – разница между 2 и 1 месяцем. Формула для «снижения»: =ЕСЛИ(J3=0;B2-C2;0), где J3 – ссылка на ячейку слева («Рост»). Во втором столбце – сумма предыдущего значения и предыдущего роста за вычетом текущего снижения.
  2. Рассчитаем процент роста по каждому наименованию товара. Формула: =ЕСЛИ(J3/$I$11=0;-K3/$I$11;J3/$I$11). Где J3/$I$11 – отношение «роста» к итогу за 2 месяц, ;-K3/$I$11 – отношение «снижения» к итогу за 2 месяц.
  3. Выделяем область данных для построения диаграммы. Переходим на вкладку «Вставка» — «Гистограмма».
  4. Поработаем с подписями и цветами. Уберем накопительный итог через «Формат ряда данных» — «Заливка» («Нет заливки»). С помощью данного инструментария меняем цвет для «снижения» и «роста».

Теперь наглядно видно, продажи какого товара дают основной рост.

Двухфакторный дисперсионный анализ в Excel

Показывает, как влияет два фактора на изменение значения случайной величины. Рассмотрим двухфакторный дисперсионный анализ в Excel на примере.

Задача. Группе мужчин и женщин предъявляли звук разной громкости: 1 – 10 дБ, 2 – 30 дБ, 3 – 50 дБ. Время ответа фиксировали в миллисекундах. Необходимо определить, влияет ли пол на реакцию; влияет ли громкость на реакцию.

  1. Переходим на вкладку «Данные» — «Анализ данных» Выбираем из списка «Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений».
  2. Заполняем поля. В диапазон должны войти только числовые значения.
  3. Результат анализа выводится на новый лист (как было задано).

Та как F-статистики (столбец «F») для фактора «Пол» больше критического уровня F-распределения (столбец «F-критическое»), данный фактор имеет влияние на анализируемый параметр (время реакции на звук).

Для примера также прилагаем факторный анализ отклонений в маржинальном доходе.

Блог Антона Палихова

Excel, Word, OneNote, книжки, D&D, Roll20, Discord, анализ, оптимизация, развлечения

Диаграммы в Excel для факторного анализа

На днях приезжала моя теща и попросила помочь ей с построением достаточно замороченных диаграмм в Excel’е (для презентации). Опыт оказался интересным и которым я, собственно, хочу поделиться.

Итак, имеем два значения – одно плановое, второе проектное (или базовое и отчетное) и имеем значения отклонения факторов. Задача: построить в Excel красивую диаграмму отображения этих факторов.

Рис.0. Окончательный результат.

Создаем в Excel таблицу, в которой у нас находятся необходимые данные (см.рис.1).

Рис.1. Исходные данные

После этого разносим их следующим образом (рис.2)

Рис.2. Подготовка данных

Теперь подпишем столбцы – столбец I – Значение, далее – Основа, далее Влияние фактора (рис.3).

Рис.3. Названия столбцов.

В качестве базовой диаграммы мы будем использовать либо гистограмму либо линейчатую с наполнением.

Рис.4. Используемые типы диаграмм

Теперь поясню на рис.5 что я имею в виду под основой – это такое значение некоторого ряда которое позволит построить нам диаграмму максимально точно.

В вычислении значений этого ряда поступаем следующим образом:

1. Значение первой основы (сразу после базового значения) принимаем равным либо базовому значению (если первый фактор имеет позитивное влияние) либо (базовое значение – величина влияния) – если фактор имеет негативное влияние.

2. Для последующих основ применяется та же схема. Если значение фактора положительное, то за основу берем результирующее значение, полученное на предыдущем факторе. Если же отрицательное, то берем (результирующее – абсолютное значение негативного фактора).

Что такое основа легко понять по рис.5.

Ту величину, которую я назвал “Влияние фактора” вычисляем как значение изменения фактора по модулю (абсолютное значение) с помощью функции ABS() – рис.6.

Рис.6. Вычисленные значения “Влияния фактора”

Далее по описанному выше алгоритму рассчитываем значения основы для каждого фактора.

Для первой основы используются следующая функция:

=ЕСЛИ(L6>0;I5;I5+L6) — т.е. если первый фактор больше нуля, то берем базовое значение, в противном случае берем базовое + значение изменения фактора (в нашем примере получается просто 100).

Для всех последующих:

=ЕСЛИ(L7>0;M6;M6+L7) — т.е. если фактор больше нуля, то берем полученное на предыдущем факторе результирующее значение, в противном случае берем базовое + значение изменения фактора.

Ахтунг! Не забывайте про правила сложения – если я говорю “плюс значение”, это значит, что подразумевается не абсолютное значение, а позитивное или негативное. Т.е. для третьего фактора получим следующую логику:

Значение изменения фактора меньше нуля, следовательно берем сумму предыдущего результирующего значения и значения изменения фактора, т.е. основа будет равна 170+(-30)=170-30=140.

Результирующее значение вычисляется по формуле:

=ЕСЛИ(L6>0;J6+L6;J6) – т.е. если изменения фактора позитивное, то результирующим значением будет сумма предыдущего результирующего значения и величины изменения фактора, а в противном случае – просто значение основы. Далее переходим уже непосредственно к построению диаграммы. Выделяем ячейки от названия категорий до столбца “Влияние фактора” включительно.

Рис.7. Выделяемая область.

И вставляем необходимый тип диаграммы (в данном случае – гистограмму).

Рис.8. Полученный результат

Дальше наводим красоту – переносим на новый лист диаграмму и заодно поправляем мою ошибку в выборе исходных данных (Отчетное значение принимаем 160, а не 150).

Удаляем вертикальную ось, удаляем основные вертикальные и горизонтальные линии осей и у нас получается нечто вроде рис.9.

Дальше в свойствах ряда изменяем боковой зазор до 10% и ряду “Основа” выставляем отсутствие заливки и линий – т.е. делаем его невидимым.

Читать еще:  Как сделать зонт в excel?

В свойствах горизонтальной оси также поставим “Нет линий” (рис.10).

Рис.10. Делаем ось невидимой

Далее добавляем рядам “Влияние фактора” и “Значение” подписи данных. Но получается маленькая нестыковка – даже в тех случаях, когда изменение фактора было отрицательным у нас выводятся положительные значения. Для этого дальше переходим обратно на лист 1 и выставляем соответственные форматы для позитивных и негативных значений.

Для позитивных: +0,0

Для негативных, соответственно: –0,0 – рис.11

Рис.11. Изменение формата чисел в столбце “Влияние фактора”.

Получившийся результат показан на рис.12

Рис.12. Подписи данных после изменения формата

Как видим, уже все изменения отображаются логически верно. Остался маленький штришок – находим точки ряда с негативным изменением и изменяем им цвет заливки на красный, а также меняем цвета подписей данных для этого ряда для большей наглядности (рис.13).

Рис.13. Окончательный результат.

Мы получили симпатичную диаграммку, которую не стыдно вставить в презентацию или в документ.

Использование пакета анализа

Если вам нужно разработать сложные статистические или инженерные анализы, вы можете сэкономить этапы и время с помощью пакета анализа. Вы предоставляете данные и параметры для каждого анализа, и в этом средстве используются соответствующие статистические или инженерные функции для вычисления и отображения результатов в выходной таблице. Некоторые инструменты создают диаграммы в дополнение к выходным таблицам.

Функции анализа данных можно применять только на одном листе. Если анализ данных проводится в группе, состоящей из нескольких листов, то результаты будут выведены на первом листе, на остальных листах будут выведены пустые диапазоны, содержащие только форматы. Чтобы провести анализ данных на всех листах, повторите процедуру для каждого листа в отдельности.

Ниже описаны инструменты, включенные в пакет анализа. Для доступа к ним нажмите кнопкуАнализ данных в группе Анализ на вкладке Данные. Если команда Анализ данных недоступна, необходимо загрузить надстройку «Пакет анализа».

Откройте вкладку Файл, нажмите кнопку Параметры и выберите категорию Надстройки.

Если вы используете Excel 2007, нажмите кнопку Microsoft Office и выберите пункт Параметры Excel .

В раскрывающемся списке Управление выберите пункт Надстройки Excel и нажмите кнопку Перейти.

Если вы используете Excel для Mac, в строке меню откройте вкладку Средства и в раскрывающемся списке выберите пункт Надстройки для Excel.

В диалоговом окне Надстройки установите флажок Пакет анализа, а затем нажмите кнопку ОК.

Если Пакет анализа отсутствует в списке поля Доступные надстройки, нажмите кнопку Обзор, чтобы выполнить поиск.

Если выводится сообщение о том, что пакет анализа не установлен на компьютере, нажмите кнопку Да, чтобы установить его.

Примечание: Чтобы включить функцию Visual Basic для приложений (VBA) для пакета анализа, вы можете загрузить надстройку «пакет анализа — VBA» таким же образом, как и при загрузке пакета анализа. В диалоговом окне Доступные надстройки установите флажок Пакет анализа — VBA .

Существует несколько видов дисперсионного анализа. Нужный вариант выбирается с учетом числа факторов и имеющихся выборок из генеральной совокупности.

Однофакторный дисперсионный анализ

Это средство выполняет простой анализ дисперсии для данных двух или более образцов. Анализ — это проверка гипотезы о том, что каждый образец выводится из того же основного распределения вероятности, что и для альтернативной гипотезы, для которой базовые распределения вероятностей не одинаковы. Если есть только два примера, вы можете использовать функцию на листе T.Проверка. В более чем двух выборках нет удобной обобщения с T.И может быть вызвана модель однофакторного дисперсионный проверки.

Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями

Этот инструмент анализа применяется, если данные можно систематизировать по двум параметрам. Например, в эксперименте по измерению высоты растений последние обрабатывали удобрениями от различных изготовителей (например, A, B, C) и содержали при различной температуре (например, низкой и высокой). Таким образом, для каждой из 6 возможных пар условий <удобрение, температура>, имеется одинаковый набор наблюдений за ростом растений. С помощью этого дисперсионного анализа можно проверить следующие гипотезы:

Извлечены ли данные о росте растений для различных марок удобрений из одной генеральной совокупности. Температура в этом анализе не учитывается.

Извлечены ли данные о росте растений для различных уровней температуры из одной генеральной совокупности. Марка удобрения в этом анализе не учитывается.

Извлечены ли шесть выборок, представляющих все пары значений <удобрение, температура>, используемые для оценки влияния различных марок удобрений (для первого пункта в списке) и уровней температуры (для второго пункта в списке), из одной генеральной совокупности. Альтернативная гипотеза предполагает, что влияние конкретных пар <удобрение, температура>превышает влияние отдельно удобрения и отдельно температуры.

Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений

Этот инструмент анализа применяется, если данные можно систематизировать по двум параметрам, как в случае двухфакторного дисперсионного анализа с повторениями. Однако в таком анализе предполагается, что для каждой пары параметров есть только одно измерение (например, для каждой пары параметров <удобрение, температура>из предыдущего примера).

На листе КОРРЕЛ и Пирсон рассчитываются коэффициент корреляции между двумя переменными измерения, если измерения для каждой переменной отображаются для каждого из N субъектов. (Отсутствие наблюдения для какой-либо из тем приводит к тому, что эта тема пропускается в анализе.) Средство анализа корреляции особенно полезно, если для N тем используется более двух переменных измерения. Она предоставляет выходную таблицу, матрицу корреляции, которая показывает значение КОРРЕЛ (или Пирсона), примененное к каждой возможной паре переменных измерения.

Коэффициент корреляции, например Ковариация, — это мера экстента, в котором одновременно различаются две переменные измерения. В отличие от ковариации коэффициент корреляции масштабируется таким образом, чтобы его значение не зависело от единиц, в которых выражаются две переменные измерения. (Например, если две переменные измерения являются весом и высотой, значение коэффициента корреляции не меняется, если вес конвертируется из килограммов в килограммы). Значение любого коэффициента корреляции должно находиться в диапазоне от-1 до + 1 включительно.

Корреляционный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине, т. е. большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная корреляция) или наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная корреляция), или данные двух диапазонов никак не связаны (нулевая корреляция).

Вы можете использовать инструменты корреляции и ковариации в одном и том же параметре, если у вас есть N различных переменных измерения, которые потратили на набор отдельных пользователей. Средства корреляции и ковариации предоставляют выходную таблицу, матрицу, которая показывает коэффициент корреляции или ковариацию соответственно между каждой парой переменных измерения. Разница заключается в том, что коэффициенты корреляции масштабируются в зависимости от-1 и + 1 включительно. Соответствующие ковариации не масштабируются. Как коэффициент корреляции, так и ковариация — это величины экстентов, в которых две переменные различны друг от друга.

Читать еще:  Как сделать ячейки разного размера в excel?

Инструмент Ковариация вычисляет значение функции КОвариация на листе. P для каждой пары переменных измерения. (Прямое использование ковариации. Функция P вместо средства Ковариация является разумной альтернативой, если есть только две переменные измерения, т. е. N = 2.) Запись по диагонали в выходной таблице инструмента ковариации в строке i — это Ковариация переменной измерения i-ой. Это всего лишь дисперсия Генеральной совокупности для этой переменной, вычисленная функцией на листе var.P.

Ковариационный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине, то есть большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная ковариация) или наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная ковариация), или данные двух диапазонов никак не связаны (ковариация близка к нулю).

Инструмент анализа «Описательная статистика» применяется для создания одномерного статистического отчета, содержащего информацию о центральной тенденции и изменчивости входных данных.

Инструмент анализа «Экспоненциальное сглаживание» применяется для предсказания значения на основе прогноза для предыдущего периода, скорректированного с учетом погрешностей в этом прогнозе. При анализе используется константа сглаживания a, величина которой определяет степень влияния на прогнозы погрешностей в предыдущем прогнозе.

Примечание: Для константы сглаживания наиболее подходящими являются значения от 0,2 до 0,3. Эти значения показывают, что ошибка текущего прогноза установлена на уровне от 20 до 30 процентов ошибки предыдущего прогноза. Более высокие значения константы ускоряют отклик, но могут привести к непредсказуемым выбросам. Низкие значения константы могут привести к большим промежуткам между предсказанными значениями.

Двухвыборочный F-тест применяется для сравнения дисперсий двух генеральных совокупностей.

Например, можно использовать F-тест по выборкам результатов заплыва для каждой из двух команд. Это средство предоставляет результаты сравнения нулевой гипотезы о том, что эти две выборки взяты из распределения с равными дисперсиями, с гипотезой, предполагающей, что дисперсии различны в базовом распределении.

С помощью этого инструмента вычисляется значение f F-статистики (или F-коэффициент). Значение f, близкое к 1, показывает, что дисперсии генеральной совокупности равны. В таблице результатов, если f 1, «P(F

Инструмент «Анализ Фурье» применяется для решения задач в линейных системах и анализа периодических данных на основе метода быстрого преобразования Фурье (БПФ). Этот инструмент поддерживает также обратные преобразования, при этом инвертирование преобразованных данных возвращает исходные данные.

Инструмент «Гистограмма» применяется для вычисления выборочных и интегральных частот попадания данных в указанные интервалы значений. При этом рассчитываются числа попаданий для заданного диапазона ячеек.

Например, можно получить распределение успеваемости по шкале оценок в группе из 20 студентов. Таблица гистограммы состоит из границ шкалы оценок и групп студентов, уровень успеваемости которых находится между самой нижней границей и текущей границей. Наиболее часто встречающийся уровень является модой диапазона данных.

Совет: В Excel 2016 теперь можно создавать гистограммы и диаграммы Парето.

Инструмент анализа «Скользящее среднее» применяется для расчета значений в прогнозируемом периоде на основе среднего значения переменной для указанного числа предшествующих периодов. Скользящее среднее, в отличие от простого среднего для всей выборки, содержит сведения о тенденциях изменения данных. Этот метод может использоваться для прогноза сбыта, запасов и других тенденций. Расчет прогнозируемых значений выполняется по следующей формуле:

N — число предшествующих периодов, входящих в скользящее среднее;

A j — фактическое значение в момент времени j;

F j — прогнозируемое значение в момент времени j.

Инструмент «Генерация случайных чисел» применяется для заполнения диапазона случайными числами, извлеченными из одного или нескольких распределений. С помощью этой процедуры можно моделировать объекты, имеющие случайную природу, по известному распределению вероятностей. Например, можно использовать нормальное распределение для моделирования совокупности данных по росту людей или использовать распределение Бернулли для двух вероятных исходов, чтобы описать совокупность результатов бросания монеты.

Инструмент «ранжирование и персентиль» формирует таблицу, содержащую порядковый и процентный ранги для каждого значения в наборе данных. Вы можете проанализировать относительные значения в наборе данных. Это средство использует функции ранжирования на листе. EQ иПРОЦЕНТРАНГ. INC. Если вы хотите учитывать привязанные значения, используйте ранг. EQ , который обрабатывает привязанные значения в соответствии с одинаковым рангом или использует ранг.Функция AVG , возвращающая среднее значение ранга для привязанных значений.

Инструмент анализа «Регрессия» применяется для подбора графика для набора наблюдений с помощью метода наименьших квадратов. Регрессия используется для анализа воздействия на отдельную зависимую переменную значений одной или нескольких независимых переменных. Например, на спортивные качества атлета влияют несколько факторов, включая возраст, рост и вес. Можно вычислить степень влияния каждого из этих трех факторов по результатам выступления спортсмена, а затем использовать полученные данные для предсказания выступления другого спортсмена.

Средство регрессия использует функцию листа ЛИНЕЙН.

Инструмент анализа «Выборка» создает выборку из генеральной совокупности, рассматривая входной диапазон как генеральную совокупность. Если совокупность слишком велика для обработки или построения диаграммы, можно использовать представительную выборку. Кроме того, если предполагается периодичность входных данных, то можно создать выборку, содержащую значения только из отдельной части цикла. Например, если входной диапазон содержит данные для квартальных продаж, создание выборки с периодом 4 разместит в выходном диапазоне значения продаж из одного и того же квартала.

Двухвыборочный t-тест проверяет равенство средних значений генеральной совокупности по каждой выборке. Три вида этого теста допускают следующие условия: равные дисперсии генерального распределения, дисперсии генеральной совокупности не равны, а также представление двух выборок до и после наблюдения по одному и тому же субъекту.

Для всех трех средств, перечисленных ниже, значение t вычисляется и отображается как «t-статистика» в выводимой таблице. В зависимости от данных это значение t может быть отрицательным или неотрицательным. Если предположить, что средние генеральной совокупности равны, при t =0 «P(T

Двухвыборочный z-тест для средних — это Двухвыборочный z-тест для средних и известных отклонений. Это средство используется для проверки гипотезы на то, что в двух или двусторонних вариантах есть различия между двумя единицами заполнения. Если вариативность неизвестна, то функция листа Z.Вместо этого следует использовать проверку .

При использовании этого инструмента следует внимательно просматривать результат. «P(Z = ABS(z)), вероятность z-значения, удаленного от 0 в том же направлении, что и наблюдаемое z-значение при одинаковых средних значениях генеральной совокупности. «P(Z = ABS(z) или Z

Дополнительные сведения

Вы всегда можете задать вопрос специалисту Excel Tech Community, попросить помощи в сообществе Answers community, а также предложить новую функцию или улучшение на веб-сайте Excel User Voice.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector