Как в excel посчитать дисперсию

Расчет дисперсии в Microsoft Excel

В статистике используется огромное количество показателей, и один из них — расчет дисперсии в Excel. Если это делать самому вручную, уйдет очень много времени, можно допустить уйму ошибок. Сегодня мы рассмотрим, как разложить математические формулы на простые функции. Давайте разберем несколько самых простых, быстрых и удобных способов расчёта, которые позволят все сделать в считанные минуты.

Вычисляем дисперсию

Дисперсией случайной величины называется математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от ее математического ожидания.

Рассчитываем по генеральной совокупности

Чтобы вычислить мат. ожидание в программе будет применяться функция ДИСП.Г, а ее синтаксис выглядит следующим образом «=ДИСП.Г(Число1;Число2;…)».

Возможно применить максимум 255 аргументов, не более. Аргументами могут быть простые числа или ссылки на ячейки, в которых они указаны. Давайте рассмотрим, как посчитать дисперсию в Microsoft Excel:

1. Первым делом следует выделить ячейку, где будет отображаться итог вычислений, а далее кликнуть по кнопке «Вставить функцию».

2. Откроется оболочка управления функциями. Там нужно искать функцию «ДИСП.Г», которая может быть в категории «Статистические» или «Полный алфавитный перечень». Когда она будет найдена, следует выделить ее и кликнуть «ОК».

3. Запустится окно с аргументами функции. В нем нужно выделить строку «Число 1» и на листе выделить диапазон ячеек с числовым рядом.

4. После этого в ячейке, куда была введена функция будут выведены результаты расчетов.

Вот так несложно можно найти дисперсию в Excel.

Производим расчет по выборке

В данном случае выборочная дисперсия в Excel высчитывается с указанием в знаменателе не общего количества чисел, а на одно меньше. Это делается для более меньшей погрешности при помощи специальной функции ДИСП.В, синтаксис которой =ДИСП.В(Число1;Число2;…). Алгоритм действий:

  • Как и в предыдущем методе нужно выделить ячейку для результата.
  • В мастере функции следует найти «ДИСП.В» в категории «Полный алфавитный перечень» или «Статистические».

  • Далее появится окно, и действовать следует также, как и в предыдущем методе.

Видео: Расчет дисперсии в Excel

Заключение

Дисперсия в Excel вычисляется очень просто, намного быстрее и удобнее, чем делать это вручную, ведь функция математическое ожидание довольно сложная и на ее вычисление может уйти много времени и сил.

Источник: tehno-bum.ru

Расчет дисперсии в Microsoft Excel

Среди множества показателей, которые применяются в статистике, нужно выделить расчет дисперсии. Следует отметить, что выполнение вручную данного вычисления – довольно утомительное занятие. К счастью, в приложении Excel имеются функции, позволяющие автоматизировать процедуру расчета. Выясним алгоритм работы с этими инструментами.

Вычисление дисперсии

Дисперсия – это показатель вариации, который представляет собой средний квадрат отклонений от математического ожидания. Таким образом, он выражает разброс чисел относительно среднего значения. Вычисление дисперсии может проводиться как по генеральной совокупности, так и по выборочной.

Способ 1: расчет по генеральной совокупности

Для расчета данного показателя в Excel по генеральной совокупности применяется функция ДИСП.Г. Синтаксис этого выражения имеет следующий вид:

Всего может быть применено от 1 до 255 аргументов. В качестве аргументов могут выступать, как числовые значения, так и ссылки на ячейки, в которых они содержатся.

Посмотрим, как вычислить это значение для диапазона с числовыми данными.

  1. Производим выделение ячейки на листе, в которую будут выводиться итоги вычисления дисперсии. Щелкаем по кнопке «Вставить функцию», размещенную слева от строки формул.

Запускается Мастер функций. В категории «Статистические» или «Полный алфавитный перечень» выполняем поиск аргумента с наименованием «ДИСП.Г». После того, как нашли, выделяем его и щелкаем по кнопке «OK».

Выполняется запуск окна аргументов функции ДИСП.Г. Устанавливаем курсор в поле «Число1». Выделяем на листе диапазон ячеек, в котором содержится числовой ряд. Если таких диапазонов несколько, то можно также использовать для занесения их координат в окно аргументов поля «Число2», «Число3» и т.д. После того, как все данные внесены, жмем на кнопку «OK».

  • Как видим, после этих действий производится расчет. Итог вычисления величины дисперсии по генеральной совокупности выводится в предварительно указанную ячейку. Это именно та ячейка, в которой непосредственно находится формула ДИСП.Г.
  • Способ 2: расчет по выборке

    В отличие от вычисления значения по генеральной совокупности, в расчете по выборке в знаменателе указывается не общее количество чисел, а на одно меньше. Это делается в целях коррекции погрешности. Эксель учитывает данный нюанс в специальной функции, которая предназначена для данного вида вычисления – ДИСП.В. Её синтаксис представлен следующей формулой:

    Количество аргументов, как и в предыдущей функции, тоже может колебаться от 1 до 255.

      Выделяем ячейку и таким же способом, как и в предыдущий раз, запускаем Мастер функций.

    В категории «Полный алфавитный перечень» или «Статистические» ищем наименование «ДИСП.В». После того, как формула найдена, выделяем её и делаем клик по кнопке «OK».

    Производится запуск окна аргументов функции. Далее поступаем полностью аналогичным образом, как и при использовании предыдущего оператора: устанавливаем курсор в поле аргумента «Число1» и выделяем область, содержащую числовой ряд, на листе. Затем щелкаем по кнопке «OK».

  • Результат вычисления будет выведен в отдельную ячейку.
  • Как видим, программа Эксель способна в значительной мере облегчить расчет дисперсии. Эта статистическая величина может быть рассчитана приложением, как по генеральной совокупности, так и по выборке. При этом все действия пользователя фактически сводятся только к указанию диапазона обрабатываемых чисел, а основную работу Excel делает сам. Безусловно, это сэкономит значительное количество времени пользователей.

    Отблагодарите автора, поделитесь статьей в социальных сетях.

    Источник: lumpics.ru

    Exceltip

    Блог о программе Microsoft Excel: приемы, хитрости, секреты, трюки

    Как расчитать дисперсию в Excel с помощью функции ДИСП.В

    Дисперсия — это мера рассеяния, описывающая сравнительное отклонение между значениями данных и средней величиной. Является наиболее используемой мерой рассеяния в статистике, вычисляемая путем суммирования, возведенного в квадрат, отклонения каждого значения данных от средней величины. Формула для вычисления дисперсии представлена ниже:

    Читайте также:  Символ абзаца в excel

    s 2 – дисперсия выборки;

    xср — среднее значение выборки;

    n размер выборки (количество значений данных),

    (xi – xср) — отклонение от средней величины для каждого значения набора данных.

    Для лучшего понимания формулы, разберем пример. Я не очень люблю готовку, поэтому занятием этим занимаюсь крайне редко. Тем не менее, чтобы не умереть с голоду, время от времени мне приходится подходить к плите для реализации замысла по насыщению моего организма белками, жирами и углеводами. Набор данных, редставленный ниже, показывает, сколько раз Ренат готовит пищу каждый месяц:

    Первым шагом при вычислении дисперсии является определение среднего значения выборки, которое в нашем примере равняется 7,8 раза в месяц. Остальные вычисления можно облегчить с помощью следующей таблицы.

    Финальная фаза вычисления дисперсии выглядит так:

    Для тех, кто любит производить все вычисления за один раз, уравнение будет выглядеть следующим образом:

    Использование метода «сырого счета» (пример с готовкой)

    Существует более эффективный способ вычисления дисперсии, известный как метод «сырого счета». Хотя с первого взгляда уравнение может показаться весьма громоздким, на самом деле оно не такое уж страшное. Можете в этом удостовериться, а потом и решите, какой метод вам больше нравится.

    — сумма каждого значения данных после возведения в квадрат,

    — квадрат суммы всех значений данных.

    Не теряйте рассудок прямо сейчас. Позвольте представить все это в виде таблицы, и тогда вы увидите, что вычислений здесь меньше, чем в предыдущем примере.

    Как видите, результат получился тот же, что и при использовании предыдущего метода. Достоинства данного метода становятся очевидными по мере роста размера выборки (n).

    Расчет дисперсии в Excel

    Как вы уже, наверное, догадались, в Excel присутствует формула, позволяющая рассчитать дисперсию. Причем, начиная с Excel 2010 можно найти 4 разновидности формулы дисперсии:

    1) ДИСП.В – Возвращает дисперсию по выборке. Логические значения и текст игнорируются.

    2) ДИСП.Г — Возвращает дисперсию по генеральной совокупности. Логические значения и текст игнорируются.

    3) ДИСПА — Возвращает дисперсию по выборке с учетом логических и текстовых значений.

    4) ДИСПРА — Возвращает дисперсию по генеральной совокупности с учетом логических и текстовых значений.

    Для начала разберемся в разнице между выборкой и генеральной совокупностью. Назначение описательной статистики состоит в том, чтобы суммировать или отображать данные так, чтобы оперативно получать общую картину, так сказать, обзор. Статистический вывод позволяет делать умозаключения о какой-либо совокупности на основе выборки данных из этой совокупности. Совокупность представляет собой все возможные исходы или измерения, представляющие для нас интерес. Выборка — это подмножество совокупности.

    Например, нас интересует совокупность группы студентов одного из Российских ВУЗов и нам необходимо определить средний бал группы. Мы можем посчитать среднюю успеваемость студентов, и тогда полученная цифра будет параметром, поскольку в наших расчетах будет задействована целая совокупность. Однако, если мы хотим рассчитать средний бал всех студентов нашей страны, тогда эта группа будет нашей выборкой.

    Разница в формуле расчета дисперсии между выборкой и совокупностью заключается в знаменателе. Где для выборки он будет равняться (n-1), а для генеральной совокупности только n.

    Теперь разберемся с функциями расчета дисперсии с окончаниями А, в описании которых сказано, что при расчете учитываются текстовые и логические значения. В данном случае при расчете дисперсии определенного массива данных, где встречаются не числовые значения, Excel будет интерпретировать текстовые и ложные логические значения как равными 0, а истинные логические значения как равными 1.

    Итак, если у вас есть массив данных, рассчитать его дисперсию ни составит никакого труда, воспользовавшись одной из перечисленных выше функций Excel.

    Источник: exceltip.ru

    Дисперсия и стандартное отклонение в EXCEL

    Вычислим в MS EXCEL дисперсию и стандартное отклонение выборки. Также вычислим дисперсию случайной величины, если известно ее распределение.

    Сначала рассмотрим дисперсию , затем стандартное отклонение .

    Дисперсия выборки

    Дисперсия выборки ( выборочная дисперсия, sample variance ) характеризует разброс значений в массиве относительно среднего .

    Все 3 формулы математически эквивалентны.

    Из первой формулы видно, что дисперсия выборки это сумма квадратов отклонений каждого значения в массиве от среднего , деленная на размер выборки минус 1.

    В MS EXCEL 2007 и более ранних версиях для вычисления дисперсии выборки используется функция ДИСП() , англ. название VAR, т.е. VARiance. С версии MS EXCEL 2010 рекомендуется использовать ее аналог ДИСП.В() , англ. название VARS, т.е. Sample VARiance. Кроме того, начиная с версии MS EXCEL 2010 присутствует функция ДИСП.Г(), англ. название VARP, т.е. Population VARiance, которая вычисляет дисперсию для генеральной совокупности . Все отличие сводится к знаменателю: вместо n-1 как у ДИСП.В() , у ДИСП.Г() в знаменателе просто n. До MS EXCEL 2010 для вычисления дисперсии генеральной совокупности использовалась функция ДИСПР() .

    Дисперсию выборки можно также вычислить непосредственно по нижеуказанным формулам (см. файл примера ) =КВАДРОТКЛ(Выборка)/(СЧЁТ(Выборка)-1) =(СУММКВ(Выборка)-СЧЁТ(Выборка)*СРЗНАЧ(Выборка)^2)/ (СЧЁТ(Выборка)-1) – обычная формула =СУММ((Выборка -СРЗНАЧ(Выборка))^2)/ (СЧЁТ(Выборка)-1 ) – формула массива

    Дисперсия выборки равна 0, только в том случае, если все значения равны между собой и, соответственно, равны среднему значению . Обычно, чем больше величина дисперсии , тем больше разброс значений в массиве.

    Дисперсия выборки является точечной оценкой дисперсии распределения случайной величины, из которой была сделана выборка . О построении доверительных интервалов при оценке дисперсии можно прочитать в статье Доверительный интервал для оценки дисперсии в MS EXCEL .

    Дисперсия случайной величины

    Чтобы вычислить дисперсию случайной величины, необходимо знать ее функцию распределения .

    Для дисперсии случайной величины Х часто используют обозначение Var(Х). Дисперсия равна математическому ожиданию квадрата отклонения от среднего E(X): Var(Х)=E[(X-E(X)) 2 ]

    Читайте также:  Срзначесли в excel примеры

    Если случайная величина имеет дискретное распределение , то дисперсия вычисляется по формуле:

    где x i – значение, которое может принимать случайная величина, а μ – среднее значение ( математическое ожидание случайной величины ), р(x) – вероятность, что случайная величина примет значение х.

    Если случайная величина имеет непрерывное распределение , то дисперсия вычисляется по формуле:

    Для распределений, представленных в MS EXCEL , дисперсию можно вычислить аналитически, как функцию от параметров распределения. Например, для Биномиального распределения дисперсия равна произведению его параметров: n*p*q.

    Примечание : Дисперсия, является вторым центральным моментом , обозначается D[X], VAR(х), V(x). Второй центральный момент – числовая характеристика распределения случайной величины, которая является мерой разброса случайной величины относительно математического ожидания .

    Примечание : О распределениях в MS EXCEL можно прочитать в статье Распределения случайной величины в MS EXCEL .

    Размерность дисперсии соответствует квадрату единицы измерения исходных значений. Например, если значения в выборке представляют собой измерения веса детали (в кг), то размерность дисперсии будет кг 2 . Это бывает сложно интерпретировать, поэтому для характеристики разброса значений чаще используют величину равную квадратному корню из дисперсиистандартное отклонение .

    Некоторые свойства дисперсии :

    Var(Х+a)=Var(Х), где Х – случайная величина, а – константа.

    Var(Х)=E[(X-E(X)) 2 ]=E[X 2 -2*X*E(X)+(E(X)) 2 ]=E(X 2 )-E(2*X*E(X))+(E(X)) 2 =E(X 2 )-2*E(X)*E(X)+(E(X)) 2 =E(X 2 )-(E(X)) 2

    Это свойство дисперсии используется в статье про линейную регрессию .

    Var(Х+Y)=Var(Х) + Var(Y) + 2*Cov(Х;Y), где Х и Y – случайные величины, Cov(Х;Y) – ковариация этих случайных величин.

    Если случайные величины независимы (independent), то их ковариация равна 0, и, следовательно, Var(Х+Y)=Var(Х)+Var(Y). Это свойство дисперсии используется при выводе стандартной ошибки среднего .

    Покажем, что для независимых величин Var(Х-Y)=Var(Х+Y). Действительно, Var(Х-Y)= Var(Х-Y)= Var(Х+(-Y))= Var(Х)+Var(-Y)= Var(Х)+Var(-Y)= Var(Х)+(-1) 2 Var(Y)= Var(Х)+Var(Y)= Var(Х+Y). Это свойство дисперсии используется для построения доверительного интервала для разницы 2х средних .

    Стандартное отклонение выборки

    Стандартное отклонение выборки – это мера того, насколько широко разбросаны значения в выборке относительно их среднего .

    По определению, стандартное отклонение равно квадратному корню из дисперсии :

    Стандартное отклонение не учитывает величину значений в выборке , а только степень рассеивания значений вокруг их среднего . Чтобы проиллюстрировать это приведем пример.

    Вычислим стандартное отклонение для 2-х выборок: (1; 5; 9) и (1001; 1005; 1009). В обоих случаях, s=4. Очевидно, что отношение величины стандартного отклонения к значениям массива у выборок существенно отличается. Для таких случаев используется Коэффициент вариации (Coefficient of Variation, CV) – отношение Стандартного отклонения к среднему арифметическому , выраженного в процентах.

    В MS EXCEL 2007 и более ранних версиях для вычисления Стандартного отклонения выборки используется функция =СТАНДОТКЛОН() , англ. название STDEV, т.е. STandard DEViation. С версии MS EXCEL 2010 рекомендуется использовать ее аналог =СТАНДОТКЛОН.В() , англ. название STDEV.S, т.е. Sample STandard DEViation.

    Кроме того, начиная с версии MS EXCEL 2010 присутствует функция СТАНДОТКЛОН.Г() , англ. название STDEV.P, т.е. Population STandard DEViation, которая вычисляет стандартное отклонение для генеральной совокупности . Все отличие сводится к знаменателю: вместо n-1 как у СТАНДОТКЛОН.В() , у СТАНДОТКЛОН.Г() в знаменателе просто n.

    Стандартное отклонение можно также вычислить непосредственно по нижеуказанным формулам (см. файл примера ) =КОРЕНЬ(КВАДРОТКЛ(Выборка)/(СЧЁТ(Выборка)-1)) =КОРЕНЬ((СУММКВ(Выборка)-СЧЁТ(Выборка)*СРЗНАЧ(Выборка)^2)/(СЧЁТ(Выборка)-1))

    Другие меры разброса

    Функция КВАДРОТКЛ() вычисляет с умму квадратов отклонений значений от их среднего . Эта функция вернет тот же результат, что и формула =ДИСП.Г( Выборка )*СЧЁТ( Выборка ) , где Выборка – ссылка на диапазон, содержащий массив значений выборки ( именованный диапазон ). Вычисления в функции КВАДРОТКЛ() производятся по формуле:

    Функция СРОТКЛ() является также мерой разброса множества данных. Функция СРОТКЛ() вычисляет среднее абсолютных значений отклонений значений от среднего . Эта функция вернет тот же результат, что и формула =СУММПРОИЗВ(ABS(Выборка-СРЗНАЧ(Выборка)))/СЧЁТ(Выборка) , где Выборка – ссылка на диапазон, содержащий массив значений выборки.

    Вычисления в функции СРОТКЛ () производятся по формуле:

    Источник: excel2.ru

    Разбираем формулы среднеквадратического отклонения и дисперсии в Excel

    Цель данной статьи показать, как математические формулы, с которыми вы можете столкнуться в книгах и статьях, разложить на элементарные функции в Excel.

    В данной статье мы разберем формулы среднеквадратического отклонения и дисперсии и рассчитаем их в Excel.

    Перед тем как переходить к расчету среднеквадратического отклонения и разбирать формулу, желательно разобраться в элементарных статистических показателях и обозначениях.

    Рассматривая формулы моделей прогнозирования, мы встретимся со следующими показателями:

    Например, у нас есть временной ряд – продажи по неделям в шт.

    Для этого временного ряда i=1, n=10 , ,

    Рассмотрим формулу среднего значения:

    Для нашего временного ряда определим среднее значение

    Также для выявления тенденций помимо среднего значения представляет интерес и то, насколько наблюдения разбросаны относительно среднего. Среднеквадратическое отклонение показывает меру отклонения наблюдений относительно среднего.

    Формула расчета среднеквадратического отклонение для выборки следующая:

    Разложим формулу на составные части и рассчитаем среднеквадратическое отклонение в Excel на примере нашего временного ряда.

    1. Рассчитаем среднее значение для этого воспользуемся формулой Excel =СРЗНАЧ(B11:K11)

    = СРЗНАЧ(ссылка на диапазон) = 100/10=10

    2. Определим отклонение каждого значения ряда относительно среднего

    для первой недели = 6-10=-4

    для второй недели = 10-10=0

    для третей = 7-1=-3 и т.д.

    3. Для каждого значения ряда определим квадрат разницы отклонения значений ряда относительно среднего

    для первой недели = (-4)^2=16

    для второй недели = 0^2=0

    для третей = (-3)^2=9 и т.д.

    4. Рассчитаем сумму квадратов отклонений значений относительно среднего с помощью формулы =СУММ(ссылка на диапазон (ссылка на диапазон с )

    =16+0+9+4+16+16+4+9+0+16=90

    5. , для этого сумму квадратов отклонений значений относительно среднего разделим на количество значений минус единица (Сумма((Xi-Xср)^2))/(n-1)

    = 90/(10-1)=10

    6. Среднеквадратическое отклонение равно = корень(10)=3,2

    Итак, в 6 шагов мы разложили сложную математическую формулу, надеюсь вам удалось разобраться со всеми частями формулы и вы сможете самостоятельно разобраться в других формулах.

    Читайте также:  Эксель обучение для чайников

    Рассмотрим еще один показатель, который в будущем нам понадобятся – дисперсия.

    Как рассчитать дисперсию в Excel?

    Дисперсия – квадрат среднеквадратического отклонения и отражает разброс данных относительно среднего.

    Рассчитаем дисперсию:

    Итак, теперь мы умеем рассчитывать среднеквадратическое отклонение и дисперсию в Excel. Надеемся, полученные знания пригодятся вам в работе.

    Точных вам прогнозов!

    Присоединяйтесь к нам!

    Скачивайте бесплатные приложения для прогнозирования и бизнес-анализа:

    • Novo Forecast Lite – автоматический расчет прогноза в Excel .
    • 4analytics – ABC-XYZ-анализ и анализ выбросов в Excel.
    • Qlik Sense Desktop и QlikView Personal Edition – BI-системы для анализа и визуализации данных.

    Тестируйте возможности платных решений:

    • Novo Forecast PRO – прогнозирование в Excel для больших массивов данных.

    Получите 10 рекомендаций по повышению точности прогнозов до 90% и выше.

    Источник: 4analytics.ru

    Как рассчитать дисперсию в Excel

    Используйте Excel для запуска регрессионного анализа

    Анализ данных> Окно линейной регрессии открыто, готово к принятию выборов »
    данные расширяющиеся = «300»
    />

    Excel предоставляет функции для расчета дисперсии, а также поддерживает надстройки, которые позволяют проводить регрессионный анализ.

    Дисперсия показывает, насколько широко набор чисел отличается от среднего числа. При сравнении расчетов дисперсии, чем выше дисперсия, тем шире распределяются числа в наборе данных. Например, дисперсия 0 указывает, что все числа в выбранном наборе данных совпадают. (Стандартное отклонение — это квадратный корень дисперсии, а также измерение степени распространения набора данных.) Вы можете запустить дисперсию для любого набора чисел в Excel.

    Регрессионный анализ помогает понять связь между переменными. Он предоставляет анализ, который математически определяет, влияет ли и как одна переменная на другую статистически значимым образом. Чтобы запустить регрессию в Excel, вам понадобятся два набора чисел, один из которых служит переменной Y, а другой — переменной X. Чаще всего эти цифры вводятся в два соседних столбца.

    Следующие функции отклонения работают в Excel 2019, Excel 2016 и Excel 2010 в Windows; Excel 2016 и Excel 2011 на macOS; и Microsoft Excel на Android и iOS, а также Office 365.

    Рассчитать дисперсию выборки или популяции

    В ячейке, в которой вы хотите рассчитать дисперсию, введите: = VAR.S (

    Функция VAR.S предполагает, что набор данных является выборкой, а не всей совокупностью.

    Затем введите диапазон ячеек, например B2: B11. (Если вы предпочитаете, вы можете нажать или нажать, чтобы выбрать диапазон ячеек.)

    Затем введите: )

    Результат будет отображаться в ячейке. В ячейке уравнение должно выглядеть примерно так: = VAR.S ($ B $ 2: $ B $ 11)

    Если вы уверены, что работаете с полным набором данных о населении, вы можете использовать функцию VAR.P. Это будет выглядеть так: = VAR.P ($ B $ 2: $ B $ 11)

    Выполнить регрессионный анализ в Excel на Windows или MacOS

    Чтобы запустить регрессии в системах Windows или macOS, вам нужно установить надстройку Analysis ToolPak для Excel. ToolPak будет работать в Excel 2007 или новее в системах Windows и Excel 2016 или новее в системах MacOS.

    В последних версиях Microsoft Excel для Windows введите «надстройка» в поле поиска в Excel, нажмите клавишу ввода, затем выберите результат с шестерней слева от слова «Надстройка», которое отображается. (Для других версий Excel в Windows выберите «Файл»> «Параметры»> «Надстройки». Затем в поле «Управление» выберите «Надстройки Excel» и «Перейти».) Далее установите флажок рядом с «Пакет инструментов анализа», затем нажмите ОК.

    В версиях Excel для MacOS выберите «Инструменты»> «Надстройки Excel». Затем установите флажок «Пакет инструментов анализа» и нажмите «ОК».

    Дополнительные способы установки пакета инструментов для анализа см. На странице справки Microsoft «Загрузить пакет инструментов для анализа в Excel». После установки ToolPak предоставляет вам доступ к инструментам анализа данных.

    Выберите вкладку Данные , найдите область анализа и выберите Анализ данных .

    Выберите Регрессия из списка, затем выберите ОК .

    Выбор регрессии »
    класс = «LazyLoad»
    data-click-tracked = «true» data-img-lightbox = «true» data-expand = «300» data-tracking-container = «true»
    />

    В поле Input Y Range введите (или выберите) диапазон ячеек, содержащих переменные Y. Например, это может быть $ B $ 2: $ B $ 10.

    В поле Input X Range введите (или выберите) диапазон ячеек, содержащих переменные X. Например, это может быть $ A $ 2: $ A $ 10.

    При желании установите флажок «Метки» или внесите любые другие изменения в отображаемые параметры расчета регрессии.

    В разделе «Параметры вывода» выберите расположение вывода. Чаще всего вы захотите выбрать кнопку «Новый слой листа», оставив поле незаполненным.

    Выберите ОК .

    Ваши результаты регрессии будут отображены в новом листе.

    Выполнить регрессионный анализ в Excel Online

    В браузере, включая браузер Safari на iPad, вы можете выполнять линейную регрессию в Excel в режиме онлайн с помощью надстройки.

    Откройте электронную таблицу с вашими данными в вашем браузере.

    Выберите Вставить > Надстройки Office .

    В открывшемся окне поиска введите « XLMiner Analysis ToolPak » и нажмите клавишу ввода.

    Выберите Добавить . Несколько потенциальных инструментов данных должны отображаться в правой части экрана.

    Выберите Линейная регрессия .

    В поле Input Y Range введите (или выберите) диапазон ячеек, содержащих переменные Y. Например, это может быть $ B $ 2: $ B $ 10.

    В поле Input X Range введите (или выберите) диапазон ячеек, содержащих переменные X. Например, это может быть $ A $ 2: $ A $ 10.

    При желании установите флажок «Метки» или внесите любые другие изменения в отображаемые параметры расчета регрессии.

    В поле «Диапазон вывода» выберите ячейку, расположенную достаточно далеко справа или снизу от листа, чтобы убедиться, что она выходит за пределы диапазона всех других данных в документе Excel. Например, если все ваши данные находятся в столбцах от A до C, вы можете ввести $ F $ 1 в поле диапазона вывода.

    Выберите ОК .

    Результаты вашей регрессии будут отображаться на вашем листе Excel, начиная с выбранной ячейки.

    Источник: solutics.ru