この記事では、excel に関する関連知識を提供します。主に、一般的に使用されるデータの記述と分析関数を紹介します。記述統計は、データ分析で一般的に使用される手法です。数学的手法とは、データを整理するための手法です。データを分析し、データの分布、数値特性、確率変数の関係を推定して説明します。
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記述統計には通常、中心傾向分析、離散傾向分析、相関分析の 3 つの部分が含まれます。 。このような分析ニーズに応えるには、Excel の関数式や分析ツールを使用します。
例を示します。
上図のように、A列はある商品のデータですが、その商品の各種記述分析データをC列:D列にカウントする必要があります。関数式は次のとおりです▼
1) 平均
=AVERAGE(A2:A16)
2) 標準誤差
=STDEV(A2:A16) )/SQRT(COUNT(A2: A16))
3) 中央値
=MEDIAN(A2:A16)
4) モード
=MODE (A2:A16)
5) 標準偏差
=STDEV(A2:A16)
6) 分散
=VAR(A2:A16)
7) 尖度
=KURT(A2:A16)
8) 歪度
##=SKEW(A2:A16) 9) 極端な差 =MAX(A2:A16)-MIN(A2:A16)10) 平均信頼水準 (95%) =TINV(0.05, COUNT(A2 :A16)-1)*STDEV(A2:A16)/SQRT(COUNT(A2:A16))指を鳴らして上記の名詞の意味を説明してください平均、中 桁や最頻値など、データの中心的な傾向を表す指標です。平均は、N 個の数値を加算して N で割った結果です。中央値は、サイズでソートされた一連のデータの中央の値です。最頻値は、一連のデータ内で最も頻繁に出現する値です。 分散と標準偏差はデータの分散を示す指標であり、平均からの分散の程度を反映します。 尖度係数と歪度係数は、データの分布の形状を表す指標です。 尖度係数は、正規分布に対する対称分布曲線のピークの急峻さを表す指標です。尖度係数が 0 より大きい場合、両側に極端なデータは少なくなり、尖度係数が 0 より小さい場合、両側に極端なデータが多くなります。 歪度係数は、正規分布に基づいてデータの対称性を表す指標です。歪度係数がゼロに等しい場合、データ分布は対称です。歪度係数が 0 より大きい場合、分布は正に歪んでいます。歪度係数が 0 より小さい場合、分布は負に歪んでいます。 1 より大きい、または -1 未満の歪度係数は高度に歪んだ分布と呼ばれ、0.5 ~ 1 または -0.5 ~ -1 の範囲の歪度係数は中程度に歪んだ分布と呼ばれます。 2. データ分析ツール ライブラリExcel には、関数式の使用に加えて、[データ分析] ツール ライブラリも提供されています。 [開発ツール]タブの[Excelアドイン]をクリックし、表示されるダイアログで[データ分析]を選択し、[OK]ボタンをクリックします。 [データ]タブでツールライブラリを読み込みます。 [データ]タブで、タブの右端にある[データ分析]→[記述統計]をクリックし、[記述統計]を開きます。ダイアログフレーム。 [記述統計]ダイアログ ボックスで関連するパラメータを次のように設定します。[入力エリア]: A1:A16 を選択します。 [グループ化方法]: 入力データを行に配置するか列に配置するかを指定します。この例ではプログレッシブが使用されています。 [最初の列にロゴ] チェックボックス: この例にはタイトル列が含まれているため、このオプションはオンになっています。 [出力オプション]: [出力領域]を選択し、出力結果の保存場所として選択入力ボックスに「F1」と入力します。 [要約統計量]チェックボックス: このチェックボックスがチェックされている場合、記述統計の結果が表示されます。チェックされていない場合、結果は表示されません。この例では、このオプションをオンにします。 [平均信頼度] チェックボックス: このチェックボックスをオンにすると、出力には平均の信頼度が含まれます。この例では、デフォルト値 95 を入力します。これは、有意水準 5% で平均信頼水準を計算することを示します。 [K 番目の最大値]チェックボックス:出力するデータの最大値を必要に応じて指定します。この例では最大値を取得するだけでよいため、このオプションはチェックされていません。 [K番目の最小値]チェックボックス:出力するデータの最小値を必要に応じて指定します。この例では最小値を取得するだけでよいため、このオプションはチェックされていません。 確認後、返される結果は次のとおりです (数式の計算結果と一致します) 関連する学習の推奨事項:以上がExcel でよく使用されるデータ記述および分析関数を要約して共有するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。