Статистический анализ в Excel. Бесплатные примеры и статьи.

Статистический анализ в MS Excel. Дисперсионный анализ, регрессии, метод наименьших квадратов.

Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями в MS EXCEL


Пусть имеется случайная переменная Y, значения которой мы можем измерять. Исследователь предполагает, что эта переменная зависит от 2-х факторов, значения которых мы можем контролировать, т.е. задавать с требуемой точностью. Покажем …

update Опубликовано: 26 января 2019

Однофакторный дисперсионный анализ (one-way ANOVA) в MS EXCEL


Пусть имеется случайная переменная Y , значения которой мы можем измерять. Исследователь предполагает, что эта переменная зависит от фактора, значения которого мы можем контролировать, т.е. задавать с требуемой точностью. Покажем …

update Опубликовано: 26 января 2019

Функция MS EXCEL ЛИНЕЙН()


Функция ЛИНЕЙН() специально создана для оценки параметров линейной регрессии, а также для вывода регрессионной статистики (коэффициента детерминации, стандартных ошибок, F -статистики и др.).

update Опубликовано: 26 января 2019

Использование Пакета анализа MS EXCEL для выполнения однофакторного дисперсионного анализа


Выполним однофакторный дисперсионный анализ с помощью надстройки MS EXCEL Пакет анализа .

update Опубликовано: 26 января 2019

Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений в MS EXCEL


Решим задачу о сравнении средних значений нескольких выборок с использованием дисперсионного анализа в случае двух факторов без повторений (Two Factor ANOVA without Replication). Подход используемый для решения данной задачи имеет …

update Опубликовано: 26 января 2019

Использование Пакета анализа MS EXCEL для выполнения двухфакторного дисперсионного анализа (без повторений)


Выполним двухфакторный дисперсионный анализ без повторений с помощью надстройки MS EXCEL Пакет анализа .

update Опубликовано: 26 января 2019

МНК: Степенная зависимость в MS EXCEL


Метод наименьших квадратов (МНК) основан на минимизации суммы квадратов отклонений выбранной функции от исследуемых данных. В этой статье аппроксимируем имеющиеся данные с помощью степенной функции.

update Опубликовано: 11 ноября 2018

МНК: Приближение полиномом в MS EXCEL


Метод наименьших квадратов (МНК) основан на минимизации суммы квадратов отклонений выбранной функции от исследуемых данных. В этой статье аппроксимируем имеющиеся данные с помощью полинома (до 6-й степени включительно).

update Опубликовано: 24 ноября 2018

Простая линейная регрессия в MS EXCEL


Регрессия позволяет прогнозировать зависимую переменную на основании значений фактора. В MS EXCEL имеется множество функций, которые возвращают не только наклон и сдвиг линии регрессии, характеризующей линейную взаимосвязь между факторами, но …

update Опубликовано: 26 января 2019

Множественная регрессия в MS EXCEL


Рассмотрим использование MS EXCEL для прогнозирования переменной Y на основании нескольких переменных Х, т.е. множественную регрессию.

update Опубликовано: 26 января 2019

Использование Пакета анализа MS EXCEL для выполнения двухфакторного дисперсионного анализа (с повторениями)


Выполним двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями с помощью надстройки MS EXCEL Пакет анализа .

update Опубликовано: 26 января 2019

МНК: Метод Наименьших Квадратов в MS EXCEL


Метод наименьших квадратов (МНК) основан на минимизации суммы квадратов отклонений выбранной функции от исследуемых данных. В этой статье аппроксимируем имеющиеся данные с помощью линейной функции y = a x + …

update Опубликовано: 11 ноября 2018

МНК: Экспоненциальная зависимость в MS EXCEL


Метод наименьших квадратов (МНК) основан на минимизации суммы квадратов отклонений выбранной функции от исследуемых данных. В этой статье аппроксимируем имеющиеся данные с помощью экспоненциальной функции.

update Опубликовано: 11 ноября 2018

МНК: Приближение тригонометрическим полиномом в MS EXCEL


Метод наименьших квадратов (МНК) основан на минимизации суммы квадратов отклонений выбранной функции от исследуемых данных. В этой статье аппроксимируем имеющиеся данные с помощью тригонометрического полинома.

update Опубликовано: 24 ноября 2018

Генерация данных для простой линейной регрессии в MS EXCEL


Сгенерируем массив данных для целей простой линейной регрессии. Линейный тренд зададим уравнением: Y = k * X + m .

update Опубликовано: 26 января 2019

Проверка значимости регрессии с помощью дисперсионного анализа (F-тест)


Проведем проверку значимости простой линейной регрессии с помощью процедуры F -тест.

update Опубликовано: 26 января 2019

Использование Пакета анализа MS EXCEL для построения простой линейной регрессионной модели


Проведем простой регрессионный анализ с помощью надстройки MS EXCEL Пакет анализа .

update Опубликовано: 26 января 2019

Подробный разбор задачи (примера) множественной регрессии в MS EXCEL


Рассмотрим пример построения модели множественной регрессии в случае 2-х регрессоров в MS EXCEL.

update Опубликовано: 26 января 2019

Использование Пакета анализа MS EXCEL для построения множественной линейной регрессионной модели


Проведем множественный регрессионный анализ с помощью надстройки MS EXCEL Пакет анализа .

update Опубликовано: 26 января 2019

МНК: Логарифмическая зависимость в MS EXCEL


Метод наименьших квадратов (МНК) основан на минимизации суммы квадратов отклонений выбранной функции от исследуемых данных. В этой статье аппроксимируем имеющиеся данные с помощью логарифмической функции.

update Опубликовано: 11 ноября 2018

МНК: Квадратичная зависимость в MS EXCEL


Метод наименьших квадратов (МНК) основан на минимизации суммы квадратов отклонений выбранной функции от исследуемых данных. В этой статье аппроксимируем имеющиеся данные с помощью квадратичной функции y=ax 2 +bx+с .

update Опубликовано: 24 ноября 2018

Корреляция и ковариация в MS EXCEL


Вычислим коэффициент корреляции и ковариацию для разных типов взаимосвязей случайных величин.

update Опубликовано: 25 ноября 2018

Диаграмма рассеяния в MS EXCEL


Построим диаграмму рассеяния для различных видов взаимосвязей двух переменных. Сгенерируем различные варианты трендов: линейный, квадратичный и затухающий синусоидальный.

update Опубликовано: 25 ноября 2018

© Copyright 2013 - 2021 Excel2.ru. All Rights Reserved