京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Excel数据分析:抽样设计
一、随机数发生器
1. 随机数发生器主要功能
“随机数发生器”分析工具可用几个分布之一产生的独立随机数来填充某个区域。可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。例如,可以使用正态分布来表示人体身高的总体特征,或者使用双值输出的伯努利分布来表示掷币实验结果的总体特征。
2. 随机数发生器对话框简介
随机数发生器对话框
该对话框中的参数随分布的选择而有所不同,其余均相同。
变量个数:在此输入输出表中数值列的个数。
随机数个数:在此输入要查看的数据点个数。每一个数据点出现在输出表的一行中。
分布:在此单击用于创建随机数的分布方法。包括以下几种:均匀分布、正态分布、伯努利分布、二项式、泊松、模式、离散。
随机数基数:在此输入用来产生随机数的可选数值。可在以后重新使用该数值来生成相同的随机数。
输出区域:在此输入对输出表左上角单元格的引用。如果输出表将替换现有数据,Excel 会自动确定输出区域的大小并显示一条消息。
新工作表:单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表,并从新工作表的 A1 单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名,请在框中键入名称。
新工作簿:单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。
3. 随机数发生器应用举例
3.1 均匀随机数的产生
均匀:以下限和上限来表征。其变量是通过对区域中的所有数值进行等概率抽取而得到的。普通的应用使用范围 0 到 1 之间的均匀分布。相当于工作表函数:“= a+RAND()*(b-a)”,与RANDBETWEEN (a,b)”的区别是,RANDBETWEEN产生的是离散型随机数,而随机数发生器产生的是连续型随机数。
离散型函数产生可重复随机数,若想产生无重复随机数,应使用连续型,再从中利用RANK函数产生整型。通常在进行抽样设计时要产生无重复的整型均匀随机数。
例:在编号为1至20之间随机抽取10个无重复的均匀随机数。
均匀随机数对话框
单击“确定”生成连续型随机数(如图)。
产生随机数
由图可见,所产生的是连续型随机数,若四舍五入取整,在B1单元格输入公式“=ROUND(A1,0)”,并复制到B1:B10,得到整型随机数。
由图可见,数字13出现了两次,为可重复随机数。在统计调查时,不能对同一调查对象调查两次,应产生无重复随机数。处理的办法如下:
在A列对总体进行编号;在B2输入公式“=RAND()”,生产0至1之间的均匀随机数,并复制到B3:B21;C列显示样本序号;选择D2:D11单元格区域,在D2单元格输入公式“=RANK(B2:B21,B2:B21)”,按住Ctrl+Shift不放再按回车键,生成随机数。该随机数是无重复的。当然也可由VLOOKUP函数实现,所处从略。
无重复随机数的产生
3.2 正态随机数的产生
正态分布描述:
正态分布描述
正态:以平均值和标准偏差来表征,相当于工作表函数“=NORMINV(rand(),mu,sigma)”
例:产生10行8列来自均值为100、标准差为10的总体随机数。
随机数发生器选择“分布”为“正态”,设置对话框如下:
随机数发生器对话框的正态分布设置
单击“确定”生成随机数如下:
产生的正态分布随机数
3.3 产生0-1分布随机数
伯努利:以给定的试验中成功的概率(p 值)来表征。伯努利随机变量的值为 0 或 1。等价于函数:“=IF(RAND())”.
例:产生5列10行的成功概率为0.5的0-1随机数。验证概率的频率法定义。
随机数发生器“分布”选择柏努利,设置对话框如下:
0-1随机数对话框
单击“确定”生成随机数。
在G列输入累积的试验次数;H2输入公式,统计正态朝上的次数(1的个数);I2求得频率(=H2/G2);将H2:I2复制到H3:I21单元格区域。
以H列为横坐标,I列为纵坐标,绘制不带标志点的折线型散点图。由图可见,随机试验次数的增加,频率逐步趋于0.5
频率法概率定义的验证
3.4 产生二项分布随机数
二项式:以一系列试验中成功的概率(p 值)来表征。例如,可以按照试验次数生成一系列伯努利随机变量,这些变量之和为一个二项式随机变量。
二项分布描述:
二项分布描述
例:某射手中靶的概率为0.8,每次射击10发子弹,射击10次,模拟每次中靶的次数。
随机数发生器选择“分布”为“二项”,设置对话框如下:
随机数发生器对话框的二项分布设置
单击“确定”生成随机数如下:
产生的二项分布随机数
3.5 产生泊松分布随机数
泊松:以值 λ 来表征,λ 等于平均值的倒数。泊松分布经常用于表示单位时间内事件发生的次数,例如,汽车到达收费停车场的平均速率。其描述如下:
泊松分布描述
例:某加油站,平均每小时前来加油的车辆为10辆,试进行100次模拟,并求其分布情况。
随机数发生器选择“分布”为“泊松”,设置对话框如下:
随机数发生器对话框的泊松分布设置
单击“确定”生成随机数如下:
产生的泊松分布随机数
求得最大值,最小值,确定组限,利用frequency函数统计频数,并求频率如下图。选择P2:P10单元格区域,在P2单元格输入公式“=FREQUENCY(A1:J10,O2:O10)”,同时按ctrl+shift+enter:
频数统计
3.6 产生重复序列
模式:以下界和上界、步幅、数值的重复率和序列的重复率来表征。在生物遗传学中常用到重复序列。EXCEL的“模式”所产生的重复序列是按相同步长产生的重复序列。
如:下列对话框设置:
重复序列对话框
可产生的重复序列为:112233112233112233
3.7 产生离散随机数
离散:以数值及相应的概率区域来表征。该区域必须包含两列,左边一列包含数值,右边一列为与该行中的数值相对应的发生概率。所有概率的和必须为 1。
例如:某商品销售情况根据某段时期统计如下(经验分布):
试进行80次模拟。
(1)在A列和B列输入参数(经验分布)
(2)随机数发生器选择“离散”,设置如下:
离散分布对话框
(3)单击确定,在C1:M8产生80个随机数。
(4)对产生的随机数利用frequency函数统计频数,并求频率(略)。
二、抽样
“抽样”分析工具以数据源区域为总体,从而为其创建一个样本。当总体太大而不能进行处理或绘制时,可以选用具有代表性的样本。如果确认数据源区域中的数据是周期性的,还可以仅对一个周期中特定时间段中的数值进行采样。例如,如果数据源区域包含季度销售量数据,则以四为周期进行采样,将在输出区域中生成与数据源区域中相同季度的数值。
1.随机抽样
(1)打开一张工作表,输入总体编号或总体标志值(本例A2:J11单元格区域,使用“填充”-“序列”可以快速生成该区域)。
随机抽样
(2)抽样对话框设置:
随机抽样对话框设置
单击“确定”生成随机样本。注意,该样本是可重复抽样,重复率与总体单位数成反比,与样本量成正比。
2.周期抽样
例:从1至10编号按固定周期间隔分别为2、3、4、5抽样。
周期抽样对话框设置
单击“确定”抽得样本(D列),取间隔依次取3、4、5,输出区域依次改为E2、F2、G2,得随机数如图。
周期抽取的样本
该种抽样类似等距抽样,但不同的是统计学中的等距抽样是在第1组进行简单随机抽样,以后的样本等于首样本位置依次加组距的k倍。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27