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
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21