© Валентин Юльевич Арьков, 2020
ISBN 978-5-0050-4525-6
Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero
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.
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.
