Как нанести погрешности на графике в Excel

Как построить график в Excel с учетом погрешностей? Подобная задача нередко возникает у студента при обработке результатов лабораторных работ. Результаты представляют собой, как правило, два массива данных (в общем случае Х и Y). Пусть, для примера, имеется следующая экспериментальная зависимость:

Х	2,0	4,0	5,0	7,0	9,0	11,0	15,0
У	3,2	4,2	9,0	14,8	23,0	15,2	12,8

Требуется представить эту зависимость Y от Х графически. Получится примерно то, что представлено на рисунке.

Например, в ходе лабораторной работы студент измерял зависимость силы тока в одной из ветвей электрической цепи (в Амперах) от напряжения на том или ином ее элементе (в Вольтах). Необходимо отложить данные на графике с учетом погрешностей.

Надо сказать, что сделать построение вручную, как ни парадоксально, в данном случае даже немного проще, чем с использованием, казалось бы, такой мощной и удобной программы, как Excel . Дело в том, что, на самом деле, график, приведенный на предыдущем рисунке… построен неверно.

Почему? Ведь, вроде бы, ничего сложного нет. Нажимаем в Excel кнопку « Мастер диаграмм », Выбираем тип диаграммы – точечная . Затем нажимаем « Далее », задаем массивы для X и Y, затем опять « Далее »… — и вскоре получится то, что приведено на предыдущем рисунке.

Вроде бы, все правильно. Да только график построен строго по точкам. Видно, что зависимость немонотонная, с достаточно острым максимумом – что не всегда имеет место в реальности. Ибо в реальности подавляющее большинство зависимостей могут быть более плавными.

А вот если анализировать данные, скажем, из области психологии, физики, биологии (отчасти), а также из ряда иных отраслей, то там графики экспериментальных зависимостей, за немногим исключением, зачастую являются достаточно плавными (хотя, все относительно, конечно) .

Но, вроде бы, и здесь нет никаких проблем: следует провести линию тренда, которых Excel предлагает несколько типов. Так, можно выбрать линейный, степенной, экспоненциальный и т.д. тренд.

Можно… На примере выбранных нами данных, выбор показал, что наиболее близким для выбранной совокупности данных является параболический тренд. Отобразим его на рисунке.

Вроде бы, то, что проведено черной линией (тренд), уже гораздо ближе к истине. Правда, совсем ненамного. Фактически, проведенный тренд достаточно хорошо соответствует исходным данным только для 3, 4 и 7-й точек. Для остальных точек имеются существенные расхождения, причем ошибка доходит до 80%.

Ясно, что построенный тренд, в силу его высокой погрешности, в данном случае никак нельзя принять в качестве качественного графика, отражающего ход зависимости, выявленной экспериментально. Однако, и первоначально построенную (синюю) линию, вероятно, также нельзя принять в качестве такового, ибо, повторимся, она вообще не учитывает погрешностей.

Подобно бычьим моделям поглощения, медвежьи модели поглощения формируются, когда большая медвежья свеча полностью поглощает тело предыдущей бычьей свечи, сигнализируя о большом импульсе продаж, который выходит за пределы минимума предыдущей свечи.

Анализ свечных графиков на Форекс — Свечные паттерны

1. Если частота равна нулю (т.е. происходит равномерная деформация материала), то необходимо применять установки для растяжения/сжатия, способные измерить работу, затраченную на нагрев материала в процессе деформации.
2. Если говорить о частоте, когда ее значения лежат в пределах 10 Гц… 1000 Гц, то такие измерения проводятся при помощи совсем других установок, например, с использованием так называемых крутильных маятников (т.е. когда образец совершает вынужденные крутильные колебания заданной частоты).
3. Если вести речь о диапазоне частот 20 кГц… 200 кГц то здесь необходимо применять ультразвуковые установки.
4. Наконец, исследования при гиперзвуковых частотах (более 10 9 Гц) проводятся при помощи оптических, пьезоэлектрических методов.

На точечной диаграмме всегда есть две оси значений, то есть один набор числовых данных представлен вдоль горизонтальной оси, а другой — вдоль вертикальной. На пересечении координат X и Y отображается точка данных, объединяющая эти два числовых значения. Такие точки данных могут быть распределены по горизонтальной оси равномерно или неравномерно, в зависимости от конкретных данных.

Х	2,0	4,0	5,0	7,0	9,0	11,0	15,0
У	3,2	4,2	9,0	14,8	23,0	15,2	12,8

Тайм фрейм японских свечей

1. Сверхмалые тайм фреймы – М1 и М5.

Это очень быстрые колебания, которые нередко остаются в рамках 2-3 спредов по торговому инструменту. В некоторых стратегиях такие тайм фреймы используются для скальпинга, но обычно ими пользуются только для того, чтобы найти максимально выгодную цену для входа в сделку. Это позволяет уменьшить стоп, а также, как следствие, увеличивает тейк.

2. Малые тайм фреймы М15-Н1.

Здесь уже относительно чётко прослеживается тенденция цены, становится доступна часть индикаторов технического анализа. Подразумевается, что их точность значительно возрастает, но по-прежнему это не совсем тот период, на который они рассчитаны в большинстве своём.

3. Среднесрочные тайм фреймы Н4-D1.

4. Долгосрочные периоды W1-MN.

Очень крупные тайм фреймы обычно применяют для того, чтобы понять общее глобальное направление. Также стоит отметить, что на недельных периодах прекрасно работает свечной анализ, а также достаточно известный индикатор Ишимоку, в котором один из периодов 52 взят как раз из расчёта 52 торговых недель в году.

Тот факт, что уже не одно столетие такой тип представления данных не только существует, но и применяется, однозначно указывает на заинтересованность в нём со стороны трейдеров. Популяризация свечного анализа привела к тому, что появились отдельные алгоритмы автоматического поиска моделей сразу по большому количеству инструментов. В целом же, основными плюсами являются следующие:

Настройка Quik 7: типы графиков |

Например, в ходе лабораторной работы студент измерял зависимость силы тока в одной из ветвей электрической цепи (в Амперах) от напряжения на том или ином ее элементе (в Вольтах). Необходимо отложить данные на графике с учетом погрешностей.