Распределение случайных величин MS Excel

Прикладные науки

Для исследования экономической информации задач бизнес – анализа широко используются статистические методы обработки. Электронная таблица Excel содержит набор встроенных функций категории Статистические, а также предоставляет специальные информационные технологии, выполняемые в среде Пакета анализа.

Для загрузки пакета анализа выполните следующие действия:

  1. Выполните команду Сервис Надстройки. На экране появится окно диалога “ Надстройки ”.
  2. Выберите Пакет анализа, а затем нажмите кнопку ОК.

После окончания загрузки в списке опций пункта Сервис основного меню появится строка Анализ данных. При выборе этой строки появляется окно диалога “ Анализ данных ”.

В окне диалога “ Анализ данных ” отображается список инструментов.

При статистическом моделировании и первичной обработке данных используются следующие инструменты: Генерация случайных чисел, Гистограмма.

Инструмент Генерация случайных чисел заполняет интервал независимыми случайными числами.

При помощи параметра Число переменных вы можете получить многомерную выборку. Для этого введите число столбцов в выходной таблице.

Параметром Число случайных чисел определяется число точек данных, которое вы хотите генерировать для каждой переменной.

Выбор закона распределения случайных чисел задаётся параметром Распределение.

  1. Равномерное распределение характеризуется верхней и нижней границами. Вероятность попадания переменной в отрезок фиксированной длины зависит только от длины отрезка и не зависит от его расположения на интервале. Как правило, в приложениях используют равномерное распределение в интервале [0,1].
  2. Нормальное распределение характеризуется средним значением и стандартным отклонением. Обычно приложения для этого распределения используют среднее значение 0 и стандартное отклонение 1.
  3. Распределение Бернулли характеризуется вероятностью успеха в данном испытании. Случайная величина принимает значение 0 или 1. Например, при бросании игральной кости или выпадет 6 очков с вероятностью 1/6 или выпадет не 6 очков с вероятностью 5/6, то есть случайная величина принимает значение  1 с вероятностью 1/6 или 0 с вероятностью 5/6.
  4. Биноминальное распределение характеризуется вероятностью успеха для некоторого числа испытаний. Например, вы можете генерировать случайные числа, моделирующие процесс бросания монеты с вероятностью успеха ровно в “k” случаях из “n” испытаний.
  5. Распределение Пуассона характеризуется значением Лямбда, равным 1/среднее. Распределение Пуассона часто используется для характеристики числа событий, случающихся в единицу времени, например, число телефонных соединений в минуту.
  6. Модельное распределение характеризуется нижней и верхней границей, шагом, числом повторений значений и числом повторений последовательности.
  7. Дискретное распределение характеризуется значением и связанным с ним интервалом вероятности. Интервал должен содержать два столбца: левый содержит значения, правый – вероятности, связанные со значением в данной строке. Сумма вероятностей должна быть равна 1.

При помощи параметра Случайное рассеивание вы фиксируйте последовательность выводимых случайных чисел. При повторных запусках генератора можно использовать это значение для получения тех же самых случайных чисел.

Book-Science
Добавить комментарий