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图8.21 计算样本总数
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图8.22 示例4频数统计结果
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Excel统计分析与应用大全 8.2.3 频数统计直方图的绘制
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利用函数进行的各种频数统计往往操作比较复杂，且统计的结果缺少直观的表达方式。以分组标志为横轴，以频数为纵轴的统计直方图的绘制，能够使得频数统计以更加直观简易的形式表现出来。以示例3的频数统计结果为例，得出的频数统计直方图如图8.23所示。
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图8.23 示例3频数统计直方图
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由图8.23可以非常直观地观察到英语成绩为98分的学生数量是最多的，英语成绩为95分和97分的学生数量一致。
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再以示例4的频数统计结果为例，以分组标志“区间”为横轴，以“频数”为纵轴，得出频数统计直方图，如图8.24所示。
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图8.24 示例4频数统计直方图
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由图8.24可知，英语成绩在90分至100分这个区间的学生数量最多，英语成绩在70分至80分区间的学生数量较少。
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Excel统计分析与应用大全 第9章 Excel中的时间序列分析
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把同一现象在不同时间上取得的观测值按时间顺序排列而成的序列，称为时间序列。时间序列分析是一种根据动态数据揭示系统动态结构和规律的统计方法，对观察所得的数列应用数理统计方法加以处理，借以对未来事物的发展进行预测。
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9.1 时间序列分析基本概述
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对于过去的历史数据，可称之为时间序列。时间序列是一部分统计数据按照其发生时间的先后顺序排列而成的序列。时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法。时间序列分析的特点在于，观测值通常是不独立的，且分析时必须考虑到观测资料的时间顺序，当观测值相关时，未来数值可以由过去的观测资料来预测，可以利用观测数据之间的自相关性建立相应的数学模型来描述客观现象的动态特征。
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9.1.1 时间序列的模型构建
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时间序列分析在工程技术中有重要的作用，常用于做预报、控制等。时间序列分析侧重于研究数据序列的互相依赖关系。它不需借助预测变量，仅仅依照变量本身过去的数据所存在的变异形态来建立模型。