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Excel数据分析

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上海黄浦
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作者樊玲,曹聪

出版社北京邮电大学出版社有限公司

ISBN9787563562527

出版时间2020-10

装帧平装

开本16开

定价39元

货号10840861

上书时间2024-01-24

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   商品详情   

品相描述：全新
商品描述
商品简介

本书使用通俗易懂的语言、丰富的实例、简洁的图表和紧凑的数学公式，讲述了Excel在数据分析方面的应用。既介绍了相关的数理统计知识，又与Excel操作结合起来，借助可视化图表，为读者展示了Excel强大的数据分析能力。 

本书内容包括Excel 2019简介、随机变量、抽样、参数估计、假设检验、方差分析、相关分析与回归分析、时间序列分析、聚类分析与判别分析。 

本书可作为高等院校研究生、本科生及大学预科生的数据分析教材，也可供对数据分析感兴趣的IT人员、数据分析师、管理人员阅读参考。

作者简介
樊玲，女，密码学博士，北京邮电大学教师，从事多年信息安全和计算机基础(Office类)一线教学工作。

目录
第1章  Excel简介
  1.1  Excel界面简介
  1.2  Excel公式与函数初步
  1.3  Excel中的单元格引用
  1.4  Excel分析工具库
  1.5  Excel中的规划求解问题
  1.6  综合实验
第2章  随机变量
  2.1  离散分布
    2.1.1  二项分布与二项分布函数
    2.1.2  泊松分布
  2.2  正态分布
    2.2.1  一般正态分布
    2.2.2  标准正态分布
  2.3  抽样分布
    2.3.1  x2分布
    2.3.2  t分布
    2.3.3  F分布
  2.4  统计函数
    2.4.1  常见统计函数
    2.4.2  标准差与方差函数
  2.5  综合实验
第3章  抽样
  3.1  抽样方法
    3.1.1  简单随机抽样
    3.1.2  周期抽样
    3.1.3  抽样的综合方法
  3.2  样本大小
    3.2.1  影响样本大小的主要因素
    3.2.2  样本大小的计算方法
    3.2.3  确定样本容量的相关问题
  3.3  综合实验
第4章  参数估计
  4.1  单个正态总体的区间估计
    4.1.1  总体方差已知情况下均值的置信区间
    4.1.2  总体方差未知情况下小样本均值的置信区间
    4.1.3  总体方差未知情况下大样本均值的置信区间
    4.1.4  方差的置信区间
  4.2  两个正态总体的区间估计
    4.2.1  σ2/1、σ2/2均已知的两个总体均值差μ1-μ2的置信区间
    4.2.2  σ2/1=σ2/2=σ2且σ2未知的两个总体均值差μ1-μ2的置信区间
    4.2.3  两个总体方差比σ2/1/σ2/2的置信区间
  4.3  (0，1)分布参数的区间估计
  4.4  单侧区间估计
第5章  假设检验
  5.1  假设检验的基本思想和基本方法
  5.2  单个正态总体均值的假设检验
    5.2.1  方差已知条件下单个正态总体均值的假设检验
    5.2.2  方差未知条件下单个正态总体均值的假设检验
  5.3  两个总体方差的F-检验
  5.4  两个正态总体均值之差的假设检验
    5.4.1  已知标准差的两个正态总体均值之差的临界值法与P值法假设检验
    5.4.2  z-检验：双样本均值分析
    5.4.3  双样本t检验
第6章  方差分析
  6.1  单因素实验
  6.2  双因素实验的方差分析
    6.2.1  无重复双因素方差分析
    6.2.2  有重复双因素方差分析
  6.3  综合实验
第7章  相关分析与回归分析
  7.1  相关分析
    7.1.1  线性相关分析
    7.1.2  相关系数的检验
  7.2  回归分析
    7.2.1  利用散点图法建立回归方程
    7.2.2  利用回归工具建立一元线性回归方程
    7.2.3  利用回归工具建立多元线性回归方程
  7.3  综合实验
第8章  时间序列分析
  8.1  时间序列简介
  8.2  时距扩大法
  8.3  移动平均法
    8.3.1  中心移动平均
    8.3.2  历史移动平均
  8.4  指数平滑法
  8.5  最佳阻尼系数
  8.6  时间序列分析在股票软件中的应用
    8.6.1  MA指标
    8.6.2  MACD指标
    8.6.3  KDJ指标
  8.7  综合实验
第9章  聚类分析与判别分析
  9.1  聚类分析
    9.1.1  距离分析法
    9.1.2  相关系数法
  9.2  判别分析
附录  正态总体均值、方差的置信区间与单侧置信限

内容摘要
 

第3章

抽

样

样本(Sampie)是从总体中抽出的一部分个体。样本中所包含的个体数目称样本容量或含量，用符号N或”表示。样本有大小之分，大样本(Large Sample)的容量一般在30以上，小样本(Small Sampie)的容量在30以下。一般而言，样本越大从总体中提取的信息就越多，对总体的代表性就越好，因此一般情况都抽取大样本进行研究。

抽样又称取样，是指从待研究的总体中抽取一部分个体作为样本，对这些样本进行分析、研究以此来估计和推断总体特性的过程。抽样是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法，抽样的基本要求是要保证所抽取的样本对总体具有充分的代表性。样本作为总体的缩影，因此选取样本的过程必须非常谨慎，否则就会对总体的判断造成很大的偏差。

1936年，民主党人罗斯福担任美国总统期满，共和党人兰登与他竞选总统。当时著名的杂志《文学摘要》组织大约240万人参加了预测谁是下一任总统的民意测验，结果预测兰登将以57％对43％的优势获胜。当时《文学摘要》杂志影响力很大，自1916年之后的连续五届总统选举中，《文学摘要》杂志都正确地预测出获胜的一方。而当时名不见经传的盖洛普刚刚成立盖洛普民意调查研究所，他们根据一个约5万人的样本得出了不一样的结论，预测罗斯福会以56％对44％的优势获胜。

在这次竞选总统的预测调研中，《文学摘要》杂志样本远远大于盖洛普民意调查的样本量，那么是不是样本数大结果就更加准确呢?实际的结果却是，罗斯福以62％对38％的优势胜出。从常理来看，《文学摘要》调查的样本量比盖洛普高达几十倍，样本越多，结论不是应该更可靠吗?罗斯福的实际得票率为62％，《文学摘要》杂志的预测为43％，误差达到19％。《文学摘要》杂志的大样本调查为什么反而出现更大的误差呢?

后来经过研究发现，出现偏差的主要原因在于《文学摘要》杂志选取样本有偏性。《文学摘要》杂志是根据电话簿和俱乐部会员的名册，将问卷邮寄给1 000万人。当时美国四个家庭中仅有一家装电话，这样《文学摘要》杂志选取的样本有排斥穷人的选择偏性，所以《文学摘要》杂志的民意测验非常不利于民主党人罗斯福，结论出现了比较大的偏差。此外，《文学摘要》杂志调查的1(000万人中只有240万人回答了问卷，不回答者可能非常有别于回答者，这240万人代表不了被邮寄问卷的1(000万人。所以当出现不回答率偏高的时候，谨防不回答偏性。

因此，我们在进行抽样时，必须充分考虑样本对总体的代表性。明确调查对象总体的内涵和外延，选择恰当的抽样方法，最后还需评估样本质量。

3．1

抽样方法

抽样方法可简单地分为两大类：概率抽样和非概率抽样。

概率抽样又称为随机抽样，总体中哪个成员被抽取完全取决于客观机会，任何一个个体被抽中都属于相互独立的随机事件，例如简单随机抽样、整群抽样。

非概率抽样则是有意识地选取样本的抽样方法，样本的抽取往往不随机，例如周期抽样。

还有一些综合型的抽样方法，将概率抽样与非概率抽样结合在一起，例如等距抽样、分层抽样。具体的方法在后面会一一介绍。

抽样是少数样本代替总体进行研究的过程，因此一定会产生误差。样本的误差按其性质可以分为两类：一类是抽样误差，它是由于抽选样本的随机性而产生的误差。只有采用概率抽样的方式才可能估计抽样误差。另一类是非抽样误差，它是指除抽样误差以外的、由于各种原因而引起的误差。在概率抽样、非概率抽样和全面调查中，非抽样误差都有可能存在。

如果采用了概率抽样方法，那么我们可以估计出抽样误差的大小，还可以通过选择样本量的大小来控制抽样误差。在谨慎执行的抽样调查中，抽样误差通常不大。而非抽样误差相对比较难以估计和控制。下面我们具体来看一下抽样的方法。

3．1．1

简单随机抽样

一般的，设一个总体个数为N，如果通过逐个抽取的方法抽取一个样本，且每次抽取时，每个个体被抽到的概率相等，这样的抽样方法为简单随机抽样，也称为纯随机抽样。简单随机抽样是其他抽样方法的基础，适用于总体个数较少的情况，也可以作为综合抽样中部分样品的抽样方法。简单随机抽样又分为重复抽样与不重复抽样。

重复抽样又称放回式抽样，每次从总体中抽取的样本经检验之后，又重新放回总体，参加下次抽样。E：xcel可以通过随机函数与随机数发生器生成随机数实现简单随机抽样。

不重复抽样也叫作不重置抽样、无放回抽样。不重复抽样是从总体中每抽取一个样本后，不再将其放回总体内，因而任何单位一经抽出，就不会有再被抽取的可能性。不重复抽样中，每个样本最多只有一次被抽中的机会。随着抽中样本个数的不断增多，剩下的样本被抽中的机会不断增大(条件概率)。一般来说，不重复抽样的误差小于重复抽样的误差。当总体个数较大时，我们用重复抽样近似不重复抽样。

简单随机抽样在整个抽样过程中完全遵循随机原则，因此在Excel中要实现简单随机抽样，有以下四种方法。

1．使用RAND函数进行抽样

RAND函数的功能是产生大于等于0及小于1的平均分布随机数，每次计算工作表时都将返回一个新的随机实数。其表达式为

RAND()函数无参数。

如果要使用RAND函数生成一个随机数，并且使之不随单元格计算而改变，可以在编辑栏中输入“一RAND()”，保持编辑状态，然后按F9键，将公式永久性地改为随机数。对于多个包含RAND()函数的单元格，也可以复制后，使用“选择性粘贴”对话框中“粘贴”组的“数值”选项(如图3 1所示)，将随机函数的值保存在指定单元格内。......




精彩内容
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