Табличний процесор ms excel. Побудова лінії тренда. Засоби прогнозування даних



Скачати 207.05 Kb.
Дата конвертації28.03.2016
Розмір207.05 Kb.

Табличний процесор MS Excel. Побудова лінії тренда. Засоби прогнозування даних


МЕТА: навчитись використовувати засоби MS Excel для побудови кількісних прогнозів на наступний часовий період на основі даних за минулий часовий період
ЗАВДАННЯ 1. Прогнозування на основі лінії тренда.

Методичні рекомендації

Ms Excel має засоби кількісного прогнозування, які дають змогу зробити прогноз шляхом поширення (екстраполяції) да­них на наступний часовий період на основі даних за минулий часовий період.



Часовий ряд — числова послідовність даних спостережень, що характеризують зміну певної величини, наприклад, певно­го економічного показника в часі. Кожен елемент часового ряду називають рівнем ряду, він відповідає певному моментові часу.

У MS Excel лінію рівняння регресії називають лінією трен­да. Вона вказує тенденцію зміни даних, її застосовують для складання прогнозів.

Лінію тренда будують на основі пласкої діаграми. Щоб по­будувати лінію тренда, можна використовувати один із п'яти типів апроксимації:

1) лінійна у = тх + b,

де т тангенс кута нахилу прямої, b — ордината точки пере­тину прямої з віссю ординат;

2) логарифмічна y= c lnx +b

де с, b — сталі;

3) степенева y= cxb

де с, b — сталі;

4) експоненціальна y = y= cebx

де с, b — сталі;

6) лінійна фільтрація — кожна точка даних на лінії тренда будується на основ: середнього вказаної кількості точок даних (періодів). Чим більша кількість періодів встановлюється, тим більш гладкою, але менш точною, стає лінія тренда.

На діаграмі можна виділити будь-який ряд даних і додати до нього лінію тренда. Коли додавати її до ряду даних, вона зв'язується з ним, і тому під час зміни значень у ряді даних лінія тренда автоматично перераховується і оновлюється на діаграмі.

Крім того, користувачеві надається можливість обирати точку, в якій лінія гренда перетинає вісь ординат, відображен­ня на діаграмі рівняння регресії та величини достовірності ап­роксимації.

У Ms Ехсel, побудувавши гістограму часового ряду, з кон­текстного меню рядів даних можна побудувати лінію тренда безпосередньо на гістограмі й відобразити на ній рівняння рег­ресії, вказавши достовірність апроксимації, а потім виконати за допомогою лінії тренда графічне зображення прогнозованих даних.

Якщо встановлено прапорець у віконці Показы­вать уравнение на диаграмме, то рівняння лінії тренда відо­бражатиметься на діаграмі. При встановленому прапорці у ві­конці Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации (R) на діаграмі відображатиметься величина достовірності апроксимації статистичних даних рівнянням регресії: чим ближче R^2 до 1, тим ліпше апроксимуються дані. Якщо ця величина перебуває в межах від 0,9 до 1, то лінію тренда можна використовувати для прогнозування.

8. На діаграмі буде відображена лінія тренда, що відповідає обраному типу лінії тренда Щоб змінити вигляд лінії (колір, товщину, стиль), потрібно відкрити її контекстне меню і в діалоговому вікні Формат линии тренда вкладка Вид обрати необхідні параметри.

Як бачимо, слід обирати такий тип лінії тренда, щоб значен­ня величини R^2 перебувало в межах від 0,9 до 1. Отже, обра­ний тип Логарифмическая линия тренда дуже добре алрокси-мує задані статистичні дані (R^2=),
ЗАВДАННЯ 2. Прогнозування із застосуванням вбудованих функцій прогнозування. Застосувати вбудовані функції прогнозування з метою складання кількісного прогнозу до наведеного у завданні 1 прикладу.

Методичні рекомендації

Для лінійної апроксимації статистичних даних у=тх + b, де m— тангенс кута нахилу прямої до вісі абсцис, bордина­та точки перетину прямої з віссю ординат, Ms Excel має такі функції прогнозування, що належать до категорії статистич­них функцій: ПРЕДСКАЗ, ТЕНДЕНЦИЯ.

За допомогою функції ПРЕДСКАЗ обчислюється одне зна­чення рівняння лінійної регресії. Вона має такий синтаксис: ПРЕДСКАЗ (х', відомі _знач_у; відомі_знач_х), де х — значен­ня незалежної величини, що спостерігається (наприклад, пев­не значення часу), для якого передбачається значення залеж­ної величини, що спостерігається; відомі_знач_у – масив відомих значень залежної величини, значення якої спостеріга­ються; відомі_знач_х — масив відомих значень незалежної ве­личини (наприклад, значення часу), для яких відомі значення залежної величини, що спостерігається. Розмір масивів відо-мі_знач_у та відомі__знач_х має бути однаковим.

Якщо немає аргументу відомі_знач_х, то вважається, що це масив {1; 2; 3; ...; п}, де п — розмір масивів відомі_знач_у та відомі_знач_х.

Замість значень у ролі аргументів можуть бути адреси ко­мірок та їх діапазони. Наприклад, у комірку В2 введено фор­мулу:

= ПРЕДСКАЗ(А2; $В$3: $В$7; $С$3: $С$7).

За допомогою функції ТЕНДЕНЦИЯ вираховується значен­ня рівняння лінійної регресії для діапазону значень незалеж­ної змінної як для випадку одновимірного, так і для багатовимірного рівняння регресії. Багатовимірна лінійна модель регресії має такий вигляд:

Y= m1x1 + m2x2 +...+ mn xn + b (1)

Функція має такий синтаксис:



ТЕНДЕНЦИЯ (відомі_знач_у; відомі _знач_х; нові_знач_ х; стала),

де нові_знач_ х — масив значень незалежної величини, що спостерігається (наприклад, певне значення часу), для якого передбачається значення залежної величини, що спостері­гається; відомі _знач_у — масив відомих значень залежної ве­личини, значення якої спостерігаються; відомі_знач_х — ма­сив відомих значень незалежної величини (наприклад, значення часу), для яких відомі значення залежної величини, що спостерігається; стала — логічне значення, яке вказує, чи потрібно, щоб стала b у формулі (1) дорівнювала 0: істина або відсутність цього аргументу b обчислюється, хибність b вважається таким, що дорівнює 0.

Розмір масивів відомі_знач_у та відомі_знач_х має бути од­наковим.

Для багатовимірного рівняння регресії слід задавати маси­ви відомі_знач_х та нові_знач_ х для кожної незалежної змін­ної. Якщо немає аргументу нові_знач_ х, то вважається, що масив нові_знач_ х збігається з масивом відомі _знач_х.

Для експоненціальної апроксимації статистичних даних

де с, bсталі, Ms Excel має функцію прогнозування РОСТ.

Функція РОСТ має такий синтаксис:

РОСТ (відомі _знач_у; відомі_знач_х; нові_знач_ х; стала), де нові_знач_х -- масив значень незалежної величини, що спостерігається (наприклад, певне значення часу), для якого передбачається значення залежної величини, що спостері­гається; відомі_знач_у — масив відомих значень залежної ве­личини, значення якої спостерігаються; відомі_знач_х — ма­сив відомих значень незалежної величини (наприклад, значення часу), для яких відомі значення залежної величини, що спостерігається; сіпала — логічне значення, яке вказує, чи потрібно, щоб стала b у формулі (1) дорівнювала 0: істина або брак цього аргументу b обчислюється, хибність b вва­жається таким, що дорівнює 0.

Розмір масивів відомі _значy та відомі_знач_х має бути од­наковим.

Для багатовимірного рівняння регресії варто задавати маси­ви відомі_знач_х і нові_знач_х для кожної незалежної змін­ної. Якщо аргументу нові_знач_х немає, то вважається, що масив нові_знач_х збігається з масивом відомі_знач_х.

Якщо немає аргументу відомі_знач_х, то вважається, що це масив {1; 2; 3; ...; п}, де п — розмір масивів відомі_знач_у та відомі_знач_х.



Алгоритм розв'язання

1. У поточній книзі створіть робочий аркуш з ім'ям Функції прогнозування.

2. Перевіримо, чи є підстави застосовувати функції прогно­зування лінійного тренда ПРЕДСКАЗ та ТЕНДЕНЦИЯ. Скопіюємо на цей робочий аркуш вихідну табл.1 із робочо­го аркуша Линия тренда, побудуємо гістограму і на ній – лінію тренда на зразок Линейная з відображенням величини достовірності апроксимації Н^2 .

3. Значення К^2 = 0,912, і це дає підстави вважати рівняння лінії тренда прийнятним для прогнозування.

4. У комірку, наприклад Н4, введіть формулу =ПРЕДСКАЗ (Н2; $B$3:$G$3; $В$2:$g$2), використовуючи Маистер функкцій, задайте аргументи в діалоговому вікні Аргументы фун­кции шляхом натискання на кнопку ОК. Скопіюйте формули у комірки I4 та J4.

5. Порівняйте обчислені значення з тими, що зняті з лінії тренда, зробіть висновки.

6. Виділіть діапазон комірок Н5:І5 і введіть шляхом вико­ристання Майстра функцій формулу =ТЕНДЕНЦИЯ(Н5:І5; ВЗ: G3; B2:G2),

Натисніть клавішу F2 , а потім клавіші Ctrl + Shift +Enter.

7. Порівняйте отримані значення з тими, що обчислені шля­хом використання функції ПРЕДСКАЗ. Зробіть висновки.

8. Перевірте, чи є підстави застосовувати функцію прогно­зування експоненціального тренда РОСТ. Для цього на гісто­грамі побудуйте лінію тренда на зразок Експоненциальная з відображенням величини достовірності апроксимації R^2 Зробимо висновок: цей тип лінії тренда не підхо­дить для прогнозування у цьому разі статистичних даних.

9. Переконайтеся в тому, що прогнозні значення, обчислені за допомогою використання функції РОСТ, значно відрізня­ються від обчислених за допомогою функцій ТЕНДЕНЦІЯ, ПРЕДСКАЗ та отриманих на основі лінії регресії логарифміч­ного типу. В комірки Н6:І6 уведіть шляхом використання Майстра функцій формулу = РОСТ(Н6:І6; B3:G3; B2:G2) і на­тисніть на клавіші F2, а потім Ctrl + Shift +Enter.
Методичні рекомендації

Підбір параметра — засіб пошуку певного значення комірки шляхом зміни значення в іншій комірці. У процесі підбирання параметра значення в комірці змінюється доти, доки формула, залежна від цієї комірки, не набуде необхідного результату. Microsoft Excel змінює значення в конкретній комірці доти, доки формула, залежна від цієї комірки, не набуває потрібного результату.

Алгоритм розв'язання

1.Виділіть комірку, в якій міститься значення суми виплат, обчислене за формулою:

S= V(1+P/100)T

Для заданої таблиці це буде комірка С16.

2. Меню СервисПодбор параметра.

У діалоговому вікні Подбор параметра потрібно:

а) перевірити, чи задана адреса комірки С16, яка містить зна­чення суми до виплат, у текстовому полі Установить в ячейке',

б) встановити текстовий курсор у текстове віконце Значение і ввести з клавіатури потрібне значення, у цьому прикладі 12 000;

в) встановити текстовий курсор у текстове віконце Изменяя значение ячейки і клацнути на кнопку комірки, в котрій міс­титься значення терміну вкладу С13;

г) клацнути на кнопку ОК.

3. Проаналізуйте таблицю. Яке значення терміну вкладу з'явилось у комірці С13?

Обчислене значення терміну вкладу і буде тим шуканим значенням терміну вкладу, за якого значення суми виплат до­сягне заданого обсягу (у цьому разі 12 000 грн).


Консолідація даних

При консолідації даних об'єднуються дані з декількох діа­пазонів, розміщених у різних місцях, у тому числі й у мережі.

Наприклад, якщо є робочий аркуш витрат для кожного ре­гіонального представництва, консолідацію використовують для перетворення цих даних в аркуш корпоративних витрат. Консолідувати дані в Microsoft Excel можна декількома спосо­бами. Найзручніший метод полягає в створенні формул, в яких є посилання на комірки в кожному діапазоні об'єднаних да­них. Формули, що містять посилання на декілька робочих ар­кушів, називаються тривимірними. Консолідацію з розташу­вання слід застосовувати, якщо наприклад, е дані декількох робочих аркушів, створених на основі одного шаблону. Коли встановлено автоматичне оновлення консолідації при зміні по­чаткових даних, не можна змінити набір комірок і діапазонів, які входять у консолідацію. Ця функція доступна тільки під час оновлення консолідації вручну. Консолідацію з категорій слід використовувати, якщо потрібно узагальнити робочі ар­куші, які мають однакові заголовки рядів і стовпців, але різну організацію даних. За допомогою цього способу можна кон­солідувати дані з однаковими заголовками з усіх аркушів.

Алгоритм виконання консолідації з розташування

1. Створити таблиці Обсягу продаж в різних містах, (таб.5) кожну таблицю на іншому робочому листі і обовязково в одних і тих же комірках.

На робочому аркуші Консолидация створіть заголовок для консолідованих даних: Обсяг продажу у 200_році.

2. Виділіть комірку, починаючи з якої вставлятимуться консолідовані дані.

3. Увійдіть в меню ДанныеКонсолидация.

4. У діалоговому вікні Консолидация потрібно:

а) у полі Функция вибрати зі списку Сумма;

б) у полі Ссылка встановити текстовий курсор і перейти на робочий аркуш Львів виділити на ньому комірки А2:Еб, після чого натиснути на кнопку Добавить діалогового вікна Консолидация;

в) повторити Суми дії пункту б для робочого аркуша;

г) повторити дії пункту б для робочого аркуша Київ, але на кнопку Добавить не натискати;

д) встановити прапорці у віконцях індикаторних перемика­чів: подписи верхней строки, значения левого столбца, Сдавать связи с исходными данными, клацнути на кнопку ОК.

Під час складання звітної відомості використовувалися ста­тистичні функції РАНГ і ЧАСТОТА.

Функція РАНГ (Rank) по­вертає ранг числа в списку чисел. Ранг числа — це положення його величини у впорядкованому списку. Якщо список відсор­тувати, то ранг числа буде його позицією в списку. Синтаксис Рангу (число; посилання; порядок):

число — число (або адреса комірки, що містить число) для якого визначається ранг;

посилання — комірки або посилання на список чисел. Нечислові значення у посиланні ігноруються;

-порядок -- число, що визначає спосіб впорядкування. Якщо значення параметра Порядок дорівнює 0 або його немає то MS Excel визначає ранг числа так, ніби посилання було списком, відсортованим за спаданням. Якщо значення пара­метра Порядок є будь-яким ненульовим числом, то MS Excel визначає ранг числа таким чином, якби посилання було спис­ком, відсортованим за зростанням.

За допомогою функції РАНГ однаковим числам надається однаковий ранг. За допомогою функції ЧАСТОТА (Frequency) повертається розподіл частот у вигляді вертикального масиву. Для такої кількості значень і кількості інтервалів частотний розподіл підраховує, скільки початкових значень потрапляє в кожен інтервал.

Синтаксис ЧАСТОТА (масив_даних; двійковий_масив):

масив_даних — масив або посилання на дані, для яких обчислюються частоти; якщо масив_даних не містить значень, то функція ЧАСТОТА повертає масив нулів;

двійковий__масив — масив або посилання на безліч ін­тервалів, в які групуються значення аргументу масив__да­них.

Якщо у двійковому_масиві немає значень, то функція ЧАС­ТОТА повертає кількість елементів в аргументі двійкового ма­сиву.


Діаграми

В Excel є два різні способи збереження в пам’яті діаграм, що створені за певними числовими даними: це “вбудовані” діаграми та “діаграмні сторінки” Вбудовані– це діаграми або графіки, які накладені на робочу сторінку і зберігаються в цьому ж файлі. В діаграмних сторінках створюються нові графічні файли. Створити вбудовану діаграму найпростіше за допомогою майстра діаграм, який є складовою частиною пакету Excel.



Поняття серій (ряду) та категорій даних;

Серією або рядом даних є набір значень, які будуть відображатись у діаграмі або графіку. Це одна група даних, які ми можемо виділити в стовпчику чи рядку або набір значень в комірках, що згруповані разом. На створеній діаграмі серії даних можна виділити за допомогою маркерів даних, тобто, графічних об’єктів, які використовуються для представлення даних, що відображаються в діаграмі. Наприклад, на лінійчастих діаграмах- це різнокольорові лінії для кожної окремої серії даних. Для кожної серії- свій колір. Це ж стосується й інших типів діаграм.

На деяких діаграмах, наприклад на кругових, можуть бути відображені тільки окремі ряди даних, а на інших діаграмах – декілька рядів даних, які легко можна порівняти між собою.

Часто ряд даних розглядається за виконання певних умов, наприклад, в порівнянні або за певний період часу. Тому, при побудові діаграм важливо визначити суть елементів даних (кожного окремого значенні) в межах серії даних. Для цього служать, так звані, категорії даних. Наприклад, час є категорією даних. для будь-якої діаграми, яка відображає зміни тієї чи іншої величини в часі (діаграми з віссю часу). На таких діаграмах для вибірки окремих значень в серії даних використовують одиниці часу - роки, місяці, дні, тощо. Для вибірки окремих значень в серії даних можна використовувати і будь-які інші (не часові) категорії, наприклад, найменування товарів, назви фірм, тощо.
Підготовка даних для побудови діаграми;

Після того, коли визначено, які серії даних необхідно відобразити на діаграмі і що буде використовуватись в якості категорій, можна приступати до введення цих даних на робочий лист Excel. Організувати серії даних можна як в рядочках, так і в стовпцях. Одна серія не повинна перевищувати 4000 значень. У випадку, коли значень більше, використовують тільки стовпчики, оскільки в рядках кількість комірок буде недостаньою для іх розміщення. На діаграмі можна відобразити не більше 255 серій даних. В цілому для побудови діаграми не можна використовувати більше 32000 значень даних.

Для введення даних, що будуть відображатись у діаграмі, необхідно виконати наступні дії:

Увести ім’я кожної серії даних та значення її елементів в окремий рядок або стовпчик робочого аркуша. Значення елементів даних в серіях, які містяться в комірках можуть бути як числовими значенняи, так і результатами обчислень за формулами.

Увести значення або найменування, які ідентифікують категорії даних. Категорїї даних можуть біти розміщені у окремому стовпчику або рядку.

Часто дані, які призначені для побудови діаграми уводять або збирають у суміжні діапазони робочого аркуша. Це значно спрощує відображення даних на діаграмі, хоча й не є обов’язковим.


Види діаграм та графіків.

Excel нам пропонує декілька типів діаграм, з яких ми можемо вибрати той, який найкраще покаже наші дані та зв’язки між ними. Кожен тип діаграм реалізує свою визначену мету. Наведемо ці типи та їх короткий опис:



тип діаграми

Опис

Гістограма

Показує зміну даних за певний час та ілюструє співвідношення окремих значень даних

Лінійчата

Відображає співвідношення окремих компонент

Графік

Відображає тенденції зміни даних за рівні проміжки часу

Кругова

Ілюструє відносні значення елементів із одного ряду

Точкова

Відображає взаємозв’язок між числовими значеннями в декількох рядах

З областями

Підкреслює величину зміни напротязі певного періоду часу

Кільцева

Показує вклад кожного елемента в загальну суму

Пелюсткова (лепестковая)

Кожна категорія має власну вісь координат, що виходить з початку координат (дозволяє порівняти загальні значення із декількох наборів даних, що зручно використовувати. наприклад, при статистичних дослідженнях питання)

Бульбашкова (пузырьковая)

Відображає взаємозв’язок між числовими значеннями в декількох рядах (за двома змінними), але також(за допомогою кругів, або пузірьков, різних розмірів) вказує значення третьої змінної

Повержня

Використовується для пошуку найкращого поєднання двох наборів даних.

Біржева

Використовується для демонстрації максимальних та мінімальних цін акцій, а також цін закриття.

Циліндрична, конічна,пірамідальна

Ілюструє тенденції зміни та співвідношення значень даних за допомогою об’ємних зображень конуса, циліндра або піраміди.

Інформацію, яку важко проаналізувати на робочому аркуші, можна легко оцінити за діаграмою, яка відображає ці дані. Грамотно підібраний тип діаграми допоможе користувачу правильно трактувати наведену в ній інформацію, зробити на її основі потрібні висновки та суттєво покращить звіти й презентації. Але при виборі типу діаграми або графіка необхідно усвідомлювати, що виражає кожен тип діаграм, а також правильно вибрати дані та передбачити кінцевий результат. Вибір діаграми залежить від того, яким чином ви трактуєте ваші дані, які залежності між ними ви хочете показати. Об’ємні діаграми мають більш вражаючий вигляд, приємні для ока, добре підходять для показових звітів та публічних презентацій. Однак, об’ємно заповнені лінійчаста, кругова діаграма, гістограма нічого нового не додають до інформації, що відображається ними в порівнянні з плоскими зображеннями тих же діаграм. Більш того, плоскі діаграми часто мають акуратніший вигляд, ніж об’ємні. Типи діаграм можуть перекриватись.
Залежність вибору типу діаграми від вихідних даних;

Заповнені діаграми або діаграми з областями відображають дані у вигляді зафарбованих областей. Особливість таких діаграм в тому, що Excel розміщує ці зафарбовані області одна зверху іншої. Область першої серії даних створюється нанесенням на діаграму лінії, що відображає дані цієї серії з наступним зафарбуванням чи затіненням області, яка лежить під цією лінією. Область другої серії даних будується інакше. Спочатку малюється лінія, яка відтворює сумарні дані першої та другої серії, а потім зафарбовується область між першою та другою лініями. Наступні серії відтворюються на діаграмі аналогічно - для третьої серії даних для побудови лінії використовуються сумарні дані трьох перших серій даних, після чого зафарбовується область між другою та третьою лініями, і т.д.

Таким чином, діаграми з областями мають дві важливі переваги. Вони найкраще відтворюють зміни в часі внеску кожної серії в загальну суму. Наприклад, вироблення товарів широкого вжитку за квартал, кубометрів газу, що витрачено за місяць, зміна вартості комунальних послуг за рік, тощо.Крім того, відтворюють, хоча й трохи гірше, зміни в часі відносного внеску кожної серії в їх загальну суму

Головна перевага заповнених діаграм в тому, що вони дають змогу побачити зв’язок між серіями даних, відображають картину в цілому, а не окремі зміни. Вони описують залежність між серіями даних та указують їх точне значення. Оскільки такі діаграми показують об’єм (або кількість), то менше концентрується увага на піках та протяженности залежності, ніж та ж залежність була б зображена діаграмою формату Графік. Заповнені діаграми фактично подають ту ж інформацію, що й графіки, але вони більш наочні. Але в форматі графіку ми можемо краще простежити тенденції росту продажі, наприклад, відеокасет за кожен місяць кварталу.

Заповнені діаграми відображають значенні по осі Ý (вертикальній), і ці значенні є не відносними, а реальними. Застосовуються, якщо ми хочемо акцентувати увагу на об’ємі виробництва, продажу чи споживання.

Графіки відображають елементи даних однієї серії через рівні проміжки часу. Дані повинні бути послідовними, без пропусків значень і відтворюються суцільною лінією. В одному графіку можна розмістити як один ряд (серію) даних, так і відразу декілька. Аналізуючи дані, представлені графіком, ми можемо бачити та прогнозувати тенденції розвитку якого-небудь явища чи процесу. Окремі значення елементів даних зазвичай не привертають нашої уваги, хоча деякими видами графіків передбачено відмітку додатковими маркерами точок даних на загальній лінії серії. . Кількісні характеристики (серії даних) відображається на осі Ý , категорії даних – на осі Χ.

Графіки також можуть відображати об’єми, наприклад, виробництва та продажу за певний проміжок часу. Іноді важливіше побачити тенденцію розвитку, ніж проаналізувати реальні дані. Наприклад, важливо передбачити рівень інфляції, визначити ринок збуту, прибуток, тощо Графіки часто використовують для відображення інформації про ділові та офіційні операції, такі як облік прибудків/ втрат, виробництва /збуту, тощо.



Лінійчвсті (смужкові) діаграми акцентують нашу увагу на порівняльній характеристиці елементів. Кожне значення серії даних звичайно відтворюється своїм маркером - окремою горизонтальною лінією. Лінійчасті діаграми дають нам можливість виявляти та порівнювати окреми значення даних. Наприклад, для наочного показу лідера змагання. Оскільки смужки направлені вправо, то найдовша смужка й буде співставлена лідеру. Лінійчаста діаграма може поновлюватись кожного дня, відображати погодинну інформацію про змагання.

Оскільки вісь категорій в таких діаграмах вертикальна, а не горизонтальна, ці діаграми особливо зручно використовувати у випадках, коли час не буде категорією даних. Причина в тому, що, принаймні європейці та американці, традиційно використовують для відображення часових категорій даних горизонтальні лінії. Отже, при використанні вертикальної осі категорій, менше шансів, що читач помилиться, прийнявши категорії даних за проміжки часу.

Як вже було відмічено, в лінійчастих діаграмах кількісні характеристики звичайно відкладаються на осі Χ. Однак на цій осі можуть бути відмічені характеристики за кількома серіями даних, залежно від того, яку інформацію нам потрібно передати за допомогою цього графіка. В такому випадку, смужки можна згрупувати за категоріями даних. Наприклад, п’ять серій даних (п’ять смужок) згрупованих за трьома категоріями даних ( три різні кольори в кожній з п’яти смужок).

Лінійчасті діаграми найкраще відображають дані про проходження виборів визначення лідера в спортивних або інших змаганнях, об’ємів продажу товару конкретним продавцем, тощо. Тобто, їх зазвичай використовують для відображення розвитку процесу в часі.

Гістограми мають ті ж властивості та особливості, що й лінійчасті діаграми. Вони й виглядають подібно, але відтворюють інформацію про кількість (об’єм) окремих елементів та її зміну в часі зазвичай окремими вертикальними лініями-маркерами (стовпчики) для кожного елемента серії, виділяючи певні значення даних. Маючи відображення кількох схожих, або зовсім відмінних серій даних можна легко порівняти їх елементи. Кількісні характеристики (серії даних) відображається на осі Ý , категорії даних – на осі Χ. Гістограми особливо зручні у використанні для порівняння окремих значень, що змінюються в часі.

Гістограми можна також відображати, розміщуючи їх одна над одною у вигляді об’єднаних (за категоріями) стовпчиків. Наприклад, продаж відеокасет за кожен місяць кварталу – об’єднаємо поквартально. Не варто використовувати занадто багато стовпчиків на діаграмах. Збільшення числа стовпчиків зменшує їх ширину, що утруднює розпізнавання даних.



Кругові діаграми відображають тільки свіввідношення даних однієї серії. Ми їх часто бачимо в газетах та журналах. Такі діаграми відображать різні статистичні дані, вибірки опитувань, тощо. Кожен елемент даних відтворюється відповідного розміру сегментом круга. Частини круга (сегменти) добавляються одна до одної і разом утворюють одне ціле. За розміром сегмента ми не можемо визначити, за яким саме критерієм відбувається порівняння, на основі яких даних складена дана діаграма. Тому вибираючи такі діаграми, важливо визначити, яке саме ціле ми хочемо відобразити на своїй діаграмі. На круговій діаграмі складно відтворити серію даних більше ніж із десяти елементів, оскільки сегменти круга стануть дуже малого розміру, що суттєво погіршує сприйняття даних та їх аналіз.

Оскільки кругові діаграми відображають співвідношення між окремими елементами (тільки ордного ряду даних) та загальним цілим, їх варто використовувати у тих випадках, коли всі складові частини діаграми в сумі складають 100%.



Кільцеві діаграми нагадують кругові. Однак кільцева діаграма за допомогою концентричних кіл дозволяє відображати відразу декілька серій даних. Кожен елемент даних відтворюється сегментом кільця. Сегмент, який відтворює дуже мале значення, стає більшим відповідно до віддаленості концентричного кільця від центру. Це значить, що візуально неможливо порівняти значення даних у різних серіях. Найчастіше застосовується і випадках, коли необхідно показати співвідношення за кількома категоріями даних. Наприклад, кількість проданих товарів в одному магазині більша ніж в інших, але виручка найменша. Два концентричні кільця - , кількість проданих товарів в усіх магазинах та виручка в усіх магазинах.

Пелюсткові діаграми – найнезвичайніші діаграми. Вони виглядають як павутина. Створюються на основі кількох серій даних за трьома й більше категоріями даних. Значення даних відмічаються на радіусах (вісі категорій), що виходять із загального центруцентру (з нульової точки). Така діаграма матиме стільки радіальних осей, скільки елементів даних буде в одній серії. Точки значень кожної серії об’єднуютьсяоднією лінією. Такі діаграми дозволяють точно визначити кожне значення даних в серії, оскільки кожна точка даних розташована безпосередньо на осі. Ще одна перевага пелюсткових діагграм – можливість порівнювати сукупні значення, тобто, підсумкові значення всіх серій даних.

Формат пелюсткової діаграми включає лінії, які з’єднують точки даних, а також затінення чи зафарбування областей, всередині цих ліній. Чим більша площа між лініями, тим спиятливіше місцезнаходження виробництва.

Вітки є нещо інше, як категорії, наприклад, місце знаходження виробництва, затрати на виготовлення продукту, оцінка початкового вкладу капіталу, прибуток. Всі категорії за степенем зростання сприятливих факторів оцінюються за однією шкалою (наприклад, від 1 до 10) і відображаюиться на діаграмі.
Побудова діаграми.

Для побудови діаграм використовується Майстер Побудови Діаграм. Щоб запустити Майстер Діаграм, треба:

клацнути кнопку Майстер діаграм на панелі інструментів Стандартна – відкриється діалогове вікно Майстер діаграм – крок 1 з 4: тип діаграми.

вибрати на вкладці Стандартні в поле Тип потрібний тип діаграми;

у поле Вид вибрати вид діаграми;

клацнути кнопку Далі.

Тепер випливає в діалоговому вікні, що з'явилося, Майстер діаграм - крок 2 з 4: джерело даних діаграм указати діапазон для побудови діаграми. Для цього треба:

клацнути в поле Діапазон;

виділити потрібний діапазон.

Параметри діаграми.

Форматування діаграми здійснюється за допомогою діалогового вікна Майстер діаграм – крок 3з 4: параметри діаграми. Щоб додати назву діаграми і заголовки її осей , треба відкрити вкладку Заголовки цього діалогового вікна.

Щоб додати легенду, треба:

У діалоговому вікні Майстер діаграм - крок 3 з 4 параметри діаграми вибрати вкладку Легенда.

Включити прапорець Додати легенду

У групі Розміщення вибрати розташування легенди.

Щоб додати лінії сітки, треба в діалоговому вікні Майстер діаграм - крок 3 з 4 параметри діаграми клацнути вкладку Лінії сітки і вибрати тип ліній.

Щоб включити в діаграму Підпии Значень Для Рядів Даних, треба в діалоговому вікні Майстер діаграм - крок 3 з 4 параметри діаграми клацнути вкладку Підписи даних і в групі Підписи значень поставити в потрібне положення відповідний перемикач.


Контрольні питання

  1. Що таке тренд? У чому полягає сутність лінії тренда?
    Які типи апроксимації застосовуються в MS Excel для побудови лінії тренда?

  2. Алгоритм побудови лінії тренда на діаграмі та достовірність апроксимації.

  3. Застосування функції ПРЕДСКАЗ для прогнозування екологічних ситуації

  4. Застосування функції ТЕНДЕНЦИЯ екологічних ситуації; синтаксис та алгоритм

  5. Функція РОСТ для прогнозування екологічних ситуації; синтаксис та алгоритм.

  6. Засоби надбудови MS Excel Підбір параметра — для аналізу та моделювання екологічних ситуацій.

  7. Засіб надбудови MS Excel Консолідації Даних для об’єднання даних і формування зведених таблиць екологічної інформації.

  8. Ста­тистичні функції РАНГ і ЧАСТОТА для складання звітної відомості екологічних даних. Призначення та синтаксис.

  9. Алгоритм побудови діаграм для графічного представлення екологічної інформації.

  10. Критерії вибору вигляду діаграми для наглядного представлення екологічної інформації.


База даних захищена авторським правом ©refs.in.ua 2016
звернутися до адміністрації

    Головна сторінка