☰

Распределение данных Excel

tag-icon • tag-icon microsoft-excel charts statistics
Распределение данных Excel

У меня есть машина, которая производит товары по заказу на работу, сгенерированному из базы данных. Количество товаров на заказ на работу варьируется от 1 до 5000. Я пытаюсь проанализировать эффективность машины, так как считаю, что более крупные заказы на работу не приводят к лучшей производительности, по крайней мере, для всех типов материалов, которые мы используем. Я сгенерировал количество на заказ на работу и среднюю скорость производства (деталей/час) из базы данных. Но я не знаю, как поместить их в диаграмму распределения. Я хочу поместить количество на заказ на работу на ось x, а скорость на ось y, чтобы я мог увидеть, какое количество дает самую высокую скорость производства. Есть ли способ сделать это?

решение1

Мой дорогой,

  1. Предположим: в столбце A вы ввели «Количество на заказ», а в столбце B — «Среднюю скорость производства».

  2. Выберите данные столбцов A и B.

  3. Перейдите в раздел «Вставка» и выберите «График рассеяния».
  4. Вы увидите диаграмму рассеяния нанесенных точек.
  5. Правило таково: если на графике наблюдается большой разброс, то корреляции нет, но если точки расположены близко и образуют восходящую или нисходящую тенденцию, то связь есть.
  6. Если тренд восходящий, это подразумевает положительную корреляцию: так, если X увеличивается, то Y увеличивается, а если X уменьшается, то Y также уменьшается.

  7. Если тренд нисходящий, это подразумевает отрицательную корреляцию: если X увеличивается, то Y уменьшается, а если X уменьшается, то Y увеличивается.

  8. Чтобы получить количественные значения взаимосвязи, вы можете найти коэффициент корреляции Карла Пирсона (r), вставив формулу:

Выберите ячейку. Введите формулу: =CORREL(A2:A100, B2:B100). ВЫ получите значение r. Если r=1 или -1, то существует идеальная положительная или отрицательная корреляция.

В вашем случае я предполагаю, что значение r может быть около -0,85, скажем, основываясь на вашем объяснении, которое гласит, что r в квадрате, т.е. (-.85)^2 = 0,7256, что указывает на то, что в 73% случаев скорость производства снижается при увеличении размера заказа.

Используя теорию линий регрессии, вы также можете подогнать уравнение к заданным данным, а также проверить значимость теста.

Связанный контент