Архив форума

Господа, предлагаю открыть тему, в которой любой участник может задать вопрос о том каким образом использовать Excel для решения конкретной задачи по анализу информации, управлению запасами, закупкам, логистике. Вопросы могут быть любой сложности. Считаю, что это будет полезно и интересно для начинающих логистов (а сколько из них напьются с радости, узнав о ВПР  ).
Так же полезным будет указание ссылок на интересные ресурсы по данной тематике.
 
Итак, у кого вопросы?  
 
p.s.
советую заглянуть сюда и сюда

Подскажите, как в Excel сделать проверку эмпирического распределения на соответствие его нормальному распределению. Особенно интересен графический способ, когда строится, если не ошибаюсь по названию, график квартилей. И "на глаз" определяется лежат ли точки на прямой или нет.

Андрей, спасибо за совет. Надо будет поэкспериментировать. Андрей, а вот с этим методом не сталкивался? Он вот здесь хорошо описан http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm , раздел "нормальные вероятностные графики". Да и как правило, когда в Интернете ищешь "выползают" в большинстве случаев статейки про вышеуказанный графический метод. Чувствую что в Excel это тоже можно сделать, но не пойму значения какой функции надо по оси ординат откладывать.

Андрей, да, действительно. Фигнянция вышла . Каюсь, виноват.  . Не все так-то просто в электронном учебнике. Вот по этой ссылочке должно получится http://www.statsoft.ru/home/textbook/glossary/gloss_n.html#Normal%20Probability% 20Plots

Процитировано сообщение: Казьмин Иван от 23.01.2011 :: 00:08:08:

 
 
Иван, все эти методы - вероятностные, то есть вы с некоторой доверительной вероятностью узнаёте, является ли ваше распределение нормальным или нет. По мне - так проще всего прикидывать с помощью правила "трёх сигм", можно для любого ряда посчитать среднее и смотреть, какой процент точек попадает в область: до среднего, до среднего + одна сигма, до среднего + две сигмы, и до среднего + три сигмы, - и сравниваете с классическими значениями - должно получиться: 50%, 84%, 98%, и 100%, соответственно.

Есть более простой и надежный способ определения принадлежности данных нормальному закону распределению.
Пусть
G - сигма
M -мат ожидание
PI - число ПИ
 
Y = 1 / (G*корень(ПИ)) * exp( - (x - M)^2 / (2*G^2) - Нормальный закон
Прологарифмируем и получим:
ln(Y(x)) = ln(1/ (G*корень(ПИ) )) - (x - M)^2 / (2*G^2)
значит построение данных в координатх lnY(x)~(x - M)^2 даст прямую, если данные принадлежат нормальному распределению
Угол наклона прямой: (-1/ (2*G^2))
пересечение с осью Y: ln(1/ (G*корень(ПИ) ))  
 
Если мат. ожидание неизвестно то его можно получить варьированием величины М, и выбрать то при котором данные лучше ложатся на прямую. Если М известно, то все равно рекомендую слегка поварьировать, так как  математическое ожидание и дисперсия  вычисляются в предположении, что вся выборка принадлежит одной генеральной совокупности, что не всегда бывает.

Метод основан на построении спрямляющих преобразований (анаморфоз), то есть построение исходной зависимости в таких координатах, в которых она дает прямую!!! а уже из коэффициентов прямой определяются параметры исходной зависимости.
Во вложении файл excel с условным примером, можешь загрузить туда свои данные и попробывать.
Если у тебя есть реальные данные, кинь, покажу тебе на твоих данных.

Вот статья про Excel. Пример из закупок.
http://www.smersh.by/statisticheski-analiz-dannyh/rabotaem-v-excel/91-rabota-s-t ablitsami-v-excel.html

Лично приходилось с нуля писать программу в Ексель для рассчёта запасов.
Чтобы учесть многие факторы формула вышла на 8 строк (там было мног овсяких, НО, ЕСЛИ, ИЛИ, ВПР и прочего).
 
Но после этого, я каждый день экономил по 2-3 часа.
 
СОВЕТУЮ. Штука очень хорошая!