Как в Эксель Провести Метод Главных Компонент • Дополнительные сведения

Анализ данных и их оптимизация в Excel

С помощью средств анализа «что если» в Microsoft Excel можно экспериментировать с различными наборами значений в одной или нескольких формулах для изучения всех возможных результатов.

Формулы и функции в Excel автоматически пересчитывают результат при изменении содержимого ячеек, на которые имеются ссылки в данной формуле или функции. Другими словами, можно отвечать на вопросы типа «что-если». Например, при анализе финансовой функции ПЛТ ответить на вопрос, что будет, если первый взнос при получении ипотечной ссуды будет составлять не 20% от цены, а 15%.

Итак, проиллюстрируем проведение анализа данных «что-если» на примере работы функции ПЛТ, которая вычисляет величину выплаты по ссуде на основе постоянных выплат и постоянной процентной ставки.

Пс — приведенная к текущему моменту стоимость или общая сумма, которая на текущий момент равноценна ряду будущих платежей, называемая также основной суммой.

Бс — значение будущей стоимости, т. е. желаемого остатка средств после последней выплаты. Если этот аргумент опущен, предполагается, что он равен 0 (например, значение «бс» для займа равно 0).

Тип — число 0 (ноль) или 1, обозначающее, когда должна производиться выплата.

Рассмотрим пример использования функции ПЛТ в Exceel.

Итак, требуется определить ежемесячные выплаты по займу в 20 000 руб., взятому на 16 месяцев под 11% годовых.

Для решения задачи выделяем ячейку на рабочем листе Excel (в нашел случаи ячейка А1) и в строку формул вводим следующее выражение: =ПЛТ(11%/12; 16; 20000) (Рис.1.1)

Как в Эксель Провести Метод Главных Компонент • Дополнительные сведения

Нажав на клавишу Enter , мы получаем величину ежемесячных выплат по ссуде, которая составит -1350 руб. Рис.1.2

Как в Эксель Провести Метод Главных Компонент • Дополнительные сведения

При ином значении банковской учетной ставки, следует сделать исправления в ранее введенной функции в Excel.

Как в Эксель Провести Метод Главных Компонент • Дополнительные сведения

Рис. 1.3 — Пример расчета Excel, в котором исходные данные в отдельные ячейки

При изменении любых значений на рис.3 результаты расчета автоматически обновляются в разделе Результат расчета.

Вывод: Рассмотренный выше примеры показывают, что размещение исходных данных в отдельные ячейки упрощает анализ зависимости выходного результата от изменения исходных данных с использованием анализа данных «Что если» в Exceel.

Анализ данных и их оптимизация в Excel
В ячейке G3 этой таблицы определена точно такая же формула, как и в ячейке D7. Первый столбец таблицы подстановки заполнен значениями аргумента функции ПЛТ, в зависимости от которого требуется проанализировать поведение финансовой функции (в нашем случае от 11 до 15%).
специалист
Мнение эксперта
Витальева Анжела, консультант по работе с офисными программами
Со всеми вопросами обращайтесь ко мне!
Задать вопрос эксперту
С помощью этого инструмента определяется значение в одной ячейке исходных данных, которое требуется для получения требуемого значения в ячейке результата. Если же вам нужны дополнительные объяснения, обращайтесь ко мне!
Для примера выше мы хотим получит выручку, которую принес нам Петров в городе Москва. Формула имеет вид СУММЕСЛИМН(C2:C13;A2:A13;E2;B2:B13;F2), где C2:C13 — диапазон со значениями выручки, которые необходимо просуммировать; А2:А13 — диапазон с фамилиями, которые мы будем проверять; Е2 — ссылка на конкретную фамилию; B2:B13 — ссылка на диапазон с городами; F2 — ссылка на конкретный город.
10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel — ExcelGuide: Про Excel и не только

  • Выполнить команду меню Сервис > Поиск решения, чтобы вызвать диалоговое окно Поиск решения (рис. 4.2)
  • Установить курсор в поле Установить целевую ячейку диалогового окна и щелкнуть мышкой на целевой ячейке Е7 (рис. 4.2).
  • Установить курсор в поле Изменяя ячейки диалогового окна и выделить диапазон изменяемых ячеек С3:С6.
  • Установить курсор в поле Ограничения и щелкнуть на кнопке Добавить . В появившееся диалоговое окно, показанное на рис. 4.3, вводить поочередно все ограничения (рис. 4.4).
  • Щелкнуть на кнопке Выполнить диалогового окна Поиск решения.

Метод главных компонент считается статистическим методом. Однако есть другой подход, приводящий к методу главных компонент, но не являющийся статистическим. Этот подход связан с получением наилучшей проекции точек наблюдения в пространстве меньшей размерности. Для решения подобной задачи необходимо знать матрицу вторых моментов.

ГПР

Функция ГПР выполняет туже задачу, что и ВПР, только она просматривает первую строку в поиске искомого значения и для получения результата сдвигается на указанное количество строк вниз.

10 наиболее полезных функций при анализе данных в Excel

— Таблица- диапазон данных на листе, где в первой строке мы ищем искомое значение и сдвигаемся на необходимое количество строк.

— Интервальный просмотр — ставьте всегда 0, тогда Эксель будет искать точное совпадение, что нам и нужно в большинстве случаев.

Если вы хотите более подробно изучить, как пользоваться функцией ГПР — прочитайте статью на нашем сайте «Функция ГПР в Excel».

специалист
Мнение эксперта
Витальева Анжела, консультант по работе с офисными программами
Со всеми вопросами обращайтесь ко мне!
Задать вопрос эксперту
В функции СЦЕПИТЬ A2; ;B2 , первый параметр А2 — ссылка на ячейку с фамилией; второй параметр — пробел, что бы итоговый текст смотрелся нормально; третий параметр В2 — ссылка на ячейку с именем. Если же вам нужны дополнительные объяснения, обращайтесь ко мне!
— Интервальный просмотр — Может принимать параметр 0 или ЛОЖЬ, что обозначает что совпадение между искомым значением и значением в первом столбце таблицы должен быть точным; либо 1 или ИСТИНА, соответственно совпадение должно быть неточным. Настоятельно рекомендую использовать только параметр ЛОЖЬ, иначе можно получать непредсказуемые результаты.

Сингулярное разложение тензоров и тензорный метод главных компонент [ ]

Множество решений λj находят решением характеристического уравнения | R — λI| = 0. Х арактеристики вариации λj — показатели оценок дисперси й каждой главной компоненты. Суммарное значение Σλj равно сумме оценок дисперсий элементарных признаков x j. При условии стандартизации исходных данных, эта сумма равна числу элементарных признаков k.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!:

Adblock
detector