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Excel 2010 Análise de dados Introdução A popularidade do Excel em todo o mundo não precisa de nenhuma explicação. Inclui quase todos os recursos para satisfazer as necessidades dos profissionais. O Microsoft Excel também agrupa recursos fortes para cálculos estatísticos e de engenharia. Todos esses recursos são chamados de técnicas de análise de dados e o Excel contém a guia Análise de dados (aka. Analysis Toolpak). Como Habilitar Análise de Dados (Analysis Toolpak) Análise de Dados (Analysis Toolpak) é um suplemento para o Microsoft Excel que está desativado por padrão. Para habilitá-lo, clique no botão Office, então vá para Opções. Clique na opção Suplementos e você verá a opção Análise ToolPak na lista. Pressione o botão Ir na parte inferior. Como acessar a análise de dados Depois de ativá-la, vá para a guia Dados e localize a opção Análise de dados na categoria Análise. Uma visão de olho de pássaro da análise de dados Para usar o recurso Análise de dados do Excel, você deve estar familiarizado com a terminologia de Engenharia e Estatística. Acerte a opção Análise de dados e irá iniciar a captura de tela como mostrado abaixo. Agora escolha a opção apropriada e o Excel processará seus dados de acordo com a opção que você selecionou. Seguintes é a lista de funções de Engenharia e estatística que você pode executar com a opção Análise de Dados. Anova: Factor Único Anova: Dois Factores com Replicação Anova: Dois Factores Sem Replicação Covalibilidade da Covação Estatística Descritiva Suavidade Exponencial F-Teste Dois Amostras para Variância Análise de Fourier Histograma Motivo Mínimo Geração de Número Aleatório Classificação e Perces Regressão Amostragem t-Test: Emparelhado Dois Amostra para Meios Teste t: Duas amostras que suportam variações iguais Teste t: Duas amostras assumindo desvios desiguais Teste Z: duas amostras para média Finalmente, após inúmeras horas tentando entender por que todas as postagens para produzir curvas de sino se referiram Para a seção de análise de dados8230 ... que, naturalmente, não existe até encontrar essa inestimável informação. Muito, muito obrigado, muito apreciado. Eu posso ajudar a me perguntar por que esse isn8217t fez o conhecimento público ou referenciado com mais clareza no Excel. O que diabos eu tenho agora, quer dizer que vocês são muito obrigados. Mas agora eu ainda posso entender isso. Hixxx. O meu trabalho de casa é muito frustrante para esconder vários menús profundamente. Com toda a disponibilidade da personalização nesta versão, como adiciono funções usadas com freqüência, como análise de regressão, a uma barra de ferramentas de nível superior, eu sei que as pessoas já disseram obrigado, mas o que eu realmente deveria dizer é que você é o boom. Com pesos exponencialmente decrescentes para prever valores futuros Este esquema de suavização começa por configuração (S2) a (y1), onde (Si) representa a observação suavizada ou EWMA, e (y) representa a observação original. Os índices referem-se aos períodos de tempo, (1,, 2,, ldots,, n). Para o terceiro período, (S3 alfa y2 (1-alfa) S2) e assim por diante. Não há (S1) a série suavizada começa com a versão suavizada da segunda observação. Para qualquer período de tempo (t), o valor suavizado (St) é encontrado pela computação de St alpha y (1-alfa) S ,,,,,,, 0 Equação expandida para (S5) Por exemplo, a equação expandida para o alisado O valor (S5) é: S5 alfa esquerda (1-alfa) 0 y (1-alfa) 1 y (1-alfa) 2 y à direita (1-alfa) 3 S2. Ilustra o comportamento exponencial Isto ilustra o comportamento exponencial. Os pesos, (alfa (1-alfa) t) diminuem geometricamente, e sua soma é unidade como mostrado abaixo, usando uma propriedade de séries geométricas: alfa soma (1-alfa) i alfa fração esquerda direita 1 - (1-alfa) T. Na última fórmula, podemos ver que o termo de soma mostra que a contribuição para o valor suavizado (St) se torna menor em cada período de tempo consecutivo. Exemplo para (alfa 0.3) Let (alpha 0.3). Observe que os pesos (alfa (1-alfa) t) diminuem exponencialmente (geometricamente) com o tempo. A soma dos erros quadrados (SSE) 208.94. A média dos erros quadrados (MSE) é o SSE 11 19.0. Calcule para valores diferentes de (alfa) O MSE foi novamente calculado para (alfa 0,5) e acabou por ser 16,29, então, neste caso, preferimos um (alfa) de 0,5. Podemos fazer melhor. Podemos aplicar o comprovado método de teste e erro. Este é um procedimento iterativo que começa com um intervalo de (alfa) entre 0,1 e 0,9. Determinamos a melhor escolha inicial para (alfa) e depois pesquisamos entre (alfa-Delta) e (alfa Delta). Podemos repetir isso talvez mais uma vez para encontrar o melhor (alfa) para 3 casas decimais. Podem ser utilizados otimizadores não-lineares, mas há melhores métodos de busca, como o procedimento Marquardt. Este é um otimizador não-linear que minimiza a soma de quadrados de resíduos. Em geral, os programas de software estatístico mais bem projetados devem ser capazes de encontrar o valor de (alfa) que minimiza o MSE. Exemplo de gráfico que mostra dados suavizados para 2 valores de (alfa)