2022-12-30 21:00来源：m.sf1369.com作者：宇宇
右键点图表里的柱子，在出来的菜单里选“添加趋势线”。
1.打开原始数据表格，制作本实例的原始数据要求单列，请确认数据的类型。本实例为压力随时间变化成对数据，在数据分析时仅采用压力数据列。
原始数据表格
需要注意的是，因为平均值的求取需要一定的数据量，那么就要求原始数据量不少于求取平均值的个数，在Excel中规定数据量不少于4。
2.选择“工具”-“数据分析”-“直方图”后，出现属性设置框，依次选择:
输入区域:原始数据区域;如果有数据标签可以选择“标志位于第一行”;
输出区域:移动平均数值显示区域;
间隔:指定使用几组数据来得出平均值;
图表输出;原始数据和移动平均数值会以图表的形式来显示，以供比较;
标准误差:实际数据与预测数据(移动平均数据)的标准差，用以显示预测与实际值的差距。数字越小则表明预测情况越好。
数字越小则表明预测情况越好
3.输入完毕后，则可立即生成相应的数据和图表。
生成相应的数据和图表
从生成的图表上可以看出很多信息。
根据要求，生成的移动平均数值在9:02时已经达到了15.55MPa，也就是说，包含本次数据在内的四个数据前就已经达到了15MPa，那么说明在8分钟前，也就是8:56时，系统进入反应阶段;采用同样的分析方法可以知道，反映阶段结束于9:10，反应阶段时间区间为8:56-9:10，共持续14分钟。
单击其中一个单元格“D6”，可以看出它是“B3-B6”的平均值，而单元格“E11”则是“SQRT(SUMXMY2(B6:B9,D6:D9)/4)”，它的意思是B6-B9，D6-D9对应数据的差的平方的平均值再取平方根，也就是数组的标准差。
柱形图中，每个小柱形的中点乘以它的高，把这些数加起来就是这组柱形图的平均数。
1、首先打开一份Excel表格，在里面输入相关的数据，并选择公式将数据的平均值求出来。
2、在表格数据后面的一列将其设置为数据的平均值。
3、接着点击工具栏上面的插入柱形图，并选择需要的柱形图样式。
4、插入柱形图之后，选中这个柱形图，右键单击鼠标，选择更改系列图标类型。
5、然后就会弹出更改的窗口，在这个窗口里面选择折线图，在折线图里面选择其中的一种样式。
6、插入了之后就可以发现柱形图里面加入了一条水平的标准线。
MACD的计算公式
MACD在应用上应先行计算出快速（一般选12日）移动平均数值与慢速（一般选26日）移动平均数值。以这两个数值作为测量两者（快速与慢速线）间的"差离值"依据。所谓"差离值"（DIF），即12日EMA数值减去26日EMA数值。因此，在持续的涨势中，12日EMA在26日EMA之上。其间的正差离值（+DIF）会愈来愈大。反之在跌势中，差离值可能变负（-DIF），也愈来愈大。
至于行情开始回转，正或负差离值要缩小到怎样的程度，才真正是行情反转的信号。MACD的反转信号界定为"差离值"的9日移动平均值（9日EMA）。
在MACD的指数平滑移动平均线计算公式中，都分别加重最近一日的份量权值，以现在流行的参数12和26为例，其公式如下：
12日EMA的计算：EMA12 = 前一日EMA12 X 11/13 + 今日收盘 X 2/13
26日EMA的计算：EMA26 = 前一日EMA26 X 25/27 + 今日收盘 X 2/27
差离值（DIF）的计算： DIF = EMA12 - EMA26
然后再根据差离值计算其9日的EMA，即"差离平均值"，"差离平均值"用DEA来表示。
DEA = （前一日DEA X 8/10 + 今日DIF X 2/10）
计算出的DIF与DEA为正或负值，因而形成在0轴上下移动的两条快速与慢速线。为了方便判断，用DIF减去DEA，用以绘制柱状图。
1、首先打开一份Excel表格，在里面输入相关的数据，并选择公式将数据的平均值求出来。
2、在表格数据后面的一列将其设置为数据的平均值。
3、接着点击工具栏上面的插入柱形图，并选择需要的柱形图样式。
4、插入柱形图之后，选中这个柱形图，右键单击鼠标，选择更改系列图标类型。
5、然后就会弹出更改的窗口，在这个窗口里面选择折线图，在折线图里面选择其中的一种样式。
6、插入了之后就可以发现柱形图里面加入了一条水平的标准线。
1. 首先将甲组的平均数、标准差数据输入在excel中，或者可以直接从原始数据计算得出。
2. 用鼠标左键将系列甲和平均数的数据选中，如下图所示。然后选择插入二维柱形图，即可得到甲乙组的平均数柱形图。
3. 然后准备添加标准差的数据，首先用鼠标双击柱形图，柱形图为被选中状态。然后选择添加图标元素—>误差线—>其他误差线选择。
4. 出现如下对话框，首先先择‘正负偏差’，然后误差量选择‘自定义’，点击‘指定值’。
5. 在选择指定值的‘正、负值’时均选择标准差即图片中的‘6.5’。
6.最后点击‘确定’。得到包含平均数、标准差的柱形图。
（或者大量数据的平均值），点击“插入”，选择图标，即可构建一张柱形图。
2、紧接着你需要算出你数据的误差值，也就是方差，本例中就随意输入两个数字0.1和0.2。
3、右键点击“数据系列格式”，选择点击“误差线Y”，点击“正负偏差”，误差值选择“自定义”。
4、点击自定义后面的框框，然后选择第二步中输入的误差值。
5、然后点击电脑上的enter键两次，即可获得带有误差线的柱形图。
平均数的估计值等于频率分布，直方图中每个小矩形的面积乘以小矩形底边中点的横坐标之和。
既可以用它来反映一组数据的一般情况、和平均水平，也可以用它进行不同组数据的比较，以看出组与组之间的差别。用平均数表示一组数据的情况，有直观、简明的特点，所以在日常生活中经常用到，如平均速度、平均身高、平均产量、平均成绩等等。
性质：
1、样本各观测值与平均数之差的和为零，即离均差之和等于零。
即用公式表示
2、样本各观测值与平均数之差的平方和为最小，即离均差平方和为最小。
即用公式表示
扩展资料：
只有在数据分布偏态（不对称）的情况下，才会出现均值、中位数和众数的区别。所以说，如果是正态的话，用哪个统计量都行。如果偏态的情况特别严重的话，可以用中位数。
除了需要刻画平均水平的统计量，统计中还有刻画数据波动情况的统计量。比如，平均数同样是5，它所代表的数据可能是1、3、5、7、9，可能是4、4.5、5、5.5、6。也就是说5所代表的不同组数据的波动情况是不一样的。
很自然的想法就是用最大值减最小值，即求一组数据的极差。数学中还有方差、标准差等许多用来刻画数据特征的统计量。当然这些都是教师感兴趣、值得了解的内容，不是小学数学的教学要求。
出现极端数据不一定用中位数，一般，统计上有一个方法，就要认为这个数据不是来源于这个总体的，因而把这个数据去掉。比如大家熟悉的跳水比赛评分，为什么要去掉一个最高分、一个最低分呢，就认为这两个分不是来源于这个总体，不能代表裁判的鉴赏力。
于是去掉以后再求剩下数据的平均数。需要指出的是，我们处理的数据，大部分是对称的数据，数据符合或者近似符合正态分布。这时候，均值（平均数）、中位数和众数是一样的。
