EXCEL分析工具库教程.doc
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EXCEL分析工具库教程
第一节：
分析工具库概述
“分析工具库”实际上是一个外部宏（程序）模块，它专门为用户提供一些高级统计函数和实用的数据分析工具。
利用数据分析工具库可以构造反映数据分布的直方图；可以从数据集合中随机抽样，获得样本的统计测度；可以进行时间数列分析和回归分析；可以对数据进行傅立叶变换和其他变换等。
本讲义均在Excel2007环境下进行操作。
1.1.分析工具库的加载与调用
打开一张Excel表单，选择“数据”选项卡，看最右边的“分析”选项中是否有“数据分析”，若没有，单击左上角的图标，单击最下面的“Excel选项”，弹出“Excel选项”对话框，在左侧列表中选择“加载项”，在下方有“管理：
Excel加载项转到”，单击“转到”，勾选“分析工具库”（加载数据分析工具）和“分析工具库-VBA”（加载分析工具库所需要的VBA函数）（图1 1），单击确定，则“数据分析”出现在“数据｜分析”中。
图1 1加载分析工具库
1.2.分析工具库的功能分类
分析工具库内置了19个模块，可以分为以下几大类：
表1 1随机发生器功能列表
分类
工具模块
抽样设计
随机数发生器
抽样
数据整理
直方图
参数估计
描述统计
排位与百分比排位
假设检验
z-检验：
双样本均值差检验
t-检验：
平均值的成对二样本分析
t-检验：
双样本等方差假设
t-检验：
双样本异方差假设
F检验：
双样本方差检验
方差分析
方差分析：
单因素方差分析
方差分析：
无重复双因素方差分析
方差分析：
可重复双因素方差分析
相关与回归分析
相关系数
协方差
回归
时间序列预测
移动平均
指数平滑
傅利叶分析
第二节．随机数发生器
重庆三峡学院关文忠
1.随机数发生器主要功能
“随机数发生器”分析工具可用几个分布之一产生的独立随机数来填充某个区域。
可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。
例如，可以使用正态分布来表示人体身高的总体特征，或者使用双值输出的伯努利分布来表示掷币实验结果的总体特征。
2.随机数发生器对话框简介
执行如下命令：
“数据｜分析｜数据分析｜随机数发生器”，弹出随机数发生器对话框（图2 1）。
图2 1随机数发生器对话框
该对话框中的参数随分布的选择而有所不同，其余均相同。
变量个数：
在此输入输出表中数值列的个数。
随机数个数：
在此输入要查看的数据点个数。
每一个数据点出现在输出表的一行中。
分布：
在此单击用于创建随机数的分布方法。
包括以下几种：
均匀分布、正态分布、伯努利分布、二项式、泊松、模式、离散。
具体应用将在第3部分举例介绍。
随机数基数：
在此输入用来产生随机数的可选数值。
可在以后重新使用该数值来生成相同的随机数。
输出区域：
在此输入对输出表左上角单元格的引用。
如果输出表将替换现有数据，Excel会自动确定输出区域的大小并显示一条消息。
新工作表：
单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表，并从新工作表的A1单元格开始粘贴计算结果。
若要为新工作表命名，请在框中键入名称。
新工作簿：
单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。
3.随机数发生器应用举例
3.1.均匀随机数的产生
均匀：
以下限和上限来表征。
其变量是通过对区域中的所有数值进行等概率抽取而得到的。
普通的应用使用范围0到1之间的均匀分布。
相当于工作表函数：
“=a+RAND（）*（b-a）”，与RANDBETWEEN（a,b）”的区别是，RANDBETWEEN产生的是离散型随机数，而随机数发生器产生的是连续型随机数。
离散型函数产生可重复随机数，若想产生无重复随机数，应使用连续型，再从中利用RANK函数产生整型。
通常在进行抽样设计时要产生无重复的整型均匀随机数。
例：
在编号为1至20之间随机抽取10个无重复的均匀随机数。
数据｜分析｜数据分析｜随机数发生器｜“分布”选择均匀，产生对话框（图2 2）：
图2 2均匀随机数对话框
单击“确定”生成连续型随机数（如图2 3A列）。
随机数公式显示模式
图2 3产生随机数
由图可见，所产生的是连续型随机数，若四舍五入取整，在B1单元格输入公式“=ROUND（A1,0）”，并复制到B1:
B10，得到整型随机数（图2 3B列）。
由图可见，数字7出现了两次，为可重复随机数。
在统计调查时，不能对同一调查对象调查两次，应产生无重复随机数。
处理的办法如下：
在A列对总体进行编号；在B2输入如图所示公式，生产0至1之间的均匀随机数，并复制到B3:
B21；C列显示样本序号；选择D2:
D11单元格区域，输入D2单元格所示公式，按住Ctrl+Shift不放再按回车键，生成随机数。
该随机数是无重复的。
当然也可由VLOOKUP函数实现，所处从略。
图2 4无重复随机数的产生（普通模式与公式显著模式）
3.2.正态随机数的产生
正态分布描述：
图2 5正态分布描述
图2 6正态分布曲线
正态：
以平均值和标准偏差来表征，相当于工作表函数“=NORMINV（rand（）,mu,sigma）”
例：
产生10行8列来自均值为100、标准差为10的总体随机数。
“数据｜分析｜数据分析｜随机数发生器”，选择“分布”为“正态”，设置对话框如下：
图2 7随机数发生器对话框的正态分布设置
单击“确定”生成随机数如下：
图2 8产生的正态分布随机数
3.3.产生0-1分布随机数
伯努利：
以给定的试验中成功的概率（p值）来表征。
伯努利随机变量的值为0或1。
等价于函数：
“=IF（RAND（）
”.
例：
产生5列10行的成功概率为0.5的0-1随机数。
验证概率的频率法定义。
数据｜分析｜数据分析｜随机数发生器｜“分布”选择柏努利，设置对话框如下：
图2 90-1随机数对话框
单击“确定”生成随机数（图2 9A至E列）。
在G列输入累积的试验度数；H2输入公式，统计正态朝上的次数（1的个数）；I2求得频率；鼗H2:
I2复制到H3:
I21单元格区域（图2 10、图2 11）。
以H列为横坐标，I列为纵坐标，绘制不带标志点的折线型散点图（图2 12）。
由图可见，随机试验次数的增加，频率逐步趋于0.5.
图2 10产生的0-1分布随机数（公式显示模式）
图2 11产生的0-1分布随机数
图2 12频率法概率定义的验证
3.4.产生二项分布随机数
二项式：
以一系列试验中成功的概率（p值）来表征。
例如，可以按照试验次数生成一系列伯努利随机变量，这些变量之和为一个二项式随机变量。
二项分布描述：
图2 13二项分布描述
图2 14二项分布曲线
例：
某射手中靶的概率为0.8，每次射击10发子弹，射击10次，模拟每次中靶的次数。
“数据｜分析｜数据分析｜随机数发生器”，选择“分布”为“二项”，设置对话框如下：
图2 15随机数发生器对话框的二项分布设置
单击“确定”生成随机数如下：
图2 16产生的二项分布随机数
3.5.产生泊松分布随机数
泊松：
以值λ来表征，λ等于平均值的倒数。
泊松分布经常用于表示单位时间内事件发生的次数，例如，汽车到达收费停车场的平均速率。
其描述如下：
图2 17泊松分布描述
图2 18泊松分布曲线
例：
某加油站，平均每小时前来加油的车辆为10辆，试进行100次模拟，并求其分布情况。
“数据｜分析｜数据分析｜随机数发生器”，选择“分布”为“泊松”，设置对话框如下：
图2 19随机数发生器对话框的泊松分布设置
单击“确定”生成随机数如下：
图2 20产生的泊松分布随机数
求得最大值，最小值，确定组限，利用frequency函数统计频数，并求频率如下图。
图2 21频数统计（公式显示模式）
图2 22频数统计
3.6.产生重复序列
模式：
以下界和上界、步幅、数值的重复率和序列的重复率来表征。
在生物遗传学中常用到重复序列。
EXCEL的“模式”所产生的重复序列是按相同步长产生的重复序列。
如：
下列对话框设置：
图2 23重复序列对话框
可产生的重复序列为：
112233112233112233
3.7.产生离散随机数
离散：
以数值及相应的概率区域来表征。
该区域必须包含两列，左边一列包含数值，右边一列为与该行中的数值相对应的发生概率。
所有概率的和必须为1。
例如：
某商品销售情况根据某干时期统计如下（经验分布）：
销售量
10
15
20
25
30
35
40
概率
0.05
0.10
0.25
0.30
0.15
0.10
0.05
试进行80次模拟。
（1）在A列和B列输入参数（经验分布）
图2 24离散（经验分布）随机数的产生
（2）数据｜分析｜数据分析｜随机数发生器｜离散，设置如下：
图2 25离散分布对话框
（3）单击确定，在C1:
M8产生80个随机数。
（4）对产生的随机数利用frequency函数统计频数，并求频率（见O:
Q列）。
第三节．抽样
重庆三峡学院关文忠
“抽样”分析工具以数据源区域为总体，从而为其创建一个样本。
当总体太大而不能进行处理或绘制时，可以选用具有代表性的样本。
如果确认数据源区域中的数据是周期性的，还可以仅对一个周期中特定时间段中的数值进行采样。
例如，如果数据源区域包含季度销售量数据，则以四为周期进行采样，将在输出区域中生成与数据源区域中相同季度的数值。
1.1.随机抽样
（1）打开一张工作表，输入总体编号或总体标志值（本例A2:
J11单元格区域）。
图3 1随机抽样
（2）数据｜分析｜数据分析｜抽样，弹出抽样对话框：
图3 2随机抽样对话框设置
单击“确定”生成随机样本（图3 1L列）。
注意，该样本是可重复抽样，重复率与总体单位数成反比，与样本量成正比。
1.2.周期抽样
例：
从1至10编号按固定周期间隔分别为2、3、4、5抽样。
图3 3周期抽样对话框设置
单击“确定”抽得样本（D列），取间隔依次取3、4、5,输出区域依次改为E2、F2、G2,得随机数如图图3 4E、F、G列。
图3 4周期抽取的样本
该种抽样类似等距抽样，但不同的是统计学中的等距抽样是在第1组进行简单随机抽样，以后的样本等于首样本位置依次加组距的k倍。
第四节．直方图
重庆三峡学院关文忠
1.直方图的功能
“直方图”分析工具可计算数据单元格区域和数据接收区间的单个和累积频率。
此工具可用于统计数据集中某个数值出现的次数，其功能基本上相当于函数FREQUENCY。
所不同的是可以添加累积百分比、百分比排序及插入图表等。
需要注意的是，该工具只能对数值型标志进行统计，且各组频数是包含组上限的。
如统计学生成绩，若组限确定为“60以下、60-70、70-80、80-90、90-100”则统计结果将60分划分为不及格组之中。
因此可根据最小分值差确定上限，如“0-59.5,…”,更强大的数据整理工具可使用“数据透视表”工具。
2.直方图工具的使用
例：
对图中的数据按组数7进行等距分组，利用直方图工具统计频数。
图4 1统计分组观测值数据
操作步骤：
（1）先确定组上限
图4 2组上限的确定（公式显著模式）
利用工作表函数在H1和H2单元格求得最大和最小值；H3求得全距R，H4为确定的组数，H5计算组距。
J2为第1组上限＝最小值+组距；其他各组上限均等于前组上限+组距。
图4 3组上限
（2）调用直方图工具
在EXCE
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