Функции для создания и отображения дат и времени в Excel

Что возвращает функция

Числовое значение даты и времени. Например данные даты и времени выглядит как “42794.2743”, где целое число обозначает дату, а цифры после точки обозначают время.

Как получить и вставить текущую дату и время в ячейку Excel

Если ячейка, в которой была введена функция ТДАТА, имела формат Общий, он будет автоматически изменен в формат даты, и итоговое значение отобразится в виде записи даты и времени, например, 09.06.2019 19:14. Для получения числового значения как результата выполнения функции, необходимо установить числовой формат данных для требуемой ячейки. Например, в результате будет получено число 43625,80.

Функция ТДАТА удобна для вычислений разницы дат и времени, когда требуется динамически обновляемый результат. Например, некоторые расчеты были проведены в среду, книга Excel была сохранена и закрыта. При открытии книги в пятницу, результаты вычислений с использованием данной функции будут другими (актуальными для пятницы).

Примечание:

Если требуется зафиксировать значения, полученные с использованием функции ТДАТА, можно внести соответствующие параметры для пересчета книги либо скопировать полученное значение (не формулу) и вставить в другую ячейку.

Пример 1. В таблице указаны даты некоторых событий. Рассчитать число дней, прошедших с момента события до сейчас.

Для расчета используем следующую формулу массива:

Поскольку ТДАТА возвращает дробное число (значение даты и времени), отбрасываем дробную часть с помощью функции ОТБР. Результат вычислений:

Для корректного отображения полученных данных необходимо выделить ячейки B2:B6 и установить Общий формат данных.

Для получения такого же результата можно использовать функцию для вставки только даты СЕГОДНЯ:

Читайте также: Примеры работы функции СЕГОДНЯ в Excel для вставки текущей даты.

Вообще функция =ТДАТА() чаще всего применяется в Excel для получения текущего времени:

Или используйте альтернативную формулу вставки текущего времени, не привязанную к формату ячеек:

Так как рассматриваемая функция возвращает дату и время ее можно встретить в разных формулах для обработки дат и времени.

Нормальное распределение в MS EXCEL

В MS EXCEL, начиная с версии 2010, для Нормального распределения имеется функция НОРМ.РАСП() , английское название – NORM.DIST(), которая позволяет вычислить плотность вероятности (см. формулу выше) и интегральную функцию распределения (вероятность, что случайная величина X, распределенная по нормальному закону , примет значение меньше или равное x). Вычисления в последнем случае производятся по следующей формуле:

Вышеуказанное распределение имеет обозначение N (μ; σ). Так же часто используют обозначение через дисперсию N (μ; σ 2 ).

Примечание : До MS EXCEL 2010 в EXCEL была только функция НОРМРАСП() , которая также позволяет вычислить функцию распределения и плотность вероятности. НОРМРАСП() оставлена в MS EXCEL 2010 для совместимости.

Стандартное нормальное распределение

Стандартным нормальным распределением называется нормальное распределение с математическим ожиданием μ=0 и дисперсией σ=1. Вышеуказанное распределение имеет обозначение N

Примечание : В литературе для случайной величины, распределенной по стандартному нормальному закону, закреплено специальное обозначение z.

Любое нормальное распределение можно преобразовать в стандартное через замену переменной z =( x -μ)/σ . Этот процесс преобразования называется стандартизацией .

Примечание : В MS EXCEL имеется функция НОРМАЛИЗАЦИЯ() , которая выполняет вышеуказанное преобразование. Хотя в MS EXCEL это преобразование называется почему-то нормализацией . Формулы =(x-μ)/σ и =НОРМАЛИЗАЦИЯ(х;μ;σ) вернут одинаковый результат.

В MS EXCEL 2010 для стандартного нормального распределения имеется специальная функция НОРМ.СТ.РАСП() и ее устаревший вариант НОРМСТРАСП() , выполняющий аналогичные вычисления.

Продемонстрируем, как в MS EXCEL осуществляется процесс стандартизации нормального распределения N (1,5; 2).

Для этого вычислим вероятность, что случайная величина, распределенная по нормальному закону N(1,5; 2) , меньше или равна 2,5. Формула выглядит так: =НОРМ.РАСП(2,5; 1,5; 2; ИСТИНА) =0,691462. Сделав замену переменной z =(2,5-1,5)/2=0,5 , запишем формулу для вычисления Стандартного нормального распределения: =НОРМ.СТ.РАСП(0,5; ИСТИНА) =0,691462.

Естественно, обе формулы дают одинаковые результаты (см. файл примера лист Пример ).

Обратите внимание, что стандартизация относится только к интегральной функции распределения (аргумент интегральная равен ИСТИНА), а не к плотности вероятности .

Примечание : В литературе для функции, вычисляющей вероятности случайной величины, распределенной по стандартному нормальному закону, закреплено специальное обозначение Ф(z). В MS EXCEL эта функция вычисляется по формуле =НОРМ.СТ.РАСП(z;ИСТИНА) . Вычисления производятся по формуле

В силу четности функции плотности стандартного нормального распределения f(x), а именно f(x)=f(-х), функция стандартного нормального распределения обладает свойством Ф(-x)=1-Ф(x).

Обратные функции

Функция НОРМ.СТ.РАСП(x;ИСТИНА) вычисляет вероятность P, что случайная величина Х примет значение меньше или равное х. Но часто требуется провести обратное вычисление: зная вероятность P, требуется вычислить значение х. Вычисленное значение х называется квантилем стандартного нормального распределения .

В MS EXCEL для вычисления квантилей используют функцию НОРМ.СТ.ОБР() и НОРМ.ОБР() .

Графики функций

В файле примера приведены графики плотности распределения вероятности и интегральной функции распределения .

Как известно, около 68% значений, выбранных из совокупности, имеющей нормальное распределение , находятся в пределах 1 стандартного отклонения (σ) от μ(среднего или математического ожидания); около 95% – в пределах 2-х σ, а в пределах 3-х σ находятся уже 99% значений. Убедиться в этом для стандартного нормального распределения можно записав формулу:

= НОРМ.СТ.РАСП(1;ИСТИНА)-НОРМ.СТ.РАСП(-1;ИСТИНА)

которая вернет значение 68,2689% – именно такой процент значений находятся в пределах +/-1 стандартного отклонения от среднего (см. лист График в файле примера ).

В силу четности функции плотности стандартного нормального распределения: f ( x )= f (-х) , функция стандартного нормального распределения обладает свойством F(-x)=1-F(x). Поэтому, вышеуказанную формулу можно упростить:

= 2*НОРМ.СТ.РАСП(1;ИСТИНА)-1

Для произвольной функции нормального распределения N(μ; σ) аналогичные вычисления нужно производить по формуле:

=2* НОРМ.РАСП(μ+1*σ;μ;σ;ИСТИНА)-1

Вышеуказанные расчеты вероятности требуются для построения доверительных интервалов .

Примечание : Для построения функции распределения и плотности вероятности можно использовать диаграмму типа График или Точечная (со сглаженными линиями и без точек). Подробнее о построении диаграмм читайте статью Основные типы диаграмм .

Примечание : Для удобства написания формул в файле примера созданы Имена для параметров распределения: μ и σ.

Как рассчитать обратное стандартное нормальное распределение в Excel

Алгоритм работы функции НОРМ.ОБР основан на Центральной предельной теоремы теории вероятности, согласно которой распределение случайной величины x может быть описано нормальным законом, если ее плотность распределения может быть вычислена с использованием следующей функции:

Нормальное распределение имеет два характеризующих его параметра: математическое ожидание (), определяющее положение центра плотности вероятности, и стандартное отклонение (), характеризующее разброс относительно центральной части.

Пример 1. Длина грифа гитары, производимого на заводе, составляет в среднем 650 мм, стандартное отклонение в партии составляет 12 мм. Определить максимальную длину грифа по техническим условиям, чтобы 95% всех грифов соответствовали ей.

Вид таблицы данных:

Для решения введем в ячейку B5 функцию:

Полученное значение:

В результате вычислений функции получаем наиболее оптимальные параметры.

Нормальное распределение в статистике

История закона насчитывает 300 лет. Первым открывателем стал Абрахам де Муавр, который придумал аппроксимацию биномиального распределения еще 1733 году. Через много лет Карл Фридрих Гаусс (1809 г.) и Пьер-Симон Лаплас (1812 г.) вывели математические функции.

Лаплас также обнаружил замечательную закономерность и сформулировал центральную предельную теорему (ЦПТ), согласно которой сумма большого количества малых и независимых величин имеет нормальное распределение.

Нормальный закон не является фиксированным уравнением зависимости одной переменной от другой. Фиксируется только характер этой зависимости. Конкретная форма распределения задается специальными параметрами. Например, у = аx + b – это уравнение прямой. Однако где конкретно она проходит и под каким наклоном, определяется параметрами а и b. Также и с нормальным распределением. Ясно, что это функция, которая описывает тенденцию высокой концентрации значений около центра, но ее точная форма задается специальными параметрами.

Кривая нормального распределения Гаусса имеет следующий вид.

График нормального распределения напоминает колокол, поэтому можно встретить название колоколообразная кривая. У графика имеется «горб» в середине и резкое снижение плотности по краям. В этом заключается суть нормального распределения. Вероятность того, что случайная величина окажется около центра гораздо выше, чем то, что она сильно отклонится от середины.

На рисунке выше изображены два участка под кривой Гаусса: синий и зеленый. Основания, т.е. интервалы, у обоих участков равны. Но заметно отличаются высоты. Синий участок удален от центра, и имеет существенно меньшую высоту, чем зеленый, который находится в самом центре распределения. Следовательно, отличаются и площади, то бишь вероятности попадания в обозначенные интервалы.

Формула нормального распределения (плотности) следующая.

Формула состоит из двух математических констант:

π – число пи 3,142;

е – основание натурального логарифма 2,718;

двух изменяемых параметров, которые задают форму конкретной кривой:

m – математическое ожидание (в различных источниках могут использоваться другие обозначения, например, µ или a

σ2 – дисперсия;

ну и сама переменная x, для которой высчитывается плотность вероятности.

Конкретная форма нормального распределения зависит от 2-х параметров: математического ожидания (m) и дисперсии (σ2). Кратко обозначается N(m, σ2) или N(m, σ). Параметр m (матожидание) определяет центр распределения, которому соответствует максимальная высота графика. Дисперсия σ2 характеризует размах вариации, то есть «размазанность» данных.

Параметр математического ожидания смещает центр распределения вправо или влево, не влияя на саму форму кривой плотности.

А вот дисперсия определяет остроконечность кривой. Когда данные имеют малый разброс, то вся их масса концентрируется у центра. Если же у данных большой разброс, то они «размазываются» по широкому диапазону.

Плотность распределения не имеет прямого практического применения. Для расчета вероятностей нужно проинтегрировать функцию плотности.

Вероятность того, что случайная величина окажется меньше некоторого значения x, определяется функцией нормального распределения:


Используя математические свойства любого непрерывного распределения, несложно рассчитать и любые другие вероятности, так как

P(a ≤ X < b) = Ф(b) – Ф(a)

Стандартное нормальное распределение

Нормальное распределение зависит от параметров средней и дисперсии, из-за чего плохо видны его свойства. Хорошо бы иметь некоторый эталон распределения, не зависящий от масштаба данных. И он существует. Называется стандартным нормальным распределением. На самом деле это обычное нормальное нормальное распределение, только с параметрами математического ожидания 0, а дисперсией – 1, кратко записывается N(0, 1).

Любое нормальное распределение легко превращается в стандартное путем нормирования:

где z – новая переменная, которая используется вместо
m – математическое ожидание;
σ – стандартное отклонение.

Для выборочных данных берутся оценки:

Среднее арифметическое и дисперсия новой переменной z теперь также равны 0 и 1 соответственно. В этом легко убедиться с помощью элементарных алгебраических преобразований.

В литературе встречается название z-оценка. Это оно самое – нормированные данные. Z-оценку можно напрямую сравнивать с теоретическими вероятностями, т.к. ее масштаб совпадает с эталоном.

Посмотрим теперь, как выглядит плотность стандартного нормального распределения (для z-оценок). Напомню, что функция Гаусса имеет вид:

Подставим вместо (x-m)/σ букву z, а вместо σ – единицу, получим функцию плотности стандартного нормального распределения:

График плотности:

Центр, как и ожидалось, находится в точке 0. В этой же точке функция Гаусса достигает своего максимума, что соответствует принятию случайной величиной своего среднего значения (т.е. x-m=0). Плотность в этой точке равна 0,3989, что можно посчитать даже в уме, т.к. e0=1 и остается рассчитать только соотношение 1 на корень из 2 пи.

Таким образом, по графику хорошо видно, что значения, имеющие маленькие отклонения от средней, выпадают чаще других, а те, которые сильно отдалены от центра, встречаются значительно реже. Шкала оси абсцисс измеряется в стандартных отклонениях, что позволяет отвязаться от единиц измерения и получить универсальную структуру нормального распределения. Кривая Гаусса для нормированных данных отлично демонстрирует и другие свойства нормального распределения. Например, что оно является симметричным относительно оси ординат. В пределах ±1σ от средней арифметической сконцентрирована большая часть всех значений (прикидываем пока на глазок). В пределах ±2σ находятся большинство данных. В пределах ±3σ находятся почти все данные. Последнее свойство широко известно под названием правило трех сигм для нормального распределения.

Функция стандартного нормального распределения позволяет рассчитывать вероятности.

Понятное дело, вручную никто не считает. Все подсчитано и размещено в специальных таблицах, которые есть в конце любого учебника по статистике.

Как установить текущую дату в Excel на колонтитулах

Вставка текущей даты в Excel реализуется несколькими способами:

  1. Задав параметры колонтитулов. Преимущество данного способа в том, что текущая дата и время проставляются сразу на все страницы одновременно.
  2. Используя функцию СЕГОДНЯ().
  3. Используя комбинацию горячих клавиш CTRL+; – для установки текущей даты и CTRL+SHIFT+; – для установки текущего времени. Недостаток – в данном способе не будет автоматически обновляться значение ячейки на текущие показатели, при открытии документа. Но в некоторых случаях данных недостаток является преимуществом.
  4. С помощью VBA макросов используя в коде программы функции: Date();Time();Now().

Колонтитулы позволяют установить текущую дату и время в верхних или нижних частях страниц документа, который будет выводиться на принтер. Кроме того, колонтитул позволяет нам пронумеровать все страницы документа.

Чтобы сделать текущую дату в Excel и нумерацию страниц с помощью колонтитулов сделайте так:

  1. Откройте окно «Параметры страницы» и выберите закладку «Колонтитулы».
  2. Нажмите на кнопку создать нижний колонтитул.
  3. В появившемся окне щелкните по полю «В центре:». На панели выберите вторую кнопку ««Вставить номер страницы»». Потом выберите первую кнопку «Формат текста» и задайте формат для отображения номеров страниц (например, полужирный шрифт, а размер шрифта 14 пунктов).
  4. Для установки текущей даты и времени щелкните по полю «Справа:», а затем щелкните по кнопке «Вставить дату» (при необходимости щелкните на кнопку «Вставить время»). И нажмите ОК на обоих диалоговых окнах. В данных полях можно вводить свой текст.
  5. Нажмите на кнопку ОК и обратите на предварительный результат отображения колонтитула. Ниже выпадающего списка «Нижний колонтитул».
  6. Для предварительного просмотра колонтитулов перейдите в меню «Вид»-«Разметка страницы». Там же можно их редактировать.

Колонтитулы позволяют нам не только устанавливать даты и нумерации страниц. Так же можно добавить место для подписи ответственного лица за отчет. Например, отредактируем теперь левую нижнюю часть страницы в области колонтитулов:

Таким образом, можно создавать документы с удобным местом для подписей или печатей на каждой странице в полностью автоматическом режиме.

Описание функции

В Excel есть замечательная функция СЕГОДНЯ, однако не всегда нужно, чтобы она меняла дату. Иногда необходимо зафиксироваться на начальной дате, которая была изначально введена в ячейку.

Такую работу может обеспечить функция из надстройки =СЕГОДНЯСТАТ(), она не имеет аргументов.

Она тоже пересчитывается, однако не всегда, а только в следующих случаях:

  1. Когда вы повторно вводите функцию;
  2. Когда вы выполняете пересчет книги или листа.

Быстрый ввод дат и времени

Для ввода сегодняшней даты в текущую ячейку можно воспользоваться сочетанием клавиш Ctrl + Ж (или CTRL+SHIFT+4 если у вас другой системный язык по умолчанию).

Если скопировать ячейку с датой (протянуть за правый нижний угол ячейки), удерживая правуюкнопку мыши, то можно выбрать – как именно копировать выделенную дату:

Если Вам часто приходится вводить различные даты в ячейки листа, то гораздо удобнее это делать с помощью всплывающего календаря:

Если нужно, чтобы в ячейке всегда была актуальная сегодняшняя дата – лучше воспользоваться функцией СЕГОДНЯ (TODAY):

Как Excel на самом деле хранит и обрабатывает даты и время

Если выделить ячейку с датой и установить для нее Общий формат (правой кнопкой по ячейке Формат ячеек – вкладка ЧислоОбщий), то можно увидеть интересную картинку:

То есть, с точки зрения Excel, 27.10.2012 15:42 = 41209,65417

На самом деле любую дату Excel хранит и обрабатывает именно так – как число с целой и дробной частью. Целая часть числа (41209) – это количество дней, прошедших с 1 января 1900 года (взято за точку отсчета) до текущей даты. А дробная часть (0,65417), соответственно, доля от суток (1сутки = 1,0)

Из всех этих фактов следуют два чисто практических вывода:

  • Во-первых, Excel не умеет работать (без дополнительных настроек) с датами ранее 1 января 1900 года. Но это мы переживем! ;)
  • Во-вторых, с датами и временем в Excel возможно выполнять любые математические операции. Именно потому, что на самом деле они – числа! А вот это уже раскрывает перед пользователем массу возможностей.

Количество дней между двумя датами

Считается простым вычитанием – из конечной даты вычитаем начальную и переводим результат в Общий (General) числовой формат, чтобы показать разницу в днях:

Количество рабочих дней между двумя датами

Здесь ситуация чуть сложнее. Необходимо не учитывать субботы с воскресеньями и праздники. Для такого расчета лучше воспользоваться функцией ЧИСТРАБДНИ(NETWORKDAYS) из категории Дата и время. В качестве аргументов этой функции необходимо указать начальную и конечную даты и ячейки с датами выходных (государственных праздников, больничных дней, отпусков, отгулов и т.д.):

Примечание: Эта функция появилась в стандартном наборе функций Excel начиная с 2007 версии. В более древних версиях сначала необходимо подключить надстройку Пакета анализа. Для этого идем в меню Сервис – Надстройки (Tools – Add-Ins) и ставим галочку напротив Пакет анализа (Analisys Toolpak). После этого в Мастере функций в категории Дата и время появится необходимая нам функция ЧИСТРАБДНИ (NETWORKDAYS).

Функция СТЬЮДЕНТ.ТЕСТ()

Функция СТЬЮДЕНТ.ТЕСТ() используется для оценки различия двух выборочных средних . До MS EXCEL 2010 имелась аналогичная функция ТТЕСТ() .

Примечание : В английской версии функция носит название T.TEST(), старая версия – TTEST().

Функция СТЬЮДЕНТ.ТЕСТ() имеет 4 параметра. Первые два – это ссылки на диапазоны ячеек, содержащие выборки из 2-х сравниваемых распределений.

Третий параметр имеет название «хвосты». Этот параметр задает тип проверяемой гипотезы: односторонняя (=1) или двухсторонняя (=2). Если мы проверяем двухстороннюю гипотезу , то смотрим, не попало ли значение тестовой статистики в один из 2-х хвостов соответствующего t-распределения . Если мы проверяем одностороннюю гипотезу (имеется ввиду гипотеза μ 1 2 ), то «хвост» всего один.

Как было сказано выше, эта функция вычисляет p -значение для 3-х различных двухвыборочных t -тестов . За это отвечает четвертый параметр функции, который принимает значения от 1 до 3:

  • Парный двухвыборочный t-тест для средних;
  • Двухвыборочный t-тест с одинаковыми дисперсиями
  • Двухвыборочный t-тест с разными дисперсиями .

Таким образом, p -значение для двухсторонней гипотезы (равные дисперсии ) вычисляется по формуле (см. файл примера ): =СТЬЮДЕНТ.ТЕСТ( выборка1 выборка2 или =2*(1-СТЬЮДЕНТ.РАСП(ABS(t 0

Для односторонней гипотезы μ 1 2 p -значение вычисляется по формуле: =СТЬЮДЕНТ.ТЕСТ( выборка1 выборка2 или =СТЬЮДЕНТ.РАСП(t 0

Для односторонней гипотезы μ 1 2 p -значение вычисляется по формуле: =1-СТЬЮДЕНТ.ТЕСТ( выборка1 выборка2 или =1-СТЬЮДЕНТ.РАСП(t 0

Расчет показателя в Excel

Теперь перейдем непосредственно к вопросу, как рассчитать данный показатель в Экселе. Его можно произвести через функцию СТЬЮДЕНТ.ТЕСТ. В версиях Excel 2007 года и ранее она называлась ТТЕСТ. Впрочем, она была оставлена и в позднейших версиях в целях совместимости, но в них все-таки рекомендуется использовать более современную — СТЬЮДЕНТ.ТЕСТ. Данную функцию можно использовать тремя способами, о которых подробно пойдет речь ниже.

Мастер функций

Проще всего производить вычисления данного показателя через Мастер функций.

  1. Строим таблицу с двумя рядами переменных.
  2. Кликаем по любой пустой ячейке. Жмем на кнопку «Вставить функцию» для вызова Мастера функций.
  3. После того, как Мастер функций открылся. Ищем в списке значение ТТЕСТ или СТЬЮДЕНТ.ТЕСТ. Выделяем его и жмем на кнопку «OK».
  4. Открывается окно аргументов. В полях «Массив1» и «Массив2» вводим координаты соответствующих двух рядов переменных. Это можно сделать, просто выделив курсором нужные ячейки.

    В поле «Хвосты» вписываем значение «1», если будет производиться расчет методом одностороннего распределения, и «2» в случае двухстороннего распределения.

    В поле «Тип» вводятся следующие значения:

    • 1 – выборка состоит из зависимых величин;
    • 2 – выборка состоит из независимых величин;
    • 3 – выборка состоит из независимых величин с неравным отклонением.

    Когда все данные заполнены, жмем на кнопку «OK».

Выполняется расчет, а результат выводится на экран в заранее выделенную ячейку.

Источники


  • https://excelhack.ru/funkciya-now-tdata-v-excel/
  • https://exceltable.com/funkcii-excel/vstavit-tekushchuyu-datu-i-vremya
  • https://excel2.ru/articles/normalnoe-raspredelenie-nepreryvnye-raspredeleniya-v-ms-excel
  • https://exceltable.com/funkcii-excel/obratnoe-normalnoe-raspredelenie-normobr
  • https://statanaliz.info/statistica/teoriya-veroyatnostej/normalnoe-raspredelenie-v-excel/
  • https://exceltable.com/funkcii-excel/kak-vstavit-tekushchuyu-datu-v-excel
  • https://micro-solution.ru/projects/addin_vba-excel/today_static
  • https://www.planetaexcel.ru/techniques/6/88/
  • https://excel2.ru/articles/parnyy-dvuhvyborochnyy-t-test-dlya-srednih-ms-excel
  • https://lumpics.ru/calculation-student-test-in-excel/

Рейтинг
( Пока оценок нет )
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Все об Экселе: формулы, полезные советы и решения