Как сделать коридор колебаний в эксель

Обновлено: 02.07.2024

Excel – это эффективный инструмент для статистической обработки данных. И определение корреляций является очень важной составляющей этого процесса. Программа имеет весь необходимый инструментарий для осуществления расчетов такого плана. Сегодня мы более детально разберемся, что нам нужно для осуществления анализа этого типа.

Что представляет собой корреляционный анализ

Простыми словами, корреляция – это связь между двумя явлениями. В свою очередь, под корреляционным анализом подразумевают выявление этой связи. Очень частое утверждение гласит, что корреляция – это зависимость между разными объектами, но на деле это неточное определение. Ведь существует множество изображений, которые показывают связь между явлениями, которые никак не могут быть зависимы друг от друга или одного третьего фактора, который влияет на них.

Для определения зависимости используется другой тип анализа, который называется регрессионным.

Величина, определяющая степень выраженности взаимосвязи, называется коэффициентом корреляции. Это единственная величина, которая рассчитывается корреляционным анализом по сравнению с регрессионным. Возможные вариации коэффициента корреляции могут быть в пределах от -1 до 1. Если это число положительное, взаимосвязь между динамикой изменения значений прямая. Если же отрицательное, то увеличение числа 1 приводит к аналогичному уменьшению числа 2. Если число меньше единицы по модулю, то корреляция неполная. Например, увеличение числа 1 на единицу приводит к увеличению числа 2 на 0,5. В таком случае коэффициент корреляции составляет 0,5. Если же коэффициент корреляции составляет 0, то взаимосвязи между двумя переменными нет.

Интересный факт: корреляции делятся на истинные и ложные. То есть, иногда то, что графики идут в одинаковом направлении, может быть чистой случайностью, а не закономерным следствием воздействия одной переменной на другую или влияния общего фактора на обе переменные. В узких кругах довольно популярны картинки, где коррелируют между собой абсолютно не связанные явления. Вот некоторые примеры:

Количество человек, которые стали утопленниками в бассейнах, четко коррелирует с количеством фильмов, в которых Николас Кейдж был актером.
Количество съеденной моцареллы и количество человек, которые получили докторскую степень, также коррелирует на протяжении 2000-2009 годов. Наверно, действительно, моцарелла как-то влияет на мозг и стимулирует желание совершать научные открытия.
Почти во всех случаях средний возраст женщин, которые получили статус «Мисс Америка» коррелирует с количеством людей, которые погибли от нахождения в горячем паре.
Число людей, которое погибло в результате дорожно-транспортного происшествия, четко коррелирует с количеством сметаны, которое съедают люди.
Мало кто знает, что чем больше курятины человек ест, тем больше сырой нефти импортируется в мире. Правда, это тоже пример ложной корреляции. Кстати, импорт сырой нефти родом из Норвегии тесно связано с количеством людей, которые погибли в результате столкновения автомобиля с поездом. Причем в этом случае корреляция почти 100 процентов.
А еще маргарин негативно влияет на статистику разводов. Чем больше людей, которые проживали в штате Мэн, потребляли маргарина, тем выше была частота разводов. Правда, здесь еще может быть рациональное зерно. Ведь частота потребления маргарина имеет обратную корреляцию с экономическим положением в семье. В свою очередь, плохое экономическое положение в семье имеет непосредственную связь с количеством разводов. И это уже доказано научно. Так что кто знает, может, эта корреляция и не является такой ложной. Правда, никто этого не перепроверял.
Количество денег, которое правительство США тратит на развитие науки, космоса и технологий, имеет тесную связь с количеством самоубийств, проведенных в форме повешения или удушения.

Ну и наконец, еще один пример ложной корреляции – чем больше сыра люди едят, тем больше людей умирает из-за того, что они запутываются в своих простынях.

Поэтому несмотря на то, что корреляция является эффективным статистическим инструментом, нужно учиться отфильтровывать истинные взаимосвязи между явлениями и ложные. Иначе исследование может получить такие интересные результаты. А теперь переходим непосредственно к тому, как проводить корреляционный анализ в Excel.

Вычисление коэффициента корреляции осуществляется двумя способами. Первый – это использование Мастера функций, который позволяет ввести формулу КОРРЕЛ. Второй инструмент – это пакет анализа, требующий отдельной активации.

Как рассчитать коэффициент корреляции

Давайте продемонстрируем механизм получения коэффициента корреляции на реальном кейсе. Допустим, у нас есть таблица с информацией о суммах продаж и рекламу. Нам нужно понять, в какой степени количество продаж и количество денег, которые были использованы на продвижение, взаимосвязаны.

Способ 1. Определение корреляции с помощью Мастера Функций

Функция КОРРЕЛ – один из самых простых методов, как можно реализовать поставленную задачу. В своем общем виде этот оператор имеет следующий вид: КОРРЕЛ(массив1;массив2). Как же ее ввести? Для этого нужно осуществлять следующие действия:

С помощью левой кнопки мыши выделяем ту ячейку, в которой будет находиться получившийся коэффициент корреляции. После этого находим слева от строки формул кнопку fx, которая откроет инструмент ввода функций.
Далее выбираем категорию «Полный алфавитный перечень», в котором ищем функцию КОРРЕЛ. Как видно из названия категории, все названия функций располагаются в алфавитном порядке.
Далее открывается окно ввода параметров функции. У нас два основных аргумента, каждый из которых являет собой массив данных, которые сравниваются между собой. В поле «Массив 1» указываем координаты первого диапазона, а в поле «Массив 2» – адрес второго диапазона. Для ввода данных массива, используемого для расчета, достаточно выделить нажать левой кнопкой мыши по соответствующему полю и выделить правильный диапазон.
После того, как мы введем данные в аргументы, нажимаем кнопку «ОК», чем подтверждаем совершенные действия.

После выполнения описанных выше шагов мы видим в ячейке, выбранной нами на первом этапе, коэффициент корреляции. В нашем примере он составляет 0,97, что указывает на очень сильно выраженную взаимосвязь между данными двух диапазонов.

Способ 2. Вычисление корреляции с помощью пакета анализа

Также довольно неплохой инструмент для определения корреляции между двумя диапазонами – пакет анализа. Но перед тем, как его использовать, нам надо его включить. Для этого выполняем следующие действия:

Все, теперь наша надстройка включена. Теперь мы во вкладке «Данные» можем увидеть кнопку «Анализ данных». Если она появилась, то мы все сделали правильно. Нажимаем на нее.

Появляется перечень с выбором разных способов анализа информации. Нам следует выбрать пункт «Корреляция» и нажать на «ОК».

Затем нам нужно ввести настройки. Основное отличие этого метода от предыдущего заключается в том, что нам нужно вводить полностью диапазон, а не разрывать его на две части. В нашем случае, это информация, указанная в двух столбцах «Затраты на рекламу» и «Величина продаж».

Не вносим никаких изменений в параметр «Группирование». По умолчанию выставлен пункт «По столбцам», и он правильный. Эта настройка определяет, каким образом программа будет разбивать данные. Если же наши данные были бы представлены в двух рядах, то надо было бы изменить этот пункт на «По строкам».

В настройках вывода уже стоит пункт «Новый рабочий лист». То есть, информация о корреляции будет располагаться на отдельном листе. Пользователь может настроить место самостоятельно с помощью соответствующего переключателя – на текущий лист или в отдельный файл. Проверяем, все ли настройки были введены правильно. Если да, подтверждаем свои действия нажатием на клавишу «ОК».

Поскольку мы оставили поле с данными о том, куда будут выводиться результаты, таким, каким оно было, мы переходим на новый лист. На нем можно найти коэффициент корреляции. Конечно, он такой же самый, как был в предыдущем методе – 0,97. Причина этого в том, что вычисления производятся одинаковые, исходные данные мы также не меняли. Просто разными методами, но не более.

Таким образом, Эксель дает сразу два метода осуществления корреляционного анализа. Как вы уже понимаете, в результате вычислений итог получится таким же. Но каждый пользователь может выбрать тот метод расчета, который ему больше всего подходит.

Как построить поле корреляции в Excel

Итак, давайте теперь разберемся, как построить поле корреляции. Для начала нужно разобраться, что это вообще такое. Под корреляционным полем подразумевается фактически график корреляции. Главное требование к такой диаграмме – каждая точка должна соответствовать единице совокупности. Поле корреляции поможет установить более глубокие связи и проанализировать данные более качественно. Для начала нам нужно найти коэффициент корреляции между двумя диапазонами, используя функцию КОРРЕЛ.

После того, как мы это сделали, мы теперь можем сделать поле корреляции. Для этого выполняем следующие действия:

Этот график можно построить не только на основе корреляции, определенной через функцию КОРРЕЛ.

Диаграмма рассеивания. Поле корреляции

До сих пор часть пользователей сидит на старой версии Word. Как построить корреляционное поле в этом случае? Для этого существует специальный инструмент, который называется мастером диаграмм. Найти его можно на панели инструментов по специфическому изображению диаграммы. Если навести на эту иконку мышкой, то появится всплывающая подсказка, которая поможет нам убедиться в том, что это действительно мастер диаграмм.

После этого появится диалоговое окно, в котором нам надо выбрать точечный тип диаграммы. Видим, что логика действий в старых версиях офисного пакета в целом остается той же самой, просто немного другой интерфейс. Немного правее мы можем увидеть, как будет выглядеть точечная диаграмма и выбрать подходящий вид, а также прочитать описание этого типа диаграммы. После этого нажимаем на кнопку «Далее».

Затем выбираем диапазон данных, и наша линия появляется. После этого можно добавить линию регрессии к графику. Для этого необходимо сделать клик правой кнопкой мыши по одной из точек и в появившемся перечне найти «Добавить линию тренда» и сделать клик по этому пункту.

Далее выставляем настройки. Нас интересует тип «Линейная», а в окне параметров нужно поставить флажок «Показывать уравнение на диаграмме».

После подтверждения действий у нас появится что-то типа такого графика.

Как видим, возможных вариантов построения может быть огромное количество.

Вы можете добавить предопределяные линии или полосы на диаграммы в нескольких приложения для Office. Добавляя линии, включая линии ряда, линии перепада, самый высокий уровень и полосы понижения, на определенную диаграмму, вы можете анализировать отображаемую информацию. Если отобразить линии или полосы больше не нужно, их можно удалить.

Новые возможности форматирования диаграмм в Excel ? Щелкните здесь для бесплатного 5-минутного обучающего видеоролика о том, как форматирование диаграмм.

Конкретные типы графиков и линир доступны в линихих и гограммах с областями, графиках, круговой и линихой диаграммах, диаграммах с областями и биржевых диаграммах.

Предопределяные типы линии и отсейки, которые можно добавить на диаграмму

На некоторые диаграммы можно добавить следующие линии и полосы:

Линии ряда Эти линии соединяют г ряд данных линир и гограммы с столбцами, чтобы подчеркнуть разницу в измерениях между каждым рядом данных. Вторичная круговая диаграмма и вторичная гряду по умолчанию отображают линии рядов, соединяющие основную круговую диаграмму со вторичной круговой или линичную диаграмму.

Линии перепада В двух- и объемных диаграммах с областью и графиками эти линии расширяются от точки данных до горизонтальной оси (категорий), что помогает уточнить, где заканчивается один маркер данных и начинается следующий маркер данных.

Высоко-низкие линии Доступны в двухерных графиках и отображаются по умолчанию в биржевых диаграммах. Линии с высокими значениями расширяются от самого высокого значения к наименьшему значению в каждой категории.

Полосы вверх и вниз На графиках с несколькими рядами данных полосы вверх и вниз указывают разницу между точками данных в первом и последнем рядах данных. По умолчанию эти полосы также добавляются в биржевые диаграммы, такие как Open-High-Low-Close и Volume-Open-High-Low-Close.

Добавление линий или полос

Щелкните линейчатую диаграмму, гистограмму, график, вторичную круговую диаграмму или гистограмму, диаграмму с областями или биржевую диаграмму, в которую вы хотите добавить линии или полосы.

Откроется панель Работа с диаграммами с дополнительными вкладками Конструктор, Макет и Формат.

На вкладке Макет в группе Анализ выполните одно из следующих действий:

Примечание: Для диаграмм различных типов доступны разные типы строк.

Совет: Вы можете изменить формат линий ряда, линий перепада, высоконизих или полос вверх, отображающихся на диаграмме, щелкнув линию или полосу правой кнопкой мыши и затем нажав кнопку Формат <линии или полосы>.

Удаление линий или полос

Щелкните линейчатую диаграмму, гистограмму, график, вторичную круговую диаграмму или гистограмму, диаграмму с областями или биржевую диаграмму, в которой есть стандартные линии или полосы.

Откроется панель Работа с диаграммами с дополнительными вкладками Конструктор, Макет и Формат.

На вкладке Макет в группе Анализ нажмите кнопку Линии или Полосы повышения и понижения и выберите Нет.

Совет: Вы также можете удалить линии или полосы сразу же после их добавления, нажав кнопку Отменить на панели быстрого доступа или клавиши CTRL+Z.

Вы можете добавить другие линии к любому ряду данных в диаграммах с областью, линичная диаграмма, столбец, график, биржевая, точечная или пузырьковая диаграмма, которая имеет объемную диаграмму без стека.

Добавление других линий

Этот шаг относится только Word для Mac: в меню Вид выберите пункт Разметка печати.

На диаграмме выберите ряд данных, в который вы хотите добавить линию, а затем перейдите на вкладку Конструктор диаграмм.

Например, щелкните одну из линий графика. Будут выделены все маркер данных этого ряд данных.

Выберите нужный вариант линии или нажмите кнопку Дополнительные параметры линии сетки.

В зависимости от типа диаграммы, некоторые параметры могут быть недоступны.

Удаление других линий

Этот шаг относится только Word для Mac: в меню Вид выберите пункт Разметка печати.

Щелкните диаграмму с линиями и перейдите на вкладку Конструктор диаграмм.

Такие диаграммы применимы не только для финансовой составляющей, например котировок.
С их помощью можно отображать дневные колебания температур в течение месяца, что мы и сделаем в нашем примере.

В таблице имеем максимальную, минимальную и среднюю дневную температуры за 30 дней.
На основе представленных данных построим диаграмму.

Выделим все данные, диапазон A1:D31 и перейдём во вкладку Вставка и в группе Редактирование выберем Рекомендуемые диаграммы.

Чтобы построить биржевой тип графика, во всплывающем окне перейдём во вкладку Все диаграммы, и выберем в левом меню Биржевая диаграмма.

Диаграмму мы построили, давайте теперь её улучшим.
Для этого выделим средние значения температур.

С такой диаграммой визуально более удобно работать, потому что видны диапазоны колебаний значений температур и выделены средние значения за сутки.
Другие типы диаграмм были бы менее информативны, потому что они визуально перегружали бы график.
А в нашем случае всё просто и понятно, чего мы и добивались.

На этом всё.
Проделайте пройденный материал на любом своём примере, чтобы закрепит знания.

Больше полезных видеоуроков на нашем YouTube канале.
Если у Вас возникли вопросы или просто хотите поделиться мнением, напишите в комментариях к записи.

Как вам идея добавить в некоторые ваши диаграммы вот такие наглядные линии проекции от точек графика на оси X и Y?

Выглядит приятно, правда? Реализовать такое очень легко.

Сначала давайте построим диаграмму. Выделим диапазон с исходными данными (в нашем примере - таблицу A1:B8) и на вкладке Вставка (Insert) выберем Точечную (Scatter) с соединительными отрезками между точек:

Теперь добавим к точкам нашей диаграммы планки погрешностей. В Excel 2013 это можно сделать с помощью кнопки со знаком "плюс" справа от диаграммы, включив флажок Предел погрешностей (Error Bars):

В Excel 2007-2010 это можно сделать выбрав на вкладке Макет (Layout) кнопку Предел погрешностей (Error Bars).

Обычно эти крестообразные "усы" используются, чтобы наглядно отобразить на диаграмме точность и погрешности измерения, допуски, коридоры колебания и т.д. Мы же используем их, чтобы опустить на оси линии проекции от каждой точки. Для этого выделите сначала вертикальные "усы" и нажмите сочетание клавиш Ctrl+1 или щелкните по ним правой кнопкой мыши и выберите команду Формат вертикальных планок погрешностей (Format Vertical Error Bars). В открывшемся окне можно поменять настройки их отображения и размеры.

Выбираем вариант Пользовательская (Custom) и жмем кнопку Укажите значения (Set Values). В открывшемся окне задаем положительное значение ошибки (верхний "ус") =0, а в качестве отрицательных значений (нижний "ус") выделяем исходные данные по оси Y, т.е. диапазон B2:B8:

После нажатия на ОК верхние "усы" должны исчезнуть, а нижние - вытянуться ровно до оси Х, изображая линии проекции:

Осталось повторить эту процедуру для горизонтальных погрешностей совершенно аналогичным образом, указав положительное значение ошибки =0, а отрицательное - как диапазон A2:A8:

Внешний вид линий можно настроить, щелкнув по ним правой кнопкой мыши с помощью команды Формат вертикальных (горизонтальных) планок погрешностей (Format Error Bars) и выбрав для них цвет, пунктир вместо сплошной линии и т.д.

Если по оси X у вас будут даты, то после настройки размеров горизонтальных пределов погрешности, скорее всего, "поедет" шкала по оси X и необходимо будет настроить ее минимальный предел, щелкнув по оси правой кнопкой мыши и выбрав команду Формат оси (Format Axis) или нажав сочетание клавиш Ctrl+1:

Если вы часто строите в Excel отчеты с финансовыми показателями (KPI), то вам должен понравится этот экзотический тип диаграммы - диаграмма-шкала или диаграмма-термометр (Bullet Chart):

Горизонтальная красная линия показывает целевое значение, к которому мы стремимся.
Трехцветная фоновая заливка шкалы наглядно отображает зоны "плохо-средне-хорошо", куда мы попадаем.
Черный центральный прямоугольник отображает текущее значение параметра.

Конечно, предыдущих значений параметра в такой диаграмме нет, т.е. ни динамики, ни трендов мы не увидим, но для точечного отображения достигнутых результатов vs целей на данный момент - вполне подойдет.

Видео

Этап 1. Гистограмма с накоплением

Начать придется с построения на основе наших данных стандартной гистограммы, которую мы потом за несколько шагов приведем к нужному нам виду. Выделяем исходные данные, открываем вкладку Вставка (Insert) и выбираем гистограмму с накоплением (Stacked Histogram):

Чтобы столбцы выстроились не в ряд, а друг на друга - меняем местами строки и столбцы с помощью кнопки Строка/столбец (Row/Column) на вкладке Конструктор (Design).
Легенду и название (если были) убираем - у нас тут минимализм.
Настраиваем цветовую заливку столбиков по их смыслу (выделить их по очереди, щелкнуть по выделенному правой кнопкой мыши и выбрать Формат точки данных).
Сужаем диаграмму по ширине

На выходе должно получиться что-то похожее:

Этап 2. Вторая ось

Выделяем ряд Значение (черный прямоугольник), открываем его свойства сочетанием Ctrl+1 или правой кнопкой мыши по нему - Формат ряда (Format Data Point) и в окне параметров переключаем ряд на Вспомогательную ось (Secondary Axis).

Черный столбец уйдет по второй оси и станет закрывать все остальные цветные прямоугольники - не пугайтесь, все по плану ;) Чтобы видеть шкалу увеличиваем для него Боковой зазор (Gap) до максимума, чтобы получить похожую картину:

Уже теплее, не так ли?

Этап 3. Ставим цель

Выделяем ряд Цель (красный прямоугольник), щелкаем по нему правой кнопкой мыши, выбираем команду Изменить тип диаграммы для ряда (Change chart type) и меняем тип на Точечную (Scatter). Красный прямоугольник должен превратиться в одиночный маркер (круглый или Ж-образный), т.е. в точку:

Не снимая выделения с этой точки, включаем для нее Планки погрешностей (Error Bars) на вкладке Макет (Layout). или на вкладке Конструктор (в Excel 2013). Последние версии Excel предлагают несколько вариантов таких планок - поэкспериментируйте с ними, при желании:

От нашей точки должны во все четыре стороны разойтись "усы" - обычно их используют для наглядного отображения допусков по точности или разброса (дисперсии) значений, например в статистике, но сейчас мы их используем с более прозаической целью. Вертикальные планки удаляем (выделить и нажать клавишу Delete), а горизонтальные настраиваем щелкнув по ним правой кнопкой мыши и выбрав команду Формат предела погрешностей (Format Error Bars):

В окне свойств горизонтальных планок погрешностей в разделе Величина погрешности выбираем Фиксированное значение или Пользовательская (Custom) и задаем положительное и отрицательное значение ошибки с клавиатуры равное 0,2 - 0,5 (подбирается на глаз). Здесь же можно увеличить толщину планки и поменять ее цвет на красный. Маркер можно отключить. В итоге должно получиться так:

Этап 4. Последние штрихи

Сейчас будет магия. Следите за руками: выделяем правую дополнительную ось и жмем Delete на клавиатуре. Все наши построенные столбики шкалы, целевая планка погрешности и основной черный прямоугольник текущего значения параметра приводятся к одной системе координат и начинают откладываться по одной оси:

Вот и все, диаграмма готова. Красиво, правда? :)

Скорее всего у вас будет несколько параметров, которые вы хотите отобразить с помощью таких диаграмм. Чтобы не повторять заново всю эпопею с построением, можно просто скопировать диаграмму, а затем (выделив ее) перетащить синий прямоугольник зоны исходных данных на новые значения:

Читайте также: