2. Пакет Анализ данных Microsoft Excel

Анализ данных - область информатики, занимающаяся построением и исследованием наиболее общих математических методов и вычислительных алгоритмов извлечения знаний из экспериментальных (в широком смысле) данных.

Ms Excel представляет широкие возможности для проведения анализа данных, находящихся в списке. К средствам анализа относятся:

• Обработка списка с помощью различных формул и функций;

• Построение диаграмм и использование карт Ms Excel;

• Проверка данных рабочих листов и рабочих книг на наличие ошибок;

• Структуризация рабочих листов;

• Автоматическое подведение итогов (включая мастер частичных сумм);

• Консолидация данных;

• Сводные таблицы;

• Специальные средства анализа выборочных записей и данных – подбор параметра, поиск решения, сценарии и др [3].

В состав Microsoft Excel входит набор средств анализа данных (так называемый пакет анализа), предназначенный для решения сложных статистических и инженерных задач. Для проведения анализа данных с помощью этих инструментов следует указать входные данные и выбрать параметры; анализ будет проведен с помощью подходящей статистической или инженерной макрофункции, а результат будет помещен в выходной диапазон. Другие средства позволяют представить результаты анализа в графическом виде.

Статистические данные приводятся в виде длинных и сложных статистических таблиц, поэтому бывает весьма трудно обнаружить в них имеющиеся неточности и ошибки.

Графическое же представление статистических данных помогает легко и быстро выявить ничем не оправданные пики и впадины, явно не соответствующие изображаемым статистическим данным, аномалии и отклонения.

Графическое представление статистических данных является не только средством иллюстрации статистических данных и контроля их правильности и достоверности. Благодаря своим свойствам оно является важным средством толкования и анализа статистических данных, а в некоторых случаях - единственным и незаменимым способом их обобщения и познания.

Регрессия является инструментом пакета анализа данных Microsoft Excel. Линейный регрессионный анализ заключается в подборе графика для набора наблюдений с помощью метода наименьших квадратов. Регрессия используется для анализа воздействия на отдельную зависимую переменную значений одной или более независимых переменных [4].

3. Пример регрессионного анализа данных

Имеется матрица данных следующего вида

	y	X1	X2	X3	X4	X5
1	10,9	1,59	0,26	2,05	0,32	0,14
2	9,6	0,34	0,28	0,46	0,59	0,66
3	10,2	2,53	0,31	2,46	0,30	0,31
4	11,1	4,63	0,40	6,44	0,43	0,59
5	10,8	2,16	0,26	2,16	0,39	0,16
6	9,8	2,16	0,30	2,69	0,32	0,17
7	13,7	0,68	0,29	0,73	0,42	0,23
8	8,8	0,35	0,26	0,42	0,21	0,08
9	8,1	0,52	0,24	0,49	0,20	0,08
10	14,7	3,42	0,31	3,02	1,37	0,73
11	10,9	1,78	0,30	3,19	0,73	0,17
12	11,9	2,40	0,32	3,30	0,25	0,14
13	13,3	9,36	0,40	11,51	0,39	0,38
14	10,9	1,72	0,28	2,26	0,82	0,17
15	8,2	0,59	0,29	0,60	0,13	0,35
16	8,4	0,28	0,26	0,30	0,09	0,15
17	9,4	1,64	0,29	1,44	0,20	0,08
18	9,6	0,09	0,22	0,05	0,43	0,20
19	14,3	0,08	0,25	0,03	0,73	0,20
20	9,9	1,36	0,26	0,17	0,99	0,42

Требуется:

• построить уравнения линейной регрессии, последовательно увеличивая число факторных переменных от одной до пяти;

• определить качество полученных уравнений регрессии и их статистическую значимость;

• оценить статистическую значимость параметров регрессии;

• построить графики остатков для полученных регрессий;

• рассчитать нормированные коэффициенты _j для наилучшего уравнения регрессии

Для выполнения задания используется регрессионный метод пакета «Анализ данных» MS Excel.