Испытаем встроенные функции анализа на практике, но сначала вспомним, что такое коэффициент корреляции. Коэффициентом корреляции называют число, которое определяет взаимозависимость (связь) между наборами данных и может изменяться в диапазоне от -1 до +1. Если коэффициент корреляции равен 0, это значит, что связь между наборами данных отсутствует. Чем более близок коэффициент корреляции к единице, тем сильнее связь. При прямой корреляции, когда возрастанию значений одного ряда соответствует возрастание значений другого ряда, коэффициент имеет положительный знак, при обратной корреляции (когда возрастанию значений одного ряда соответствует убывание значений второго ряда) — коэффициент отрицательный.
1. На новом листе в Excel введите в ячейку А1 значение 1. Заполните ячейки А1...А10 арифметической прогрессией с шагом 1 так, чтобы в ячейке А10 было значение 10. Введите в ячейку В1 значение 0,5
и заполните ячейки В1...В10 арифметической прогрессией с шагом 0,5. Таким образом, мы подготовили два массива данных.
|
|
2. Даже невооруженным глазом видно, что между этими данными есть связь, потому что каждому возрастанию значения в столбце А соответствует возрастание значения в столбце В. Это правило без исключений, поэтому в результате мы должны получить положительный коэффициент корреляции, равный +1, то есть полную положительную корреляцию.
Щелкните на ячейке СЗ, а затем на кнопке Вставка функции стандартной панели инструментов.
3. В открывшемся окне мастера функций выберите категорию Статистические и функцию ПИРСОН.
4. В следующем окне в поле Массив1 введите список значений столбца А (A1..AL0), а в поле Массив2 — список значений столбца В (В1...В10). После щелчка на кнопке О К в ячейке С1 вы получите ожидаемое значение 1.
5. Вводите в ячейки В1...В10 последовательно значения 15, 14,..., 7, 6. Наблюдайте, как изменяется коэффициент корреляции.
Из этого упражнения можно сделать два вывода.
О Программа Excel оснащена богатым набором статистических функций, значение которых для быстрой и элегантной оценки различного рода вероятностных и статистических параметров данных трудно переоценить.
О Для того чтобы применять статистические функции, надо знать элементы математической статистики.