Ранжирование и группировка данных в статистике - ABCD42.RU

Ранжирование и группировка данных в статистике

181588 (Ранжирование и группировка данных в статистике)

Описание файла

Документ из архива «Ранжирование и группировка данных в статистике», который расположен в категории «контрольные работы». Всё это находится в предмете «экономика» из раздела «Студенческие работы», которые можно найти в файловом архиве Студент. Не смотря на прямую связь этого архива с Студент, его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе «контрольные работы и аттестации», в предмете «экономика» в общих файлах.

Онлайн просмотр документа «181588»

Текст из документа «181588»

Работа двадцати предприятий пищевой промышленности

В отчетном периоде характеризуется следующими данными:

1-Среднегодовая стоимость промышленно-производственных ОФ, млн. руб.

2-Товарная продукция в сопоставимых оптовых ценах предприятия, млн. руб.

Проведите ранжирование исходных данных по размеру ОФ и их группировку, образовав 5 групп с равновеликими интервалами. Приведите расчет равновеликого интервала группировки по формуле:

Определите по каждой группе:

– стоимость ОПФ-всего и в среднем на один завод:

– стоимость ТП-всего и в среднем на один завод.

Результаты представьте в табличном виде, проанализирйте их и сделайте выводы

где xmax, xmin – максимальное и минимальное значения кредитных вложений

Определим теперь интервалы групп (xi, xi+1):

1 группа: 10–12 млн. руб.

2 группа: 12–14 млн. руб.

3 группа: 14–16 млн. руб.

4 группа: 16–18 млн. руб.

5 группа: 18–20 млн. руб.

Далее упорядочим исходную таблицу по возрастанию ОФ

Среднегодовая стоимость промышленно – производственных ОФ в группе, млн. руб.

Товарная продукция в сопоставимых оптовых ценах предприятия, млн. руб.

На основе полученной таблицы определим требуемые показатели. Результаты представим в виде групповой таблицы:

Количество заводов в группе, шт.

Среднегодовая стоимость промышленно – производственных ОПФ, млн. руб.

Стоимость промышленно – производственных ОПФ, млн. руб.

Товарная продукция в сопоставимых оптовых ценах предприятия, млн. руб.

В среднем на один завод

В среднем на один завод

В среднем на один завод

В среднем на один завод

В среднем на один завод

В среднем на один завод

В среднем на один завод

В среднем на один завод

В среднем на один завод

В среднем на один завод

Имеются данные по трем предприятиям, вырабатывающие однородную продукцию:

Затрата времени на ед. продукции, час

Выпущено продукции, тыс. ед.

Затраты времени на ед. продукции, тыс. ед.

Затраты времени на всю продукцию, ч

Обоснуйте выбор формул средней и по этим формулам определите средние затраты времени на продукцию по трем предприятиям в базисном и отчетном годах, сравните полученные результаты и сделайте выводы.

Средние затраты времени определяются по формуле:

,

где V – затраты времени на единицу продукции; S – затраты времени на всю продукцию. Определим средние затраты времени на 3 предприятиях. Т.к. заданы затраты времени на единицу продукции и затраты времени на всю продукцию то:

Данная формула называется средней гармонической взвешенной.

Подставив в последнюю формулу известные значения, получим средние затраты времени на производство на предприятиях в отчетном году:

P=19975+22248+13462/(19972/0,34+22248/0,48+13462/0,53)= 0,427 ч

Определим средние затраты времени на производства продукции в базисном году:

Данная формула называется средней арифметической взвешенной.

Подставив в последнюю формулу известные значения, получим затраты времени на производство продукции в базисном году:

P=(0,34*52,1+0,48*45,7+0,53*23,8)/(52,1+45,7+23,8)= 0,4298=0,43 ч

Вывод: средние затраты времени на производство продукции в базисном и отчетном году отличаются на (0,43–0,427)*100%= 0,003*100%=0,3%

В результате контрольной выборочной проверки расфасовки чая осуществлена 25% механическая выборка по способу бесповторного отбора, в результате которой получено следующее распределение пачек чая по массе:

Ранжирование и группировка данных в статистике

Марка шампанскогоСебестоимость 100 бутылок, руб.Выработано продукции, тыс. бутылокноябрьдекабрьноябрьдекабрьПолусладкое2233222218351910Сладкое1725171614041415Определите: Индивидуальные и общие индексы себестоимости продукции. Общий индекс затрат на продукцию (издержек производства) Использую взаимосвязь

Ранжирование и группировка данных в статистике

Другие контрольные работы по предмету

Определим темпы прироста цепным способом

Определим темпы прироста цепным способом

Определим абсолютное значение 1%

Результаты приведены в таблице:

ГодыСредняя урожайность пшеницы, ц/гаАбсолютный прирост, млрд. руб.Темпы роста, %Темпы прироста, %Абсолютное содержание 1% приростапо годам

Среднегодовую урожайность пшеницы определим по формуле средней арифметической взвешенной:

Для моментального ряда «Б» с равностоящими уровнями средний уровень ряда можно вычислить по формуле средней хронологической:

Среднесписочная численность рабочих за 1 квартал составила 405 человек.

Себестоимость и объем производства Советского шампанского характеризуется следующими данными:

Марка шампанскогоСебестоимость 100 бутылок, руб.Выработано продукции, тыс. бутылокноябрьдекабрьноябрьдекабрьПолусладкое2233222218351910Сладкое1725171614041415Определите:

  1. Индивидуальные и общие индексы себестоимости продукции.
  2. Общий индекс затрат на продукцию (издержек производства)
  3. Использую взаимосвязь индексов, определите, на сколько% увеличивается объем производства продукции

Общий индекс себестоимости продукции:

Где Z1, Z0 себестоимость единицы продукции в ноябре и декабре;

Где q1, q0 физический объем продукции в ноябре и декабре.

Общий индекс физического объема продукции:

Общий индекс затрат на производство продукции:

Izq= (∑Z1*q1)/(∑Z0q0)=(2222*1910+1415*1716)/(2233*1835+1725*1404)= 1,023423

Взаимосвязь индексов: Izq= Iz* Iq 1,023423=1,028599*0,994968

Имеются следующие данные по хлебозаводу:

Виды продукцииСебестоимость за 1 т, руб.

Продано продукции, тБазисныйОтчетныйБазисныйОтчетныйБатоны столовые

в/с 0,3 кг38,840,112541210Батоны нарезные

в/с 0,5 кг35,636,8525652632

  1. Индекс цен переменного состава
  2. Индекс цен постоянного состава
  3. Индекс структурных сдвигов
  4. Покажите взаимосвязь между исчисленными индексами.
  5. Поясните полученные результаты.

Индекс переменного состава:

Iсп=P1:P0=∑Р1q1/∑q1:∑ Р0q0/∑q0=∑Р1q1/∑q1*∑q0/∑ Р0q0

Где P1 и P0-соответсвенно средняя цена в отчетном и базисном периодах.

Повышение средней цены в отчетном периоде составило 3,3%, повышение средней

Цены может быть вызвано повышением цен на отдельные виды продукции и ростом удельного веса продукции с более высокой ценой.

Индекс цен постоянного (фиксированного) состава:

Iфс=∑Р1q1/∑q1: ∑ Р0q1/∑q1=∑Р1q1/∑q1*∑q1/∑ Р0q1

Индекс структурных сдвигов:

Iстр=∑Р0q1/∑q1:∑ Р0q0/∑q0=(∑Р0q1/∑q1)*(∑q0/∑ Р0q0)

Взаимосвязь трех индексов:

В среднем цены на батоны в отчетном периоде повысились на 3,3%, за счет повышения цен на отдельные виды батонов средние цены повысились на 3,5%, за счет изменения структуры производства продукции по разным видам батонов цены снизились на 0,2%

Стоимость фактически выпущенной продукции в действующих ценах составила:

Вид продукцииСтоимость произведенной продукции, тыс. руб.Изменение цен в отчетном по сравнению с базисным, %БазиснаяОтчетнаяМакароны104106+10Вермишель16161611-5Лапша10381044Без изменения

  1. Общий индекс стоимость продукции
  2. Индивидуальные и общие индексы цен и абсолютную сумму экономии (или перерасхода) от изменения цен
  3. Общий индекс физического объема продукции, используя взаимосвязь всех трех индексов
  4. Поясните полученные результаты.

q1=ip*q0, тогда Iq= ip*q0*р0/∑q0*p0

Где Р0q0 стоимость продукции в базисном периоде, руб.;

Ip-индивидуальный индекс объема продукции;

Виды продукцииИзменение количества произведенной продукции в отчетном периоде по сравнению с базисным, %Индивидуальный индекс ценМакароны+10Iq=(100+10)/100=1,1Вермишель-5Iq=(1005)/100=0,95ЛапшаБез измененияIq=(1000)/100=1

Общий индекс товарооборота в фактических ценах равен

Общий индекс цен равен

Общий индекс физического объема товарооборота, используя взаимосвязь индексов, определим как:

За отчетный год цены снизились на 3%.

За отчетный год физический объем товарооборота вырос на 3,2%.

За отчетный год товарооборот в фактических ценах вырос на 0,1%.

5.6. Построение вариационного ряда. Виды рядов. Ранжирование данных

Первым этапом статистического изучения вариации являются построение вариационного ряда — упорядоченного распределения единиц совокупности по возрастающим ( чаще ) или по убывающим ( реже ) значениям признака и подсчет числа единиц с тем или иным значением признака .

Читайте также  Реки и озера Подмосковья

Существуют три формы вариационного ряда : ранжированный ряд , дискретный ряд , интервальный ряд . Вариационный ряд часто назы — вают рядом распределения . Этот термин используется при изучении вариации как количественных , так и неколичественных признаков . Ряд распределения представляет собой структурную группировку ( см . гл . 6).

Ранжированный ряд — это перечень отдельных единиц совокупности в порядке возрастания ( убывания ) изучаемого признака .

Примером ранжированного ряда может служить табл . 5.5.

Крупные банки Санкт — Петербурга , ранжированные по размерам

собственного капитала на 01.07.96

Собственный капитал , млрд руб .

Банк Санкт — Петербург 201

Если численность единиц совокупности достаточно велика , ранжированный ряд становится громоздким , а его построение , даже с помощью ЭВМ , занимает длительное время . В таких случаях вариационный ряд строится с помощью группировки единиц совокупности по значениям изучаемого признака .

Если признак принимает небольшое число значений , строится дискретный вариационный ряд . Примером такого ряда является распределение футбольных матчей по числу забитых мячей ( табл . 5.1). Дискретный вариационный ряд — это таблица , состоящая из двух строк или граф : конкретных значений варьирующего признака х i и числа единиц совокупности с данным значением признака f i частот (f — начальная буква англ . слова frequency).

Определение числа групп

Число групп в дискретном вариационном ряду определяется числом реально существующих значений варьирующего признака . Если же признак может принимать хотя и дискретные значения , но их число очень велико ( например , поголовье скота на 1 января года в разных сельхозпредприятиях может составлять от нуля до десятков тысяч голов ), тогда строится интервальный вариационный ряд . Интервальный вариационный ряд строится и для изучения признаков , которые могут принимать любые , как целые , так и дробные , значения в области своего существования . Таковы , например , рентабельность реализованной продукции , себестоимость единицы продукции , доход на 1 жителя города , доля лиц с высшим образованием среди населения разных территорий и вообще все вторичные признаки , значения которых рассчитываются путем деления величины одного первичного признака на величину другого ( см . гл . 3).

Интервальный вариационный ряд представляет собой таблицу , ( состоящую из двух граф ( или строк ) — интервалов признака , вариация которого изучается , и числа единиц совокупности , попадающих в данный интервал ( частот ), или долей этого числа от общей численности совокупности ( частостей ).

При построении интервального вариационного ряда необходимо выбрать оптимальное число групп ( интервалов признака ) и установить длину интервала . Поскольку при анализе вариационного ряда сравнивают частоты в разных интервалах , необходимо , чтобы величина интервала была постоянной . Оптимальное число групп выбирается так , чтобы в достаточной мере отразилось разнообразие значений признака в совокупности и в то же время закономерность распределения , его форма не искажалась случайными колебаниями частот . Если групп будет слишком мало , не проявится закономерность вариации ; если групп будет чрезмерно много , случайные скачки частот исказят форму распределения .

Чаще всего число групп в вариационном ряду устанавливают , придерживаясь формулы , рекомендованной американским статистиком Стерджессом (Sturgess):

где k — число групп ; n — численность совокупности .

Эта формула показывает , что число групп — функция объема данных .

Предположим , необходимо построить вариационный ряд распределения предприятий области по урожайности зерновых культур за какой — то год . Число сельхозпредприятий , имевших посевы зерновых культур , составило 143; наименьшее значение урожайности равно 10,7 ц / га , наибольшее — 53,1 ц / га . Имеем :

Так как число групп целое , следовательно , рекомендуется построить 8 или 9 групп .

Определение величины интервала

Зная число групп , рассчитывают величину интервала :

В нашем примере величина интервала составляет :

а ) при 8 группах

б ) при 9 группах

Для построения ряда и анализа вариации значительно лучше иметь по возможности округленные значения величины интервала и его границ . Поэтому наилучшим решением будет построение вариационного ряда с 9 группами с интервалом , равным 5 ц / га . Этот вариационный ряд приведен в табл . 5.6, а его графическое изображение дано на рис . 5.1.

Границы интервалов могут указываться разным образом : верхняя граница предыдущего интервала повторяет нижнюю границу следующего , как показано в табл . 5.6, или не повторяет .

В последнем случае второй интервал будет обозначен как 15,1-20, третий как 20,1-25 и т . д ., т . е . предполагается , что все значения урожайности обязательно округлены до одной десятой . Кроме того , возникает нежелательное осложнение с серединой интер — вала 15,1-20, которая , строго говоря , уже будет равна не 17,5, а 17,55; соответственно при замене округленного интервала 40-60 на 40,1-6,0 вместо округленного значения его середины 50 получим 50,5, Поэтому предпочтительнее оставить интервалы с повторяющейся округленной границей и договориться , что единицы совокупности , имеющие значение признака , равное границе интервала , включаются в тот интервал , где это точное значение впервые указывается . Так , хозяйство , имеющее урожайность , равную 15 ц / га , включается в первую группу , значение 20 ц / га — во вторую и т . д .

Рис . 5.1. Распределение хозяйств по урожайности

Распределение хозяйств области по урожайности зерновых культур

Статистическая сводка и группировка. Статистический ряд распределения. Примеры решения задач

Важнейшим этапом исследования социально-экономических явлений и процессов является систематизация первичных данных и получение на этой основе сводной характеристики всего объекта при помощи обобщающих показателей, что достигается путем сводки и группировки первичного статистического материала.

Статистическая сводка — это комплекс последовательных операций по обобщению конкретных единичных фактов, образующих совокупность, для выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом. Проведение статистической сводки включает следующие этапы:

  • выбор группировочного признака;
  • определение порядка формирования групп;
  • разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом;
  • разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.

Статистической группировкой называется расчленение единиц изучаемой совокупности на однородные группы по определенным существенным для них признакам. Группировки являются важнейшим статистическим методом обобщения статистических данных, основой для правильного исчисления статистических показателей.

Различают следующие виды группировок: типологические, структурные, аналитические. Все эти группировки объединяет то, что единицы объекта разделены на группы по какому-либо признаку.

Группировочным признаком называется признак, по которому проводится разбиение единиц совокупности на отдельные группы. От правильного выбора группировочного признака зависят выводы статистического исследования. В качестве основания группировки необходимо использовать существенные, теоретически обоснованные признаки (количественные или качественные).

Количественные признаки группировки имеют числовое выражение (объем торгов, возраст человека, доход семьи и т. д.), а качественные признаки группировки отражают состояние единицы совокупности (пол, семейное положение, отраслевая принадлежность предприятия, его форма собственности и т. д.).

После того, как определено основание группировки следует решить вопрос о количестве групп, на которые надо разбить исследуемую совокупность. Число групп зависит от задач исследования и вида показателя, положенного в основание группировки, объема совокупности, степени вариации признака.

Например, группировка предприятий по формам собственности учитывает муниципальную, федеральную и собственность субъектов федерации. Если группировка производится по количественному признаку, то тогда необходимо обратить особое внимание на число единиц исследуемого объекта и степень колеблемости группировочного признака.

Читайте также  Ориентирование на местности без карты

Когда определено число групп, то следует определить интервалы группировки. Интервал — это значения варьирующего признака, лежащие в определенных границах. Каждый интервал имеет свою величину, верхнюю и нижнюю границы или хотя бы одну из них.

Нижней границей интервала называется наименьшее значение признака в интервале, а верхней границей — наибольшее значение признака в интервале. Величина интервала представляет собой разность между верхней и нижней границами.

Интервалы группировки в зависимости от их величины бывают: равные и неравные. Если вариация признака проявляется в сравнительно узких границах и распределение носит равномерный характер, то строят группировку с равными интервалами. Величина равного интервала определяется по следующей формуле:

где Хmax, Хmin — максимальное и минимальное значения признака в совокупности; n — число групп.

Простейшая группировка, в которой каждая выделенная группа характеризуется одним показателем представляет собой ряд распределения.

Статистический ряд распределения — это упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по определенному признаку. В зависимости от признака, положенного в основу образования ряда распределения, различают атрибутивные и вариационные ряды распределения.

Атрибутивными называют ряды распределения, построенные по качественным признакам, то есть признакам, не имеющим числового выражения (распределение по видам труда, по полу, по профессии и т.д.). Атрибутивные ряды распределения характеризуют состав совокупности по тем или иным существенным признакам. Взятые за несколько периодов, эти данные позволяют исследовать изменение структуры.

Вариационными рядами называют ряды распределения, построенные по количественному признаку. Любой вариационный ряд состоит из двух элементов: вариантов и частот. Вариантами называются отдельные значения признака, которые он принимает в вариационном ряду, то есть конкретное значение варьирующего признака.

Частотами называются численности отдельных вариант или каждой группы вариационного ряда, то есть это числа, которые показывают, как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения. Сумма всех частот определяет численность всей совокупности, ее объем. Частостями называются частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу. Соответственно сумма частостей равна 1 или 100%.

В зависимости от характера вариации признака различают три формы вариационного ряда: ранжированный ряд, дискретный ряд и интервальный ряд.

Ранжированный вариационный ряд — это распределение отдельных единиц совокупности в порядке возрастания или убывания исследуемого признака. Ранжирование позволяет легко разделить количественные данные по группам, сразу обнаружить наименьшее и наибольшее значения признака, выделить значения, которые чаще всего повторяются.

Дискретный вариационный ряд характеризует распределение единиц совокупности по дискретному признаку, принимающему только целые значения. Например, тарифный разряд, количество детей в семье, число работников на предприятии и др.

Если признак имеет непрерывное изменение, которые в определенных границах могут принимать любые значения («от — до»), то для этого признака нужно строить интервальный вариационный ряд. Например, размер дохода, стаж работы, стоимость основных фондов предприятия и др.

Примеры решения задач по теме «Статистическая сводка и группировка»

Задача 1. Имеется информация о количестве книг, полученных студентами по абонементу за прошедший учебный год.

Построить ранжированный и дискретный вариационные ряды распределения, обозначив элементы ряда.

Решение

Данная совокупность представляет собой множество вариантов количества получаемых студентами книг. Подсчитаем число таких вариантов и упорядочим в виде вариационного ранжированного и вариационного дискретного рядов распределения.

Задача 2. Имеются данные о стоимости основных фондов у 50 предприятий, тыс. руб.

Построить ряд распределения, выделив 5 групп предприятий (с равными интервалами).

Решение

Для решения выберем наибольшее и наименьшее значения стоимости основных фондов предприятий. Это 30,0 и 10,2 тыс. руб.

Найдем размер интервала: h = (30,0-10,2):5= 3,96 тыс. руб.

Тогда в первую группу будут входить предприятия, размер основных фондов которых составляет от 10,2 тыс. руб. до 10,2+3,96=14,16 тыс. руб. Таких предприятий будет 9. Во вторую группу войдут предприятия, размер основных фондов которых составит от 14,16 тыс. руб. до 14,16+3,96=18,12 тыс. руб. Таких предприятий будет 16. Аналогично найдем число предприятий, входящих в третью, четвертую и пятую группы.

Полученный ряд распределения поместим в таблицу.

Задача 3. По ряду предприятий легкой промышленности получены следующие данные:

Произведите группировку предприятий по числу рабочих, образуя 6 групп с равными интервалами. Подсчитайте по каждой группе:

1. число предприятий
2. число рабочих
3. объем произведенной продукции за год
4. среднюю фактическую выработку одного рабочего
5. объем основных средств
6. средний размер основных средств одного предприятия
7. среднюю величину произведенной продукции одним предприятием

Результаты расчета оформите в таблицы. Сделайте выводы.

Решение

Для решения выберем наибольшее и наименьшее значения среднесписочного числа рабочих на предприятии. Это 43 и 256.

Найдем размер интервала: h = (256-43):6 = 35,5

Тогда в первую группу будут входить предприятия, среднесписочное число рабочих на которых составляет от 43 до 43+35,5=78,5 человек. Таких предприятий будет 5. Во вторую группу войдут предприятия, среднесписочное число рабочих на которых составит от 78,5 до 78,5+35,5=114 человек. Таких предприятий будет 12. Аналогично найдем число предприятий, входящих в третью, четвертую, пятую и шестую группы.

Полученный ряд распределения поместим в таблицу и вычислим необходимые показатели по каждой группе:

Вывод: Как видно из таблицы, вторая группа предприятий является самой многочисленной. В нее входят 12 предприятий. Самыми малочисленными являются пятая и шестая группы (по два предприятия). Это самые крупные предприятия (по числу рабочих).

Поскольку вторая группа самая многочисленная, объем произведенной продукции за год предприятиями этой группы и объем основных средств значительно выше других. Вместе с тем средняя фактическая выработка одного рабочего на предприятиях этой группы наибольшей не является. Здесь лидируют предприятия четвертой группы. На эту группу приходится и довольно большой объем основных средств.

В заключении отметим, что средний размер основных средств и средняя величина произведенной продукции одного предприятия прямо пропорциональны размерам предприятия (по числу рабочих).

Другие статьи по данной теме:

  • назад:Нормальный закон распределения непрерывной случайной величины
  • далее:Абсолютные и относительные величины в статистике. Примеры решения задач

Список использованных источников

Как ранжировать числовые данные в Excel?

Научимся ранжировать числовые данные в Excel с помощью стандартной сортировки, а также функции РАНГ и ее частных случаях (РАНГ.РВ и РАНГ.СР), которые помогут в автоматизации сортировки.

Приветствую всех, дорогие читатели блога TutorExcel.Ru.

Задача ранжирования числовых данных постоянно возникает в работе с целью поиска наибольших или наименьших значений в списке.
В Excel с этой задачей можно справиться 2 способами: стандартным инструментом сортировки и с помощью функций.

Для примера возьмем простую таблицу со списком числовых значений, в которой в дальнейшем и будем ранжировать данные:

Сортировка данных

Начнем с самого простого и доступного варианта — сортировки.

Мы уже частично разбирали как можно структурировать данные с помощью фильтра и сортировки.
Вкратце, для сортировки необходимо выделить диапазон с данными и на панели вкладок выбрать Главная -> Редактирование -> Сортировка и фильтр, а далее указать по какому критерию нужно произвести сортировку.

Читайте также  Рефлексивное сознание и самосознание

В данном случае выберем Сортировка по убыванию, где значения будут расположены от большего к меньшему:


Минусом данного способа является изменение структуры исходных данных, так как в процессе сортирования данных строки и столбцы могут меняться местами, что в некоторых случаях неудобно или невозможно сделать.
Также к важным недостаткам этого варианта можно отнести отсутствие возможности автоматизировать сортировку. Поэтому каждый раз при изменении данных сортировку придется делать еще раз.

В качестве решения данной проблемы рассмотрим другой способ ранжирования, который впрочем можно рассматривать и отдельно от решения этой задачи.

Ранжирование данных

При отсутствии возможности изменения структуры документа мы можем создать дополнительный ряд данных, где будут содержаться порядковые номера исходных данных.
Получить эти порядковые номера нам поможет функция РАНГ (а также РАНГ.РВ и РАНГ.СР).

Функция РАНГ в Excel

Синтаксис и описание функции:

РАНГ(число; ссылка; [порядок])
Возвращает ранг числа в списке чисел: его порядковый номер относительно других чисел в списке.

  • Число(обязательный аргумент) — число для которого вычисляется ранг;
  • Ссылка(обязательный аргумент) — массив или ссылка на массив чисел;
  • Порядок(необязательный аргумент) — способ упорядочения. Если аргумент равен 0 или не указан, то значение 1 присваивается максимальному элементу в списке (условно говоря, сортируем по убыванию), в ином случае значение 1 присваивается минимальному элементу (сортируем по возрастанию).

Эта функция доступна во всех версиях Excel, однако начиная с Excel 2010 на ее замену добавлены РАНГ.РВ и РАНГ.СР, а РАНГ оставлена для совместимости с Excel 2007, давайте подробнее остановимся на их работе.

Функции РАНГ.РВ и РАНГ.СР в Excel

Синтаксис и описание функций:

РАНГ.РВ(число; ссылка; [порядок])
Возвращает ранг числа в списке чисел: его порядковый номер относительно других чисел в списке; если несколько значений имеют одинаковый ранг, возвращается высший ранг из этого набора значений.

РАНГ.СР(число; ссылка; [порядок])
Возвращает ранг числа в списке чисел: его порядковый номер относительно других чисел в списке; если несколько значений имеют одинаковый ранг, возвращается средний ранг.

Аргументы у всех трех функций одинаковые, т.е. кардинально они почти не отличаются, есть небольшие различие в деталях.
На примере исходной таблицы посмотрим как работает с данными каждая из функций:


Как мы видим отличие заключаются лишь в типе ранжирования совпадающих элементов данных.

В случае с РАНГ.РВ равным элементам присваивается высший ранг.
В нашем примере категориям Ноутбуки и Мультиварки соответствует одинаковое значение элемента — 710, который является 3 по порядку убывания, соответственно обоим значениям присваивается высший ранг — 3.
Для РАНГ.СР для этих же значений устанавливается их средний ранг, т.е. среднее между 3 и 4 порядковыми номерами — 3,5.

На этом различия между ними заканчиваются, поэтому в зависимости от ваших задач можно использовать ту или иную функцию.
Если нужно отсортировать значения по возрастанию, то в качестве аргумента Порядок нужно указать значение 1:

Автоматическая сортировка

Немного усложним задачу и представим, что нам в дальнейшем нужно составить отсортированную таблицу, которая бы автоматически обновлялась при изменении данных в исходной таблице.

Например, это можно сделать с помощью функции ВПР, или комбинации ИНДЕКС и ПОИСКПОЗ, однако в случае наличия одинаковых значений в списке мы не сможем корректно подтянуть данные и получим ошибку:


В этом случае можно воспользоваться простым приемом в виде небольшой хитрости.
Добавим к каждому значению исходной таблицы не совпадающие случайные числа близкие к нулю, к примеру, я для этих целей использую функции СТРОКА или СТОЛБЕЦ, поделенные на заведомо большую величину.

Этот шаг позволит нам получить различные числа в исходных данных, избежать совпадения рангов и ошибки при подтягивании данных:


Теперь для всех элементов таблицы (даже изначально совпадающих) определен свой индивидуальный ранг отличный от остальных, поэтому ошибок при автоматическом ранжировании данных удастся избежать.

Спасибо за внимание!
Если у вас остались вопросы — пишите в комментариях.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: