logo
ИТ_2012

29. Текстовые и табличные процессоры

Текстовый процессор — вид прикладной компьютерной программы, предназначенной для производства (включая набор, редактирование, форматирование, иногда печать) любого вида печатной информации. Иногда текстовый процессор называют текстовым редактором второго рода.

Текстовые редакторы служат в основном для ввода и редактирования (правки) текста. Они не имеют средств для оформления внешнего вида документа и применяются в тех случаях, когда эти средства являются лишними и отвлекают от творческой работы или не нужны (например, при подготовке документов, пересылаемых по электронной почте). При использовании текстового редактора создается текстовый файл, который содержит только коды символов, которые были введены. Это означает, что все текстовые редакторы работают с текстом одинаково. Текст, введенный в одном редакторе, можно редактировать другим редактором, не испытывая при этом никаких затруднений.

AbiWord, Adobe InCopy, LaTeX — наиболее популярный набор макрорасширений (или макропакет) системы компьютерной вёрстки TeX, Lotus WordPro, Microsoft Word, OpenOffice.org Writer, Apple iWork Pages, PolyEdit, WordPad — входит в дистрибутив MS Windows, WordPerfect.

Табличный процессор обеспечивает работу с большими таблицами чисел. При работе с табличным процессором на экран выводится прямоугольная таблица, в клетках которой могут находиться числа, пояснительные тексты и формулы для расчета значений в клетке по имеющимся данным. То есть программные средства для проектирования электронных таблиц называют табличными процессорами. Они позволяют не только создавать таблицы, но и автоматизировать обработку табличных данных. С помощью электронных таблиц можно выполнять различные экономические, бухгалтерские и инженерные расчеты, а также строить разного рода диаграммы, проводить сложный экономический анализ, моделировать и оптимизировать решение различных хозяйственных ситуаций и т.д.

Наиболее популярными электронными таблицами для персональных компьютеров являются табличные процессоры Microsoft Excel, Lotus 1-2-3, Quattro Pro и SuperCalc.

30. Анализ данных средствами MS Excel. В состав Microsoft Excel входит набор средств анализа данных (так называемый пакет анализа), предназначенный для решения сложных статистических и инженерных задач. Для проведения анализа данных с помощью этих инструментов следует указать входные данные и выбрать параметры; анализ будет проведен с помощью подходящей статистической или инженерной макрофункции, а результат будет помещен в выходной диапазон. Другие средства позволяют представить результаты анализа в графическом виде.

Пакет анализа включает в себя три средства дисперсионного анализа. Выбор конкретного инструмента определяется числом факторов и числом выборок в исследуемой совокупности данных: однофакторный; двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями двухфакторный дисперсионный анализ без повторения

Корреляционный анализ – для количественной оценки взаимосвязи двух наборов данных, представленных в безразмерном виде

Ковариационный анализ – для вычисления среднего произведения отклонений точек данных от относительных средних.

Описательная статистика – служит для создания одномерного статистического отчета, содержащего информацию о центральной тенденции и изменчивости входных данных.

Экспоненциальное сглаживание – для предсказания значения на основе прогноза для предыдущего периода, скорректированного с учетом погрешностей в этом прогнозе.

Анализ Фурье –для решения задач в линейных системах и анализа периодических данных, используя метод быстрого преобразования Фурье (БПФ).

Двухвыборочный F-тест для дисперсий – для сравнения дисперсий двух генеральных совокупностей. Например, F-тест можно использовать для выявления различия в дисперсиях временных характеристик, вычисленных по двум выборкам.

Гистограмма – для вычисления выборочных и интегральных частот попадания данных в указанные интервалы значений, при этом, генерируются числа попаданий для заданного диапазона ячеек.

Скользящее среднее – для расчета значений в прогнозируемом периоде на основе среднего значения переменной для указанного числа предшествующих периодов.

Пакет анализа включает в себя три средства анализа среднего для совокупностей различных типов: Двухвыборочный t-тест с одинаковыми дисперсиями Двухвыборочный t-тест с разными дисперсиями Парный двухвыборочный t-тест для средних

Генерация случайных чисел – для заполнения диапазона случайными числами, извлеченными из одного или нескольких распределений. С помощью данной процедуры можно моделировать объекты, имеющие случайную природу, по известному распределению вероятностей

Ранг и персентиль – для вывода таблицы, содержащей порядковый и процентный ранги для каждого значения в наборе данных.

Регрессия – Линейный регрессионный анализ заключается в подборе графика для набора наблюдений с помощью метода наименьших квадратов.

Выборка – Создает выборку из генеральной совокупности, рассматривая входной диапазон как генеральную совокупность.

Двухвыборочный z-тест для средних с известными дисперсиями используется для проверки гипотезы о различии между средними двух генеральных совокупностей.