Все жанры Все авторы
Статистический анализ взаимосвязи. Учебное пособие - Валентин Арьков

Статистический анализ взаимосвязи. Учебное пособие

Страниц

40

Год

—

Исследование включает в себя активное использование полезных инструментов статистического анализа, таких как корреляционный и регрессионный анализ. Однако, не ограничиваясь только этими методами, мы изучаем также эффективные техники работы с электронными таблицами, применяя их на примере смоделированных данных. Но самое интересное происходит, когда полученные навыки и накопленные знания применяются на практике к анализу реальных данных. Мы рассматриваем данные об актуальных ценах в интернет-магазине и биржевых котировках, чтобы исследовать тенденции и прогнозировать будущие изменения. Такой подход дает нам возможность извлекать ценную информацию из моря данных и принимать взвешенные решения на основе выявленных закономерностей. Отличительной особенностью нашего подхода является индивидуальный подход к каждому набору данных, что позволяет получить надежные и точные результаты. Заключительным этапом нашего исследования является систематическое обобщение полученных выводов и формулировка рекомендаций, которые впоследствии можно использовать для принятия стратегических решений.

Читать бесплатно онлайн Статистический анализ взаимосвязи. Учебное пособие - Валентин Арьков

© Валентин Юльевич Арьков, 2020


ISBN 978-5-0050-4525-6

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Предисловие

Предлагаемое учебное пособие позволяет освоить базовые методы исследования взаимосвязей в пакете Microsoft Excel. Все действия описаны подробно, шаг за шагом, с примерами и комментариями. Попутно можно улучшить навыки работы в Excel, что само по себе уже полезно как элемент современной компьютерной грамотности.

Данное учебное пособие представляет собой второй выпуск серии «Бизнес-аналитика и статистика в Excel». При выполнении работы советуем использовать знания и навыки, полученные при изучении первого выпуска под названием «Анализ распределения в Excel». Рекомендуем изучать материал последовательно – и в рамках данной работы, и в рамках данной серии.

Мы будем использовать простые условные обозначения и названия:

– жирный шрифт – названия функций и пунктов меню;

– ЗАГЛАВНЫЕ БУКВЫ – выделение основных терминов и ключевых данных;

– КНОПКИ – кнопки на экране компьютера;

– КЛАВИШИ – клавиши на клавиатуре компьютера.

В тексте описана работа в текущей англоязычной версии Microsoft Excel из пакета Microsoft Office 365. Далее будем называть этот программный продукт просто Excel. При указании функций и пунктов меню мы будем давать оба варианта – на английском и на русском языке. На рисунках будем давать примеры англоязычного интерфейса.

Введение

Взаимосвязи между явлениями бывают самые разные. В данном выпуске мы будем рассматривать самый популярный вид взаимосвязи между случайными величинами, когда текущее значение одной случайной величины Y В СРЕДНЕМ определяется значением другой случайной величины X. Вокруг этого предсказуемого среднего имеется случайный непредсказуемый разброс. Лучше всего, если этот разброс постоянного размаха, то есть «сигма» разброса не меняется. Это так называемая КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ЗАВИСИМОСТЬ.

Эта две случайные величины называют по-разному:

X – факторный признак, фактор, независимая переменная, independent variable;

Y – результативный признак, результат, зависимая переменная, dependent variable.

На графике «иксы» откладывают по горизонтальной оси, а «игреки» – по вертикальной. В математике принято откладывать аргумент функции по оси X, а значение функции – по оси Y. В данном случае мы поступаем точно так же. Это намекает, что Y зависит от Х. Например, люди высокого роста в среднем весят больше. Поэтому рост можно будет обозначить через X, а вес – через Y.

Корреляционная зависимость изучается с помощью методов КОРРЕЛЯЦИОННОГО И РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА. Кроме того, здесь мы снова проведём СВОДКУ И ГРУППИРОВКУ ДАННЫХ, но не для изучения распределения, а для анализа взаимосвязи.

Отчёт о работе оформляется по общим правилам, которые мы уже описали в первом выпуске серии и которые (как мы надеемся) уже удалось освоить в процессе выполнения заданий. Поэтому повторять рекомендации не будем, а сразу займёмся делом.

Общие сведения

В данной работе мы будем исследовать взаимосвязь между случайными величинами статистическими методами.

Мы познакомимся с одним из самых известных видов взаимосвязи под названием КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ЗАВИСИМОСТЬ, или просто КОРРЕЛЯЦИЯ. Можно сказать, что это «зависимость в среднем». Пример показан на рисунке ниже.


Корреляционная зависимость

Вам может понравиться: