Как в экселе вывести остаток

Обновлено: 04.07.2024

Функция ОСТАТ в Excel предназначена для получения остатка от деления одного числа на другое. Относится к группе математических формул программы, использовать которую очень просто (смотрите описание функции ОСТАТ, а также примеры и видео-урок).

видео может дополнять статью или содержать её полностью

Получение остатка от деления мы все помним ещё со школы. Ну ладно, по правде сказать многие это уже забыли. В любом случае сейчас придётся это вспомнить, если Вы хотите понимать, как работает функция ОСТАТ в Excel.

Название функции ОСТАТ происходит в Excel от «остаток», так что запомнить легко.

В принципе, сложного ничего нет, но всё же сначала рассмотрим синтаксис функции и особенности её работы, если таковые найдутся.

Синтаксис функции ОСТАТ в Excel

Чтобы получить остаток от деления, прежде всего нужно выполнить саму операцию деления. И хотя сейчас нам нужен только остаток, для его получения нужно передать в формулу два аргумента, причём оба будут обязательными.

В обобщённом виде синтаксис выглядит так:
ОСТАТ(число; делитель)

Аргументы имеют следующее значение:

• число — Число, остаток от деления которого требуется определить.
• делитель — Число, на которое нужно разделить (делитель).

Других особенностей получение остатка от деления в Excel нет.

Примеры получения остатка от деления

Для примера скопируйте выражение «=ОСТАТ(10; 2)» в пустую ячейку таблицы. В результате вычисления получим ноль, потому что 10 делится на 2 без остатка. Если первый аргумент заменить на 11, то мы получим уже единицу в качестве остатка, так как 10 делится на 2, а остаётся ещё единица до 11-ти.

Остальные примеры можно посмотреть в прикреплённом файле Excel после статьи, а также на видео.

Если способны к самообучению и хотите научиться работать в Excel, то рекомендуем обратить внимание на наш спецкурс по этой программе. Примеры уроков и описание видеокурса есть здесь.

Уникальная метка публикации: BF79AB71-EAB5-032A-1F5E-E8988B085F93
Источник: //artemvm.info/information/uchebnye-stati/microsoft-office/ostat-v-excel-funkciya/

Смотреть видео
Функция ОСТАТ в Excel
(получение остатка от деления)

Прикреплённые документы

Файлы для загрузки

Вы можете скачать прикреплённые ниже файлы для ознакомления. Обычно здесь размещаются различные документы, а также другие файлы, имеющие непосредственное отношение к данной публикации.

Регрессионный анализ является одним из самых востребованных методов статистического исследования. С его помощью можно установить степень влияния независимых величин на зависимую переменную. В функционале Microsoft Excel имеются инструменты, предназначенные для проведения подобного вида анализа. Давайте разберем, что они собой представляют и как ими пользоваться.

Подключение пакета анализа

Но, для того, чтобы использовать функцию, позволяющую провести регрессионный анализ, прежде всего, нужно активировать Пакет анализа. Только тогда необходимые для этой процедуры инструменты появятся на ленте Эксель.

Перемещаемся во вкладку «Файл».

Открывается окно параметров Excel. Переходим в подраздел «Надстройки».

В самой нижней части открывшегося окна переставляем переключатель в блоке «Управление» в позицию «Надстройки Excel», если он находится в другом положении. Жмем на кнопку «Перейти».

Теперь, когда мы перейдем во вкладку «Данные», на ленте в блоке инструментов «Анализ» мы увидим новую кнопку – «Анализ данных».

Виды регрессионного анализа

Существует несколько видов регрессий:

• параболическая;
• степенная;
• логарифмическая;
• экспоненциальная;
• показательная;
• гиперболическая;
• линейная регрессия.

О выполнении последнего вида регрессионного анализа в Экселе мы подробнее поговорим далее.

Линейная регрессия в программе Excel

Внизу, в качестве примера, представлена таблица, в которой указана среднесуточная температура воздуха на улице, и количество покупателей магазина за соответствующий рабочий день. Давайте выясним при помощи регрессионного анализа, как именно погодные условия в виде температуры воздуха могут повлиять на посещаемость торгового заведения.

Общее уравнение регрессии линейного вида выглядит следующим образом: У = а0 + а1х1 +…+акхк . В этой формуле Y означает переменную, влияние факторов на которую мы пытаемся изучить. В нашем случае, это количество покупателей. Значение x – это различные факторы, влияющие на переменную. Параметры a являются коэффициентами регрессии. То есть, именно они определяют значимость того или иного фактора. Индекс k обозначает общее количество этих самых факторов.

Кликаем по кнопке «Анализ данных». Она размещена во вкладке «Главная» в блоке инструментов «Анализ».

Открывается небольшое окошко. В нём выбираем пункт «Регрессия». Жмем на кнопку «OK».

С помощью других настроек можно установить метки, уровень надёжности, константу-ноль, отобразить график нормальной вероятности, и выполнить другие действия. Но, в большинстве случаев, эти настройки изменять не нужно. Единственное на что следует обратить внимание, так это на параметры вывода. По умолчанию вывод результатов анализа осуществляется на другом листе, но переставив переключатель, вы можете установить вывод в указанном диапазоне на том же листе, где расположена таблица с исходными данными, или в отдельной книге, то есть в новом файле.

Разбор результатов анализа

Результаты регрессионного анализа выводятся в виде таблицы в том месте, которое указано в настройках.

Одним из основных показателей является R-квадрат. В нем указывается качество модели. В нашем случае данный коэффициент равен 0,705 или около 70,5%. Это приемлемый уровень качества. Зависимость менее 0,5 является плохой.

Ещё один важный показатель расположен в ячейке на пересечении строки «Y-пересечение» и столбца «Коэффициенты». Тут указывается какое значение будет у Y, а в нашем случае, это количество покупателей, при всех остальных факторах равных нулю. В этой таблице данное значение равно 58,04.

Значение на пересечении граф «Переменная X1» и «Коэффициенты» показывает уровень зависимости Y от X. В нашем случае — это уровень зависимости количества клиентов магазина от температуры. Коэффициент 1,31 считается довольно высоким показателем влияния.

Как видим, с помощью программы Microsoft Excel довольно просто составить таблицу регрессионного анализа. Но, работать с полученными на выходе данными, и понимать их суть, сможет только подготовленный человек.

Отблагодарите автора, поделитесь статьей в социальных сетях.

Корреляционно-регрессионный анализ в Excel: инструкция выполнения

Регрессионный и корреляционный анализ – статистические методы исследования. Это наиболее распространенные способы показать зависимость какого-либо параметра от одной или нескольких независимых переменных.

Ниже на конкретных практических примерах рассмотрим эти два очень популярные в среде экономистов анализа. А также приведем пример получения результатов при их объединении.

Регрессионный анализ в Excel

Показывает влияние одних значений (самостоятельных, независимых) на зависимую переменную. К примеру, как зависит количество экономически активного населения от числа предприятий, величины заработной платы и др. параметров. Или: как влияют иностранные инвестиции, цены на энергоресурсы и др. на уровень ВВП.

Результат анализа позволяет выделять приоритеты. И основываясь на главных факторах, прогнозировать, планировать развитие приоритетных направлений, принимать управленческие решения.

• линейной (у = а + bx);
• параболической (y = a + bx + cx 2 );
• экспоненциальной (y = a * exp(bx));
• степенной (y = a*x^b);
• гиперболической (y = b/x + a);
• логарифмической (y = b * 1n(x) + a);
• показательной (y = a * b^x).

Рассмотрим на примере построение регрессионной модели в Excel и интерпретацию результатов. Возьмем линейный тип регрессии.

Задача. На 6 предприятиях была проанализирована среднемесячная заработная плата и количество уволившихся сотрудников. Необходимо определить зависимость числа уволившихся сотрудников от средней зарплаты.

Модель линейной регрессии имеет следующий вид:

Где а – коэффициенты регрессии, х – влияющие переменные, к – число факторов.

В нашем примере в качестве У выступает показатель уволившихся работников. Влияющий фактор – заработная плата (х).

В Excel существуют встроенные функции, с помощью которых можно рассчитать параметры модели линейной регрессии. Но быстрее это сделает надстройка «Пакет анализа».

Активируем мощный аналитический инструмент:

1. Нажимаем кнопку «Офис» и переходим на вкладку «Параметры Excel». «Надстройки».
2. Внизу, под выпадающим списком, в поле «Управление» будет надпись «Надстройки Excel» (если ее нет, нажмите на флажок справа и выберите). И кнопка «Перейти». Жмем.
3. Открывается список доступных надстроек. Выбираем «Пакет анализа» и нажимаем ОК.

После активации надстройка будет доступна на вкладке «Данные».

Теперь займемся непосредственно регрессионным анализом.

1. Открываем меню инструмента «Анализ данных». Выбираем «Регрессия».
2. Откроется меню для выбора входных значений и параметров вывода (где отобразить результат). В полях для исходных данных указываем диапазон описываемого параметра (У) и влияющего на него фактора (Х). Остальное можно и не заполнять.
3. После нажатия ОК, программа отобразит расчеты на новом листе (можно выбрать интервал для отображения на текущем листе или назначить вывод в новую книгу).

В первую очередь обращаем внимание на R-квадрат и коэффициенты.

R-квадрат – коэффициент детерминации. В нашем примере – 0,755, или 75,5%. Это означает, что расчетные параметры модели на 75,5% объясняют зависимость между изучаемыми параметрами. Чем выше коэффициент детерминации, тем качественнее модель. Хорошо – выше 0,8. Плохо – меньше 0,5 (такой анализ вряд ли можно считать резонным). В нашем примере – «неплохо».

Читать еще: Как сделать чтобы показывало формулы в excel?

Коэффициент 64,1428 показывает, каким будет Y, если все переменные в рассматриваемой модели будут равны 0. То есть на значение анализируемого параметра влияют и другие факторы, не описанные в модели.

Коэффициент -0,16285 показывает весомость переменной Х на Y. То есть среднемесячная заработная плата в пределах данной модели влияет на количество уволившихся с весом -0,16285 (это небольшая степень влияния). Знак «-» указывает на отрицательное влияние: чем больше зарплата, тем меньше уволившихся. Что справедливо.

Корреляционный анализ в Excel

Корреляционный анализ помогает установить, есть ли между показателями в одной или двух выборках связь. Например, между временем работы станка и стоимостью ремонта, ценой техники и продолжительностью эксплуатации, ростом и весом детей и т.д.

Если связь имеется, то влечет ли увеличение одного параметра повышение (положительная корреляция) либо уменьшение (отрицательная) другого. Корреляционный анализ помогает аналитику определиться, можно ли по величине одного показателя предсказать возможное значение другого.

Коэффициент корреляции обозначается r. Варьируется в пределах от +1 до -1. Классификация корреляционных связей для разных сфер будет отличаться. При значении коэффициента 0 линейной зависимости между выборками не существует.

Рассмотрим, как с помощью средств Excel найти коэффициент корреляции.

Для нахождения парных коэффициентов применяется функция КОРРЕЛ.

Задача: Определить, есть ли взаимосвязь между временем работы токарного станка и стоимостью его обслуживания.

Ставим курсор в любую ячейку и нажимаем кнопку fx.

Чтобы определить тип связи, нужно посмотреть абсолютное число коэффициента (для каждой сферы деятельности есть своя шкала).

Для корреляционного анализа нескольких параметров (более 2) удобнее применять «Анализ данных» (надстройка «Пакет анализа»). В списке нужно выбрать корреляцию и обозначить массив. Все.

Полученные коэффициенты отобразятся в корреляционной матрице. Наподобие такой:

Корреляционно-регрессионный анализ

На практике эти две методики часто применяются вместе.

Функция ОСТАТ в Excel предназначена для получения остатка от деления одного числа на другое. Относится к группе математических формул программы, использовать которую очень просто (смотрите описание функции ОСТАТ, а также примеры и видео-урок).

видео может дополнять статью или содержать её полностью

Получение остатка от деления мы все помним ещё со школы. Ну ладно, по правде сказать многие это уже забыли. В любом случае сейчас придётся это вспомнить, если Вы хотите понимать, как работает функция ОСТАТ в Excel.

Название функции ОСТАТ происходит в Excel от «остаток», так что запомнить легко.

В принципе, сложного ничего нет, но всё же сначала рассмотрим синтаксис функции и особенности её работы, если таковые найдутся.

Синтаксис функции ОСТАТ в Excel

Чтобы получить остаток от деления, прежде всего нужно выполнить саму операцию деления. И хотя сейчас нам нужен только остаток, для его получения нужно передать в формулу два аргумента, причём оба будут обязательными.

В обобщённом виде синтаксис выглядит так:
ОСТАТ(число; делитель)

Аргументы имеют следующее значение:

• число — Число, остаток от деления которого требуется определить.
• делитель — Число, на которое нужно разделить (делитель).

Других особенностей получение остатка от деления в Excel нет.

Примеры получения остатка от деления

Для примера скопируйте выражение «=ОСТАТ(10; 2)» в пустую ячейку таблицы. В результате вычисления получим ноль, потому что 10 делится на 2 без остатка. Если первый аргумент заменить на 11, то мы получим уже единицу в качестве остатка, так как 10 делится на 2, а остаётся ещё единица до 11-ти.

Остальные примеры можно посмотреть в прикреплённом файле Excel после статьи, а также на видео.

Если способны к самообучению и хотите научиться работать в Excel, то рекомендуем обратить внимание на наш спецкурс по этой программе. Примеры уроков и описание видеокурса есть здесь.

Уникальная метка публикации: BF79AB71-EAB5-032A-1F5E-E8988B085F93
Источник: //artemvm.info/information/uchebnye-stati/microsoft-office/ostat-v-excel-funkciya/

Смотреть видео
Функция ОСТАТ в Excel
(получение остатка от деления)

Прикреплённые документы

Файлы для загрузки

Вы можете скачать прикреплённые ниже файлы для ознакомления. Обычно здесь размещаются различные документы, а также другие файлы, имеющие непосредственное отношение к данной публикации.

При ведении большинства таблиц в Excel, спустя некоторое время, нужно посчитать итог отдельных столбцов или всего рабочего документа. Однако, если делать это вручную, процесс может затянуться на несколько часов, легко допустить ошибки. Чтобы получить максимально точный результат и сэкономить время, можно автоматизировать свои действия через встроенные инструменты программы.

Способы подсчета итогов в рабочей таблице

Существует несколько проверенных способов расчета итогов для отдельных столбцов таблицы или одновременно нескольких колонок. Самый простой метод – выделение значений мышкой. Достаточно выделить числовые значения одного столбца мышкой. После этого в нижней части программы, под строчкой выбора листов можно будет увидеть сумму чисел из выделенных клеток.

Если же нужно не только увидеть итоговую сумму чисел, но и добавить результат в рабочую таблицу, необходимо использовать функцию автосуммы:

1. Выделить диапазон клеток, итог сложения которых нужно получить.
2. На вкладке “Главная” в правой стороне найти значок автосуммы, нажать на него.

1. После выполнения данной операции результат появится в клетке под выделенным диапазоном.

Еще одна полезная особенность автосуммы – возможность получения результатов под несколькими смежными столбцами с данными. Два варианта подсчета итогов:

1. Выделить все ячейки под столбцами, сумму из которых нужно получить. Нажать на значок автосуммы. Результаты должны появиться в выделенных клетках.
2. Отметить все столбцы, из которых необходимо рассчитать итог вместе с пустыми клетками под ними. Нажать на значок автосуммы. В свободных клетках появится результат.

Важно! Единственный недостаток функции “Автосумма” – с ее помощью невозможно считать итоги отдельных ячеек или столбцов, которые расположены далеко друг от друга.

Чтобы рассчитать результаты для отдельных ячеек или столбцов, необходимо воспользоваться функцией “СУММ”. Порядок действий:

1. Отметить нажатием ЛКМ ту ячейку, куда нужно вывести результат расчета.
2. Кликнуть по символу добавления функции.

1. После этого должно открыться окно настройки “Мастер функций”. Из открывшегося списка необходимо выбрать требуемую функцию “СУММ”.
2. Для выхода из окна “Мастер функций” нажать кнопку “ОК”.

Далее необходимо настроить аргументы функции. Для этого в свободном поле нужно ввести координаты ячеек, сумму которых требуется посчитать. Чтобы не вводить данные вручную, можно использовать кнопку справа от свободного поля. Ниже первого свободного поля находится еще одна пустая строчка. Она предназначена для выполнения расчета для второго массива данных. Если нужна информация только по одному диапазону ячеек, ее можно оставить пустой. Для завершения процедуры нужно нажать на кнопку “ОК”.

Как посчитать промежуточные итоги

Одна из частых ситуаций, с которой сталкиваются люди, активно работающие в таблицах Excel, – необходимость посчитать промежуточные итоги в одном рабочем документе. Как и в случае с общим итогом, сделать это можно вручную. Однако программа позволяет автоматизировать свои действия, быстро получить требуемый результат. Существует несколько требований, которым должна соответствовать таблица для расчета промежуточных итогов:

1. При создании шапки столбца нельзя вписывать в ней несколько строк. Одновременно с этим шапка должна быть расположена на первой строке рабочей таблицы.
2. Невозможно получить промежуточные итоги в тех столбцах, внутри которых находятся пустые ячейки. Даже при наличии одной пустой клетки во всей таблице, расчет произведен не будет.
3. Рабочий документ должен иметь стандартный диапазон без форматирования.

Сам процесс расчета промежуточных итогов состоит из нескольких действий:

В параметре “Операция” необходимо выбрать раздел “Сумма” (есть возможность выбора других математических действий). В следующем параметре указать те столбцы, для которых будут высчитываться промежуточные итоги. Для сохранения указанных параметров необходимо нажать кнопку “ОК”. После выполнения описанных выше действий, между каждой группой ячеек появится одна промежуточная, в которой будет указан результат, полученный после осуществления расчета.

Важно! Еще один способ получения промежуточных итогов – через отдельную функцию “ПРОМЕЖУТОЧНЫЕ.ИТОГИ”. Данная функция совмещает в себе несколько алгоритмов расчета, которые необходимо прописывать в выбранной ячейке через строку функций.

Как удалить промежуточные итоги

Необходимость в существовании промежуточных итогов со временем полностью пропадает. Чтобы лишние значения не отвлекали человека во время работы, таблица получила изначальную целостность, нужно удалить результаты расчетов с их дополнительными строчками. Для этого необходимо выполнить несколько действий:

1. Зайти во вкладку “Данные” на главной странице с инструментами. Нажать на функцию “Промежуточный итог”.
2. В появившемся окне необходимо отметить галочкой пункт “Размер”, нажать на кнопку “Убрать все”.
3. После этого все добавленные данные вместе с дополнительными ячейками будут удалены.

Заключение

Выбор способа получения итогов рабочей таблицы Excel напрямую зависит от того, где находятся требуемые для расчета данные, нужно ли заносить результаты в таблицу. Ответив на эти вопросы, можно выбрать наиболее подходящий метод из описанных выше, повторить процедуру согласно подробной инструкции.

Читайте также:

  
• Что входит в классификацию методов компьютерной психодиагностики по степени автоматизации
  
• Legacy of discord монумент расстановка питомцев
  
• Spring framework enableconfigurationproperties что это
  
• Coreldraw x5 какого года
  
• Браслет fitmaster не работает кнопка дисплея