本篇文章為大家帶來了關於excel的相關知識,其中主要介紹了常用的資料描述與分析類別函數,描述統計是資料分析中常用的方法,它是指透過數學方法,將資料資料整理、分析,並對資料的分佈狀態、數字特徵和隨機變數之間的關係進行估計和描述的方法,希望對大家有幫助。
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#描述統計通常包括集中趨勢分析、離散趨勢分析和相關分析三大部分。使用Excel函數公式或分析工具可以滿足這樣的分析需求。
我舉個例子。
如上圖所示,A列是某產品數據,現需在C:D列統計其各類別描述分析數據,相關函數公式如下▼
#1) 平均值
=AVERAGE(A2:A16)
2) 標準誤
=STDEV(A2:A16)/SQRT(COUNT(A2: A16))
3) 中位數
=MEDIAN(A2:A16)
4) 眾數
=MODE(A2:A16)
5) 標準差
=STDEV(A2:A16)
6) 變異數
##=VAR(A2:A16)7) 峰度=KURT(A2:A16)8) 偏度=SKEW(A2:A16)# ) 極差=MAX(A2:A16)-MIN(A2:A16)10) 平均置信度(95%)=TINV(0.05,COUNT(A2 :A16)-1)*STDEV(A2:A16)/SQRT(COUNT(A2:A16))打個響指,也解釋以上名詞的意思平均值、中位數、眾數等是表現資料集中趨勢的指標。平均值是N個數相加除以N得到的結果;中位數是一組資料依大小排序後,排在中間位置的數值;眾數是一組資料中出現次數最多的數值。 變異數與標準差是表現資料離散程度的指標,它們反映了與平均值之間的離散程度。 峰度係數和偏度係數是表現資料分佈形狀的指標。 峰度係數是相對於常態分佈而言,描述對稱分佈曲線峰頂尖峭壁程度的指標。峰度係數大於零,則兩側極端資料較少,峰度係數小於零,則兩側極端資料較多。 偏態係數是以常態分佈為標準來描述資料對稱性的指標。偏度係數等於零,則資料分佈對稱。偏度係數大於零,則為正偏態分佈,偏態係數小於零,則為負偏態分佈。偏度係數大於1或小於-1,稱為高度偏態分佈,偏係數在0.5~1或-0.5~-1範圍內,稱為中等偏態分佈。 2、資料分析工具庫除了使用函數公式外,Excel也提供了[資料分析]工具庫。 在[開發工具]標籤下,按一下[Excel加載項],在開啟的對話方塊中選取[資料分析],並按一下[確定]按鈕。將該工具庫載入到[資料]標籤下。 在[資料]標籤下,依序點選[資料分析]→[描述統計](位於選項卡最右側),開啟[描述統計]對話框。 在【描述統計】對話方塊中設定相關參數如下#【輸入區域】:選擇A1:A16。 【分組方式】:指定輸入資料是以行還是以列的方式排列。本例中使用逐行。 【標誌位於第一列】複選框:本例包含標題列,因而勾選此選項。 【輸出選項】:選擇【輸出區域】,並在選擇輸入框中輸入F1,以此作為輸出結果的存放位置。 【總計統計】複選框:若勾選此複選框,則顯示描述統計結果,否則不顯示結果。本例勾選此項。 【平均數置信度】複選框:若勾選此複選框,則輸出包含平均值的置信度。本例鍵入預設值95,表示要計算在顯著水準為5%時的平均值信賴度。 【第K大值】複選框:根據需要指定要輸出資料中的第幾個最大值。本例只需要得到最大值,故不勾選此項。 【第K小值】複選框:根據需要指定要輸出資料中的第幾個最小值。本例只需要得到最小值,故不勾選此項。 確定之後返回結果如下(和公式的計算結果是一致的) #相關學習推薦:以上是總結分享Excel常用的資料描述與分析類別函數的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!