분석 도구를 사용하여 복잡한 데이터 분석 수행
복잡한 통계 또는 공학 분석을 개발하려는 경우 분석 도구를 사용하여 많은 시간과 단계를 절약할 수 있습니다. 각 분석에 데이터와 매개 변수를 제공하기만 하면 이 도구에서 통계 또는 공학용 매크로 함수를 사용하여 결과를 계산하고 출력 테이블에 표시합니다. 일부 도구에서는 출력 테이블에 차트를 만들기도 합니다.
데이터 분석 함수는 한 번에 한 워크시트에서만 사용할 수 있습니다. 그룹화된 워크시트에서 데이터 분석을 수행하면 첫 번째 워크시트에 결과가 표시되고 나머지 워크시트에는 서식이 지정된 빈 표가 나타납니다. 나머지 워크시트에서 데이터 분석을 수행하려면 워크시트마다 분석 도구를 다시 계산해야 합니다.
분석 도구에는 다음 섹션에서 설명하는 도구들이 포함되어 있습니다. 이러한 도구를 사용하려면 데이터 탭의 분석 그룹에서 데이터 분석을 클릭합니다. 데이터 분석 명령을 사용할 수 없는 경우에는 분석 도구 추가 기능 프로그램을 로드해야 합니다.
파일 탭을 클릭하고 옵션을 클릭한 다음 추가 기능 범주를 클릭합니다.
관리 상자에서 Excel 추가 기능을 선택한 다음 이동을 클릭합니다.
Mac용 Excel에서는 파일 메뉴에서 도구 > Excel 추가 기능으로 이동합니다.
추가 기능 상자에서 분석 도구 확인란을 선택하고 확인을 클릭합니다.
이때 사용 가능한 추가 기능 상자의 목록에 분석 도구가 없으면 찾아보기를 클릭하여 찾습니다.
분석 도구가 현재 컴퓨터에 설치되어 있지 않다는 메시지가 나타나면 예를 클릭하여 설치합니다.
참고: 분석 도구용 VBA(Visual Basic for Application) 함수를 포함하려면 분석 도구를 로드할 때와 같은 방법으로 분석 도구 - VBA 추가 기능을 로드할 수 있습니다. 사용 가능한 추가 기능 상자에서 분석 도구 - VBA 확인란을 선택합니다.
분산 분석 도구는 다양한 유형의 분산 분석을 제공합니다. 검사할 모집단의 표본 수와 인자 수에 따라 다른 도구를 사용해야 합니다.
분산 분석: 일원 배치법
이 도구는 두 개 이상의 샘플에 대한 데이터에 대한 간결한 분석을 수행합니다. 이 분석은 각 샘플이 모든 샘플에 대해 동일하지 않다는 대체 가설에 대해 동일한 기조 확률 분포에서 각 샘플이 그려지는 가설의 테스트를 제공합니다. 샘플이 두 개뿐인 경우 워크시트 함수 T를 사용할 수있습니다.테스트입니다. 두 개 이상의 샘플을 사용할 경우 T의 편리한 일반화가없습니다.TEST및 Single Factor Anova 모델을 대신 호출할 수 있습니다.
분산 분석: 반복 있는 이원 배치법
이 분석 도구는 데이터를 두 가지 다른 차원에 따라 분류할 수 있는 경우에 유용합니다. 예를 들어 식물의 높이를 측정하는 실험에서 각 식물에는 A, B, C와 같은 서로 다른 상표의 비료를 사용할 수 있고 저온 및 고온과 같이 서로 다른 배양 온도를 유지할 수 있습니다. 가능한 여섯 가지 쌍에 대해 각각 동일한 횟수로 식물의 높이를 측정합니다. 여기에서 이 분산 분석 도구를 사용하면 다음을 검정할 수 있습니다.
서로 다른 상표의 비료를 사용한 식물의 높이가 동일한 기본 모집단에서 추출되었는지 여부. 이 분석에서는 온도가 무시됩니다.
서로 다른 온도에서 배양된 식물의 높이가 동일한 기본 모집단에서 추출되었는지 여부. 이 분석에서는 비료 상표가 무시됩니다.
1번 항목에서 확인된 비료 상표 차이에 의한 영향과 2번 항목에서 확인된 온도 차에 의한 영향을 고려했을 때 모든 값 쌍을 나타내는 여섯 개의 표본이 동일한 모집단에서 추출되었는지 여부. 특정 쌍으로 인한 효과가 비료나 온도의 차이만으로 인한 효과를 뛰어 넘는다는 대체 가설을 세울 수도 있습니다.
분산 분석: 반복 없는 이원 배치법
이 분석 도구도 반복 있는 이원 배치법과 이원옵션 용어목록 같이 데이터를 두 가지 다른 차원에 따라 분류할 수 있는 경우에 유용합니다. 그러나 이 도구에서는 이전 예제의 쌍과 같은 각 쌍을 한 번만 이원옵션 용어목록 관측한다고 가정합니다.
CORREL 및 PEARSON 워크시트 함수는 N개의 대상 각각에 대해 측정이 수행된 경우 두 측정 변수 사이의 상관 계수를 계산합니다. 측정이 누락된 대상은 분석에서 무시됩니다. 상관 관계 분석 도구는 N개의 대상에 각각 측정 변수가 세 개 이상일 때 특히 유용합니다. 분석 결과 테이블에는 가능한 각 측정 변수 쌍에 적용된 CORREL 또는 PEARSON 값을 보여 주는 상관 행렬이 출력됩니다.
상관 계수(covariance)와 같은 상관 계수는 두 개의 측정 변수가 "서로 다를" 정도를 측정하는 척도입니다. 공변수와 달리 상관 계수는 두 측정 변수가 표현되는 단위와는 관계가 없습니다. 예를 들어 두 측정 변수가 무게와 높이인 경우 무게가 파운드에서 킬로그램으로 변환되는 경우 상관 관계 계수 값은 변하지 않습니다. 상관 관계 계수의 값은 -1과 +1 포괄 값 사이에 있어야 합니다.
상관 관계 분석 도구를 사용하면 각 측정 변수 쌍을 조사하여 두 측정 변수가 상관적으로 변화하는지 판단할 수 있습니다. 즉, 한 변수의 값이 증가하면 다른 변수의 값도 증가하는 양의 상관 관계가 있는지, 한 변수의 값이 감소하면 다른 변수의 값이 증가하는 음의 상관 관계가 있는지 또는 두 변수의 값이 서로 관련되지 않는 0에 가까운 상관 관계가 있는지 여부를 판단할 수 있습니다.
상관 관계 및 Covariance 도구는 둘 다 동일한 설정에서 사용할 수 있습니다. 개인 집합에서 N 다른 측정 변수가 관찰된 경우. 상관 관계 및 코바리안스 도구는 각 측정 변수 쌍 간에 각각 상관 계수 또는 공변수를 보여 주는 출력 테이블, 행렬을 제공합니다. 차이점은 상관 계수는 -1과 +1 포괄적 사이의 거짓말로 조정됩니다. 해당 코바리안은 크기 조정되지 않습니다. 상관 계수와 공변수는 두 변수가 "서로 다른" 범위의 측정값입니다.
Covariance 도구는 워크시트 함수 COVARIANCE의 값을 계산합니다. 각 측정 변수 쌍에 대한 P입니다. (COVARIANCE를 직접 사용). P 대신 Covariance 도구는 두 개의 측정 변수(즉, N=2)가 있는 경우 적절한 대안입니다. 행 i의 Covariance 도구의 출력 테이블의 대각선 항목인 열 i는 i-th 측정 변수 자체의 공변수입니다. 워크시트 함수 VAR에의해 계산된대로 해당 변수에 대한 인구변동입니다.P.
공 분산 도구를 사용하면 각 측정 변수 쌍을 조사하여 두 측정 변수가 상관적으로 변화하는지 판단할 수 있습니다. 즉, 한 변수의 값이 증가하면 다른 변수의 값도 증가하는 양의 공 분산인지, 한 변수의 값이 감소하면 다른 변수의 값이 증가하는 음의 공 분산인지 또는 두 변수의 값이 서로 관련되지 않는 0에 가까운 공 분산인지 여부를 판단할 수 있습니다.
기술 통계법 분석 도구는 입력 범위의 데이터에 대한 일변량 통계 보고서를 만들어 데이터의 중심 추세와 변동성에 대한 정보를 제공합니다.
지수 평활법 분석 도구는 이전 예측값을 기준으로 이전 예측의 오차를 수정한 새 예측값을 구합니다. 이 도구에서는 이전 예측의 오차가 예측값에 반영되는 정도를 나타내는 평활 상수 a를 사용합니다.
참고: 0.2~0.3의 값은 적절한 부드러운 상수입니다. 이러한 값은 이전 예측의 오류에 대해 현재 예측이 20%에서 30%로 조정해야 한다고 나타냅니다. 상수가 클수록 응답 속도가 빨라지지만 오차 없는 프로젝션이 생성될 수 있습니다. 상수가 작을수록 예측 값에 대한 시간이 길어지게 될 수 있습니다.
분산에 대한 두 표본 F-검정 분석 도구는 두 표본 F-검정을 수행하여 두 모집단 분산을 비교합니다.
예를 들어 두 수영 팀의 각 수영 기록에서 시간 표본에 대해 F-검정 도구를 사용할 수 있습니다. 이 도구는 두 분산의 기본 분포가 일치하지 않는다는 반대 가설에 대해 두 표본이 동일한 분산을 갖는 분포에서 추출되었다는 영가설 검정 결과를 제공합니다.
푸리에 분석 도구는 FFT(고속 푸리에 변환) 기법을 통해 데이터를 변환하는 방법으로 선형 시스템의 문제를 해결하고 주기적인 데이터를 분석합니다. 또한 변환된 데이터의 역이 원래 데이터가 되는 역변환 기능도 지원합니다.
히스토그램 분석 도구는 데이터 및 데이터 계급 구간 셀 범위에서 개별 및 누적 빈도를 계산합니다. 이 도구는 데이터 집합에서 값이 나오는 횟수에 대한 데이터를 생성합니다.
예를 들어 학생이 20명인 반에서 학점별 점수 분포를 확인할 수 있습니다. 히스토그램 테이블에서는 학점별 경계 및 최소 경계와 현재 경계 사이에 있는 점수의 개수를 보여 줍니다. 가장 많이 발생하는 단일 점수는 데이터의 최빈값입니다.
팁: Excel 2016에서 이제 히스토그램 또는 파레토 차트를 만들 수 있습니다.
이동 평균 분석 도구는 지정된 지난 기간 동안 변수의 평균값을 기준으로 특정 기간의 값을 예측합니다. 이동 평균은 모든 누적 데이터의 단순 평균에서는 알 수 없는 추세 정보를 제공합니다. 이 도구를 사용하여 판매량, 재고량, 기타 추세를 예측할 수 있습니다. 각 예상 값은 다음 수식으로 계산됩니다.
N은 이동 평균에 포함할 이전 기간의 수입니다.
A j는 j 시점의 실제 값입니다.
F j는 j 시점의 실제 값입니다.
난수 생성 분석 도구는 여러 분포 중 하나에서 추출한 독립 난수로 범위를 채웁니다. 이 과정을 통해 모집단 구성원의 특징을 확률 분포로 나타낼 수 있습니다. 예를 들어 개인의 신장에 대한 모집단의 특징을 정규 분포로 나타내거나, 동전 던지기 결과에 대한 모집단의 특징을 두 가지 가능성에 대한 베르누이 분포로 나타낼 수 있습니다.
순위 및 백분위수 분석 도구는 데이터 집합에서 각 값의 정수 및 백분율 순위를 포함하는 표를 생성합니다. 데이터 집합에서 값의 상대적 순위를 분석할 수 있습니다. 이 도구는 워크시트 함수 RANK를 사용합니다. EQ 및 PERCENTRANK입니다. INC. 묶은 값을 고려하려면 RANK를 사용합니다. 묶은 값을 동일한 순위를 갖는 것으로 처리하거나 RANK를 사용하는 EQ 함수입니다.묶은 값의 평균 순위를 반환하는 AVG 함수입니다.
회귀 분석 도구는 "최소 자승법"을 사용하여 관측값 집합을 통과하는 선을 근접시키는 방법으로 선형 회귀 분석을 수행합니다. 이 도구를 통해 하나 이상의 독립 변수 값이 단일 종속 변수에 주는 영향을 분석할 수 있습니다. 예를 들어 나이, 신장 및 체중 등의 인자가 육상 선수의 기록에 주는 영향을 분석할 수 있습니다. 기록 데이터 집합을 바탕으로 기록 측정에서 세 인자에 각각 기여도를 배분한 다음 결과를 사용하여 아직 테스트하지 않은 선수의 기록을 예측할 수 있습니다.
회귀 도구는 워크시트 함수 LINEST 를 사용합니다.
표본 이원옵션 용어목록 추출 분석 도구는 입력 범위를 모집단으로 하여 모집단에서 표본을 추출합니다. 모집단이 너무 커서 데이터를 처리할 수 없거나 차트를 만들 수 없는 경우 모집단을 대표하는 표본을 사용할 수 있습니다. 또한 입력 데이터에서 주기성이 발견되는 경우 하나의 주기에서 특정 부분의 값만 포함된 표본을 만들 수 있습니다. 예를 들어 입력 범위에 분기별 매출액이 들어 있는 경우 주기율을 4로 지정하여 표본을 추출하면 같은 분기의 값이 출력 범위에 나타납니다.
Two-Sample t-Test 분석 도구는 채우기의 등가에 대한 테스트로 각 샘플을 밑바로 합니다. 세 가지 도구는 다른 가정을 사용합니다. 즉, 인구의 차가 같고, 인구의 배분이 같지 않다는 점, 두 샘플이 동일한 주제에 대한 전처리 및 후처리 관측을 나타내고 있습니다.
t-검정: 두 표본 쌍의 평균
표본 그룹이 실험 전과 실험 후 두 번 검사될 때와 같이 표본 관측이 자연스럽게 쌍을 이루는 경우 쌍체 검정을 사용할 수 있습니다. 이 분석 도구와 수식에서는 쌍을 이루는 두 표본 스튜던트 t-검정을 수행하여 처리 전과 처리 후의 관측 결과가 모집단 평균이 동일한 분포에서 나온 것인지 확인할 수 있습니다. 이 형태의 t-검정에서는 두 모집단의 분산이 동일하다는 가정을 하지 않습니다.
참고: 이 도구에서는 데이터가 평균 주위로 흩어진 정도를 누적하여 측정하는 공동 분산을 산출합니다. 공동 분산은 다음 수식에 따라 도출됩니다.
t-Test: 등분산 가정 두 표본
이 분석 도구는 2개의 샘플 학생의 t-Test를 수행합니다. 이 t-Test 양식은 두 데이터 집합이 동일한 분산이 있는 배포에서 온 것으로 가정합니다. 이를 homoscedastic t-Test라고 합니다. 이 t-Test를 사용하여 두 샘플이 동일한 채우기 수단이 있는 배포에서 제공될 가능성이 있는지 여부를 확인할 수 있습니다.
t-Test: 등분산 가정 두 표본
이 분석 도구는 2개의 샘플 학생의 t-Test를 수행합니다. 이 t-Test 양식은 두 데이터 집합이 불평등한 분산이 있는 배포에서 온 것으로 가정합니다. 이를 이테로세스틱 t-Test라고 합니다. 이전의 등 분산 사례와 마찬가지로 이 t-Test를 사용하여 두 샘플이 동일한 채우기 수단이 있는 배포에서 제공될 가능성이 있는지 여부를 확인할 수 있습니다. 두 샘플에 고유한 과목이 있는 경우 이 테스트를 사용합니다. 단일 과목 집합이 있는 경우 다음 예제에 설명된 페어링된 테스트를 사용하며, 두 샘플은 처리 전후의 각 주제에 대한 측정값을 나타내는 경우를 사용합니다.
다음은 통계값 t를 구하는 수식입니다.
다음 수식은 자유도 df를 계산하는 데 사용됩니다. 계산 결과는 일반적으로 정수가 아니기 때문에 df 값은 가장 가까운 정수로 반올라져 t 테이블에서 중요한 값을 얻습니다. Excel 워크시트 함수 T.TEST는 T 에 대한 값을 계산할 수 있기 때문에 반올링하지 않고 계산된 df값을 사용합니다.비integer df를 통해 테스트합니다. 이러한 다양한 접근 방식 때문에 자유도, T 의 결과를 결정해야 합니다.TEST 및 이 t-Test 도구는 불평등한 차이 사례에서 다릅니다.
z-Test: 두 개의 샘플 for Means 분석 도구는 알려진 다차를 사용하여 두 개의 샘플 z-Test를 수행합니다. 이 도구는 양면 또는 양면 대체 가설에 대해 두 인구 수단 간에 차이가 없음을 null 가설을 테스트하는 데 사용됩니다. 배분을 알 수 없는 경우 워크시트 함수 Z 입니다.TEST를 대신 사용해야 합니다.
이원옵션 용어목록
경제는 반드시 알아야 할 중요한 분야이지만 사실 너무 어렵습니다 . 돈은 쉬운데 자산 , 자본 , 신용 , 이자 , 금리 등으로 바뀌면 왠지 어려워집니다 . 이렇게 중요한 분야일수록 일반인들도 쉽게 이해할 수 있는 용어면 좋겠지만 전문분야이다 보니 쉬운 일이 아닌 것 같습니다 . 의사나 변호사와 마찬가지로 종사하는 사람들이 뭔가 어렵고 일반인들이 접근하기 어려울수록 권위의식을 느끼는 모양입니다 . 물론 아닐 수도 있지만 일반인들 입장에서는 그렇게 생각할 수밖에 없습니다 .
하지만 어쨌든 경제는 어려워도 매일 보고 , 듣고 , 읽고 , 써야 하며 다른 사람들과 끊임없이 대화해야 하는 주제입니다 . 어쩔 수 없이 항상 접하고 관심을 가질 수밖에 없습니다 . 한꺼번에 쉽게 이해하고 공부하는 방법이 없으니 천천히 오랜 시간 동안 관심 갖고 공부하는 것 외에는 방법이 없는 것 같습니다 . 공부 내용이 어려울수록 마음 굳게 먹고 천천히 시간과 싸워야지 자기 자신과 싸우면 안 됩니다 .
금융에 대해 공부하기 위해 신문도 많이 읽고 , 책도 많이 읽고 , 회사 내 강의도 많이 들어봤지만 항상 부딪히는 문제가 용어 문제입니다 . 단어의 의미를 이해 못하니 진도가 나가지 못하는 경험을 많이 했습니다 . 따라서 용어 공부를 틈틈이 하기 위해 좋은 자료를 찾던 중 알게 된 사이트를 공유하고자 합니다 . 링크는 아래 주소를 참고하시기 바랍니다 .
금융소비자가 금융거래과정에서 필요하거나 알아두면 유익한 금융정보를 망라하여 제공, 금융감독원 파인, 금감원 파인, 휴면계좌 통합조회, 금융상품 한눈에, 연금저축 통합공시, 보험다모아,
그리고 여기에 나누어 가져왔으니 시간 내셔서 정독해주시기 바랍니다 . 처음에는 어렵지만 한 단계만 넘어가면 되니 인내심을 갖고 공부하시기 바랍니다 . 저도 몰라서 공부하려고 메모해두는 것이니 저와 함께 공부하시면 됩니다 . 이제 시작하겠습니다 .
IS BINARY - 한국어 뜻 - 한국어 번역
think about this carefully communicating on a single connection bring great benefits to HTTPS not much for HTTP.
One such API 518 is Binary Runtime Environment for Wireless®(BREW®) API 522 developed by QUALCOMM Incorporated of San Diego Calif.
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Is 이원옵션 용어목록 binary 다른 언어
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