أكاديمية الصقر للتدريب

لوحة التميز الأسبوعي
العضو المتميز المشرف المتميز المراقب المتميز المدير المتميز الموضوع المتميز القسم المتميز
العضو المتميز المشرف المتميز المراقب المتميز المدير المتميز الموضوع المتميز القسم المتميز
هانى على ali mohamed ali-- لا تميز خلال هذه الفترة لا تميز خلال هذه الفترة منع ادخال البيانات بعدة شروط اكسيل اسئله واجابات


أهلا وسهلا بك زائرنا الكريم في أكاديمية الصقر للتدريب، لكي تتمكن من المشاركة ومشاهدة جميع أقسام المنتدى وكافة الميزات ، يجب عليك إنشاء حساب جديد بالتسجيل بالضغط هنا أو تسجيل الدخول اضغط هنا إذا كنت عضواً .





القيام بتحليل إحصائى وهندسى باستخدام Analysis ToolPak فى الاكسيل

القيام بتحليل إحصائى وهندسى باستخدام Analysis ToolPak إذا كنت بحاجة إلى تطوير التحليلات الإحصائية أو الهندسية ا ..



30-11-2018 10:30 صباحا
عبدالجيد
عضو محترف
rating
معلومات الكاتب ▼
تاريخ الإنضمام : 26-08-2017
رقم العضوية : 194
المشاركات : 387
الدولة : مصر
الجنس : ذكر
تاريخ الميلاد : 15-2-1986
الدعوات : 2
يتابعهم : 158
يتابعونه : 37
قوة السمعة : 2958
موقعي : زيارة موقعي
 offline 


القيام بتحليل إحصائى وهندسى باستخدام Analysis ToolPak



 





إذا كنت بحاجة إلى تطوير التحليلات الإحصائية أو الهندسية المعقدة, يمكنك توفير الخطوات والوقت باستخدام Analysis ToolPak. كما أنه يمكنك توفر البيانات والمعلمات لكل تحليل وتستخدم الأداة دالات ماكرو الإحصائية والهندسية المناسبة لحساب النتائج الموجودة في جدول الإخراج وعرضها. إضافة إلى ذلك، تنشأ بعض الأدوات مخططات بالإضافة إلى جداول الإخراج.


تتضمن Analysis ToolPak الأدوات الموصوفة أدناه. للوصول إلى هذه الأدوات، انقر فوق Data Analysis (تحليل البيانات) في المجموعة تحليل ضمن علامة التبويب بيانات. إذا كان الأمر Data Analysis (تحليل البيانات) غير متوفر، فأنت بحاجة إلى تحميل برنامج الوظائف الإضافية AnalysisToolPak.




تحميل Analysis ToolPak.






  1. انقر فوق علامة التبويب ملف، ثم فوق خيارات، ثم فوق الفئة وظائف إضافية.

  2. في المربع إدارة، حدد وظائف Excel الإضافية، ثم انقر فوق انتقال.

  3. في المربع الوظائف الإضافية المتوفرة، حدد خانة الاختيار Analysis ToolPak، ثم انقر فوق موافق.

    تلميح  إذا لم تكن Analysis ToolPak مدرجة فى المربع الوظائف الإضافية المتوفرة، انقر فوق استعراض لتحديد موقعها.



    إذا كنت مطالب بأن لا يكون Analysis ToolPak مثبت حالياً على الكمبيوتر، انقر فوق نعم لتثبيته.





 ملاحظة    لتضمين دالات (Visual Basic for Application (VBA الخاصة بـ Analysis ToolPak، يمكنك تحميل الوظيفة الإضافية Analysis ToolPak - VBA بنفس طريقة تحميل Analysis ToolPak. وفي المربع الوظائف الإضافية المتوفرة، حدد خانة الإختيار Analysis ToolPak - VBA..




 



للحصول على وصف لكل أداة، انقر فوق اسم الأداة في القائمة التالية.




Anova





توفر أدوات تحليل Anova أنواع مختلفة من تحليل التباين. وتعتمد الأداة التي يتعين عليك استخدامها على عدد من العوامل والعينات المتوفرة لديك من المحتوى الذي تريد اختباره.



Anova: Single Factor



تجرى هذه الأداة تحليلاً بسيطًا للتباين على البيانات لعينتين أو أكثر. حيث يوفر التحليل اختبارًا على فرض أنه قد تم سحب كل عينة من نفس التوزيع الاحتمالي الأساسي فى مقابل الافتراض البديل أن التوزيعات الاحتمالية الأساسية تختلف من عينة لأخرى. فإذا كان هناك عينتان فقط، فيمكنك استخدام دالة ورقة العمل TTEST. أما إذا كان لديك أكثر من عينتين, فلا يوجد تعميم مناسب للدالة TTEST، ويمكن استدعاء نموذج Single Factor Anova بدلاً منها.



Anova: Two-Factor with Replication



تكون أداة التحليل هذه مفيدة عندما يمكن تصنيف البيانات من خلال بعدين مختلفين. فعلى سبيل المثال، فى تجربة لقياس طول النباتات، قد تخصب النباتات بأنواع مختلفة من السماد (على سبيل المثال أ، ب، ج) وربما توضع أيضاً فى درجات حرارة مختلفة (على سبيل المثال درجات حرارة منخفضة و عالية). لكل من الأزواج الستة المحتملة من (السماد، درجة الحرارة)، يكون لدينا عدد متساوي من الملاحظات على طول النباتات. وباستخدام أداة Anova يمكننا اختبار:




  • ما إذا كان طول النباتات بالنسبة لأنواع السماد المختلفة مأخوذة من نفس المحتوى الأساسي أم لا. ويتم تجاهل درجات الحرارة لهذا التحليل.

  • ما إذا كان طول النباتات بالنسبة لدرجات الحرارة المختلفة مأخوذة من نفس المحتوى الأساسي أم لا. ويتم تجاهل أنواع الأسمدة لهذا التحليل.



سواء قامت العينات الستة بحساب التأثيرات الناتجة عن الإختلافات بين أنواع السماد الموجودة فى أول نقطة فى التعداد النقطى والإختلافات فى درجة الحرارة الموجودة فى ثانى نقطة فى التعداد النقطى أم لا، فيتم سحب هذه العينات الستة التى تمثل كافة أزواج القيم (السماد ودرجة الحرارة) من نفس المحتوى. وينص الإفتراض التبادلى على أن هناك تأثيرات نتيجة زوج معين من (السماد ودرجة الحرارة) بالإضافة إلى الإختلافات التى تستند إلى نوع السماد فقط او درجة الحرارة فقط.




bxL7CyxgPAHNGR6


 





Anova: Two-Factor Without Replication



تكون أداة التحليل هذه مفيدة عندما تصنف البيانات ضمن بعدين مختلفين مثلما هو الحال فى الحالة ثنائية العامل ذات النسخة المماثلة). لكن بالنسبة لهذه الأداة، فمن المفترض أن تكون هناك ملاحظة واحدة لكل زوج (على سبيل المثال، كل زوج (من السماد ودرجة الحرارة) في المثال السابق).





Correlation (الارتباط)





تحسب كلٌّ من دالتي ورقة العمل CORREL وPEARSON معامل الارتباط بين متغيرين من متغيرات القياس عند ملاحظة قياسات كل متغير بالنسبة لكل عدد من المباحث. (يتسبب فقدان أي ملاحظة لأي مبحث فى تجاهل المبحث فى التحليل). وتكون أداة التحليل Correlation مفيدة على وجه الخصوص إذا كان هناك أكثر من متغيرين للقياس لكل عدد من المباحث. حيث توفر جدول إخراج، وهو مصفوفة ارتباط، تظهر قيمة CORREL (أو PEARSON) المطبقة على كل زوج محتمل من متغيرات القياس.



إن معامل الارتباط، مثل التباين المشترك، هو وحدة قياس للنطاق الذى يتنوع فيه متغيران للقياس معاً. بعكس التباين المشترك، فإنه يتم قياس معامل الارتباط، بحيث لاتعتمد قيمته على الوحدات التى تم التعبير بها عن متغيري القياس. (فعلى سبيل المثال، إذا كان متغيرى القياس هما الوزن والطول، لا يمكن تغيير قيمة معامل الارتباط إذا تحولت وحدة قياس الوزن من الباوند إلى الكيلوجرام.) و يجب أن تتراوح قيمة أى معامل ارتباط بين -1 و+1 متضمنة القيمتين.



يمكنك استخدام أداة تحليل الارتباط لاختبار كل زوج من متغيرات القياس لتحديد إما كان متغيري القياس سيتحركان معاً  أم لا، ويعني هذا إما أن تتجه القيم الكبيرة لمتغير واحد إلى الاقتران بالقيم الكبيرة (لارتباط إيجابى) آخر وإما تتجه القيم الصغيرة لمتغير واحد إلى الاقتران بالقيم الكبيرة (لارتباط سلبى) آخر أو تتجه قيم كلا المتغيرين إلى عدم الارتباط (تقترب نسبة الارتباط من 0 (الصفر)).





Covariance (تباين مشترك)





يمكن استخدام كلٍ من الأداتين؛ الارتباط و التباين المشترك، في نفس الإعداد، عند ملاحظة عدد N من متغيرات قياس مختلفة على مجموعة من العناصر المفردة. حيث تعطى كلٌّ من الأداتين؛ الارتباط والتباين المشترك، جدول إخراج، وهو عبارة عن مصفوفة تظهر معامل الارتباط أو التباين المشترك على التوالى بين كل زوج من متغيرات القياس. ويكون الاختلاف فى أنه يتم قياس معاملات الارتباط لتتراوح بين -1 و+1 متضمنة القيمتين. لكن لن يتم قياس التباينات المشتركة المناظرة. يعتبر كلٌّ من معامل الارتباط والتباين المشترك من مقاييس النطاق الذى يتباين فيه المتغيران "معًا".



تحسب أداة التباين المشترك قيمة دالة ورقة العمل COVAR لكل زوج من متغيرات القياس. (يعتبر الاستخدام المباشر لـ COVAR بدلاً من أداة التباين المشترك بديلاً معقولاً إذا كان هناك متغيران للقياس فقط، بمعنى أن N=2). ويعتبر الإدخال على قطر جدول إخراج أداة التباين المشترك في الصف i من العمود i هو التباين المشترك لمتغير القياس i-th مع نفسه. وهذا عبارة عن مجرد تنوع المحتوى لهذا المتغير كما تم حسابه بدالة ورقة العمل VARP.



يمكنك استخدام أداة التباين المشترك لفحص كل زوج من متغيرات القياس وذلك لتحديد ما إذا كان متغيرا القياس سيتحركان معاً  أم لا- ويعني هذا إما ان تتجه القيم الكبيرة لمتغير واحد إلى الاقتران بالقيم الكبيرة (لتباين مشترك إيجابى) آخر، وإما تتجه القيم الصغيرة لمتغير واحد إلى الاقتران بالقيم الكبيرة (لتباين مشترك سلبى) آخر أو تتجه قيم كلا المتغيرين إلى عدم الارتباط (تقترب نسبة التباين المشترك من 0 (الصفر)).





Des c r i p tive Statistics (إحصائيات وصفية)





تقدم أداة تحليل "إحصائيات وصفية" تقريراً عن الإحصائيات المتوحدة التباين للبيانات الموجودة فى نطاق الإدخال، مع توفر معلومات حول الإتجاه المركزى للبيانات وتباينها.





Exponential Smoothing (الانسيابية الأسية)





تتنبأ أداة التحليل "الانسيابية الأسية" بقيمة تستند إلى تنبؤ القترة السابقة، مع ضبط الأخطاء الموجودة فى ذلك التنبؤ السابق. كما تستخدم الأداة الثابت الانسيابى أ الذى يحدد حجمه قوة استجابة التنبؤات لأخطاء التنبؤ السابق.



 ملاحظة    تعتبر القيم 0.2 إلى 0.3 ثوابت انسيابية معقولة. وتشير هذه القيم إلى أنه يتعين ضبط التنبؤ الحالى بنسبة 20% إلى 30% للأخطاء الموجودة فى التنبؤ السابق. وتحقق الثوابت الأكبر حجماً استجابة أسرع لكنها تنتج توقعات غريبة. فمن المكن أن ينتج عن الثوابت الأقل حجماً مدد انتقالية طويلة لقيم التنبؤ.





F-Test Two-Sample for Variances





تقوم أداة التحليل F-Test Two-Sample for Variances (اختبار F لعينتين للتباينات) بـ F-test (اختبارF) لعينتين للمقارنة بين تباينين للمحتوى.



فعلى سبيل المثال، يمكنك استخدام أداة اختبار F على عينات من الوقت في سباق للسباحة لكل من الفريقين. حيث توفر الأداة نتيجة اختبار الافتراض الخالى أنه تم أخذ هاتين العينتين من توزيعات ذات تباينات متساوية، مقابل البديل أن التباينات ليست متساوية فى التوزيعات الأساسية.



تحسب الأداة القيمة f F-statistic (لإحصاء F) (أو F-ratio (نسبة F)) و تقدم قيمة f التي تقترب من 1 دليلاً على تساوى تباينات المحتوى الأساسي. ففي جدول الإخراج، إذا كان f < 1 "P(F <= f) one-tail" يعطى احتمالاً لملاحظة قيمة في F-statistic (الإحصاء F) أقل من f عند تساوى تباينات المحتوى. تعطى "F Critical one-tail" القيمة الحرجة لأقل من 1 لمستوى الدلالة Alpha الذي تم اختياره. فإذا أعطى "P(F <= f) one-tail" احتمالية ملاحظة قيمة F-statistic (إحصاء F) الأكبر من f عند تساوى تباينات المحتوى، ويعطى "F Critical one-tail" القيمة الحرجة أكبر من 1 لـ Alpha.





Fourier Analysis (تحليل Fourier)





تحل الأداة Fourier Analysis (تحليل Fourier) المشاكل الموجودة في الأنظمة الخطية وتحلل البيانات الدورية باستخدام طريقة Fast Fourier Transform (FFT) في تحويل البيانات. وتدعم هذه الأداة أيضاً التحولات العكسية، التى تقوم البيانات المحولة فيها بإرجاع البيانات الأصلية.




1fccgbbySzx0koh


 







Histogram





تحسب أداة التحليل Histogram (المدرج الإحصائي) الترددات الفردية والتراكمية لنطاق البيانات لخلية وحاويات البيانات. كما تنشأ هذه الأداة بيانات بعدد التكرارات لقيمة في مجموعة بيانات.



فعلى سبيل المثال، في فصل يتكون من 20 تلميذ، يمكنك تحديد توزيع النقاط في فئات حسب تقديرهم. ويقدم جدول المدرج الإحصائى الحدود لكل تقدير وعدد النقاط بين الحد الأدنى والحد الحالى لكل تقدير. وتكون النقطة الوحيدة التي تتكرر بكثرة هى وضع البيانات.





Moving Average





تصور أداة التحليل Moving Average (معدل النقل) القيم في قترة التنبؤ، استناداً إلى معدل قيمة المتغيرعبرعدد معين من الفترات السابقة. ويوفر معدل النقل معلومات الاتجاه والتي يمكن أن يخفيها المعدل البسيط لكافة البيانات السابقة. ويمكنك استخدام هذه الأداة في التنبؤ بالمبيعات أو المخزون أو اتجاهات أخرى. وتستند كل قيمة للتنبؤ إلى الصيغة التالية.




iqsJ2w4fKYtWxQ5


 





حيث:




  • N هو عدد الفترات الزمنية السابقة التي سيتم تضمينها في معدل النقل

  • ِ A jهى القيمة الفعلية في الوقت j

  • Fj هى قيمة التنيؤ في الوقت j





Random Number Generation





تقوم أداة التحليل Random Number Generation (إنشاء الرقم العشوائي) بتعبئة نطاق بالأرقام العشوائية المستقلة المأخوذة من واحد من توزيعات متعددة. ويمكنك تمييز المباحث فى أى محتوى بتوزيع الاحتمال. فعلى سبيل المثال، يمكنك استخدام توزيع عادى لتمييز محتوى طول الأفراد أو يمكنك استخدام توزيع Bernoulli لنتيجتين محتملتين لتمييز محتوى النتائج العشوائية.





Rank and Percentile (الرتبة والقيمة المئوية)





تنتج أداة التحليل Rank and Percentile (الرتبة والقيمة المئوية) جدولاً يتضمن الرتبة والنسبة المئوية لكل قيمة من مجموعة البيانات. ويمكنك تحليل قيم الحالات النسبية في مجموعة بيانات. تستخدم هذه الأداة دالتى ورقة العمل RANK وPERCENTRANK. لا تقوم RANK بحساب القيم المرتبطة. لكن إذا أردت حساب القيم المرتبطة، فيمكنك استخدام دالة ورقة العمل RANK مع عامل التصحيح المقترح في الملف "تعليمات" الخاص بـ RANK.





Regression (الانحدار)





تقوم أداة التحليل Regression (الانحدار) بتحليل الانحدار الخطي باستخدام الأسلوب "least squares" ("المربعات الصغرى") لاحتواء خط عبر مجموعة من الملاحظات. ويمكنك تحليل مدى تأثر متغير تابع مفرد بقيم متغير واحد غير تابع أو أكثر. فعلى سبيل المثال، يمكنك تحليل مدى تأثير أداء شخص رياضى بعوامل أخرى مثل عامل السن والطول والوزن. كما يمكن تقسيم الأنصبة في قياس الأداء لكل واحد من العوامل الثلاثة. استناداً إلى مجموعة من بيانات الأداء، ثم استخدم النتائج في التنبؤ بأداء شخص رياضى جديد لم يتم اختباره.



تستخدم أداة الانحدار دالة ورقة العمل LINEST.





Sampling (أخذ العينات)





تنشأ أداة التحليل Sampling (أخذ العينات) عينة من المحتوى بالتعامل مع نطاق الإدخال كمحتوى. فعندما يكون المحتوى أكبر بكثير من المعالجة أو المخطط, يمكنك استخدام عينة تمثيلية. ويمكنك أيضاً إنشاء عينة تحتوى فقط على القيم المأخوذة من جانب خاص من دورة ما إذا كنت تعتقد أن بيانات الإدخال دورية. فعلى سبيل المثال، إذا احتوى نطاق الإدخال على أرقام مبيعات ربع سنوية، يحل سحب العينات ذو معدل دوري أربعة محل القيم من نفس الربع في نطاق الإخراج.





t-Test (الاختبار t)





تختبر أدوات التحليل Two-Sample t-Test (الاختبار t لعينتين) مساواة المحتوى تأسيس كل عينة. وتوظف الأدوات الثلاثة افتراضات مختلفة: تساوي تباينات المحتوى، عدم تساو تباينات المحتوى وأن كلا العينتين تمثلان ملاحظات قبل المعاملة وبعدها على نفس المباحث.



بالنسبة إلى كافة الأدوات الثلاث أدناه، يتم حساب قيمة الإحصاء t وتظهر على الشكل "t Stat" فى جداول الاخراج. واستناداً على هذه البيانات، من الممكن أن تكون هذه القيمة سالبة أو غير سالبة. ومن خلال افتراض تساوى أوساط المحتوى الأساسي، إذا أعطى t < 0, "P(T <= t) one-tail" احتمالاً أنه سيتم ملاحظة أن قيمة الإحصاء t أكثر سليبة من t, وإذا أعطى t >=0, "P(T <= t) one-tail" احتمالاً أنه سيتم ملاحظة أن قيمة الإحصاء t هو أكثر إيجابية من t، تعطى "t Critical one-tail" القيمة المختصرة وبذلك، تكون احتمالية ملاحظة قيمة الإحصاء t الأكبر من أو تساوي "t Critical one-tail" هى Alpha.



تعطى "P(T <= t) two-tail" احتمالاً أنه سيتم ملاحظة قيمة الإحصاء t الأكبر فى القيمة المطلقة من t. وتعطى"P Critical two-tail" القيمة المختصرة، وبذلك تكون احتمالية الإحصاء t الملاحظة الأكبر فى القيمة المطلقة من "P Critical two-tail" هى Alpha.



t-Test: Paired Two Sample For Means



يمكنك استخدام إختبار زوجى عند وجود زوج طبيعى من الملاحظات في العينات، كما هو الحال عند اختبار مجموعة كعينة مرتين — قبل التجربة وبعدها. وتقوم أداة التحليل هذه وصيغتها باختبار paired two-sample Student's t-Test لتحديد ما إذا كانت الملاحظات التى تم أخذها قبل المعاملة والتى تم أخذها بعد المعاملة من المحتمل أن تكون نابعة من توزيعات ذات أوساط محتوى متساوية. ولا يفترض نموذج اختبار t تساوى تباينات كلا المحتويين.



 ملاحظة    يأتى التباين المجمع ضمن النتائج التى تنشأها هذه الأداة، وهو إجراء تراكمى لنشر بيانات حول الوسط الذى تم اشتقاقه من الصيغة التالية.




mPlC1Ce4hxqINDB


 





t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances



تقوم أداة التحليل هذه باختبار two-sample Student's t-Test. ويفترض نموذج t-Test (اختبار t) أنه تم أخذ مجموعتين من البيانات من التوزيعات ذات تباينات متساوية. ويشار إليها مثل t-Test (الاختبار t) ذي التباين المتجانس. ويمكنك استخدام t-Test لتحديد ما إذا كان من المحتمل أن تكون العينتين مأخوذتان من نفس التوزيعات ذات أوساط محتوى متشابهة.



t-Test: Two-Sample Assuming Unequal Variances



تقوم أداة التحليل هذه باختبار two-sample student's t-Test. ويفترض نموذج t-Test (الاختبار t) أن كلا المجموعتين من البيانات مأخوذتان من توزيعات ذات تباينات غير متساوية. ويشار إليها كاختبار t ذي تباين غير متساوي. ومثل حالة "التباينات المتساوية" ( Equal Variances) السابقة، يمكنك استخدام الاختبار t لتحديد ما إذا كان من المحتمل أن تكون كلتا العينتين مأخوذتين من توزيعات ذات أوساط محتوى متساوية أم لا. ويمكنك استخدام هذا الاختبار في حالة وجود مباحث مميزة في كلت العينتين. كما يمكن استخدام الاختبار الزوجى الموضح في المثال التالى في حالة وجود مجموعة واحدة من المباحث وعينتين يمثلان مقاييس كل مبحث قبل المعاملة وبعدها.



تستخدم الصيغة التالية في تحديد قيمة الإحصاء t.




HZKhMoDqPNUpI3s


 





تُستخدم الصيغة التالية في حساب درجات من الحرية، df. وحيث إنه غالبًا لا يكون ناتج الحساب عددًا صحيحًا، ويتم تقريب قيمة df إلى أقرب عدد صحيح للحصول على قيمة حرجة من الجدول t. تستخدِم دالة ورقة عمل Excel TTEST قيمة df المحسوبة دون تقريب، لأنه من المحتمل أن تحسب قيمة TTEST بعدد df غير صحيح. ونتيجة لهذه الطرق المختلفة لتحديد درجات الحرية، ستختلف نتائج TTEST وأداة t-Test في حالة التباينات غير المتساوية.




AfHZ9DX0sULhX8T

 




z-Test (الاختبار z)





الاختبار z: تقوم أداة التحليل Two Sample for Means (عينتان للوسط) باختبار z ذي العينتين لأوساط ذات تباينات معروفة. وتستخدم هذه الأداة في اختبار الافتراض الخالى أنه ليس هناك اختلاف بين وسيطي المحتوى مقابل افتراضات بديلة أحادية الجانب أو ثنائية الجانب. وإذا كانت التباينات غير معروفة، فيتعين استخدام دالة ورقة العمل ZTEST بدلاً منها.



عند استخدام الأداة z-Test كن حريصاً على فهم الإخراج. إن "P(Z <= z) one-tail" هو في الحقيقة P(Z >= ABS(z)) ، وهى احتمالية إبعاد القيمة z عن الصفر في نفس الإتجاه مثل قيمة z التي تم ملاحظتها، في حالة عدم وجود اختلاف بين أوساط المحتوى. إن "P(Z <= z) two-tail" في الحقيقة هو P(Z >= ABS(z) or Z <= -ABS(z)), وهو أن هناك احتمال إبعاد قيمة z عن الصفر في أى إتجاه عن قيمة z التى تم ملاحظتها في حالة عدم وجود اختلاف بين أوساط المحتوى. إن النتيجة ثنائية الأطراف ما هى إلا نتيجة أحادية الأطراف مضروبة في 2. ويمكن أيضاً استخدام الأداة z-Test في حالة وجود افتراض خالى أن هناك قيمة غير صفرية معينة للاختلاف بين وسطى المحتوى. فعلى سبيل المثال، يمكنك استخدام هذا الاختبار لتحديد الاختلافات بين بين أداء طرازين من السيارات.




  يمكن استخدام دالات تحليل البيانات على ورقة عمل واحدة فقط في المرة الواحدة. عندما تقوم بتحليل البيانات على أوراق عمل مجمعة، تظهر النتائج على ورقة العمل الأولى، بينما تظهر جداول منسقة فارغة على أوراق العمل الأخرى. وللقيام بتحليل البيانات على أوراق العمل المتبقية، أعد حساب أداة التحليل لكل ورقة عمل.ملاحظة





 




 






























































































































































































 
 


30-11-2018 10:37 صباحا
مشاهدة مشاركة منفردة [1]
مهند محسن
عضو ماسي
rating
معلومات الكاتب ▼
تاريخ الإنضمام : 21-03-2018
رقم العضوية : 5025
المشاركات : 455
الجنس : ذكر
تاريخ الميلاد : 19-3-1990
يتابعهم : 2
يتابعونه : 9
قوة السمعة : 846
عدد الإجابات: 8
 offline 
look/images/icons/i1.gif القيام بتحليل إحصائى وهندسى باستخدام Analysis ToolPak فى الاكسيل
بارك الله فيك استاذنا الكريم وجعله الله فى ميزان أعمالك

30-11-2018 10:49 صباحا
مشاهدة مشاركة منفردة [2]
عبدالجيد
عضو محترف
rating
معلومات الكاتب ▼
تاريخ الإنضمام : 26-08-2017
رقم العضوية : 194
المشاركات : 387
الدولة : مصر
الجنس : ذكر
تاريخ الميلاد : 15-2-1986
الدعوات : 2
يتابعهم : 158
يتابعونه : 37
قوة السمعة : 2958
موقعي : زيارة موقعي
 offline 
look/images/icons/i1.gif القيام بتحليل إحصائى وهندسى باستخدام Analysis ToolPak فى الاكسيل
نفعنا الله واياكم


03-12-2018 01:12 مساء
مشاهدة مشاركة منفردة [3]
fady_dd
عضو فعال
rating
معلومات الكاتب ▼
تاريخ الإنضمام : 22-11-2018
رقم العضوية : 9298
المشاركات : 119
الجنس : ذكر
تاريخ الميلاد : 27-6-1985
يتابعهم : 0
يتابعونه : 1
قوة السمعة : 110
 offline 
look/images/icons/i1.gif القيام بتحليل إحصائى وهندسى باستخدام Analysis ToolPak فى الاكسيل
مشكوررررررررر




الكلمات الدلالية
القيام ، بتحليل ، إحصائى ، وهندسى ، باستخدام ، Analysis ، ToolPak ، الاكسيل ،


 










اخلاء مسئولية: يخلى منتدى أكاديمية الصقر للتدريب مسئوليته عن اى مواضيع او مشاركات تندرج داخل الموقع ويحثكم على التواصل معنا ان كانت هناك اى إنتهاكات تتضمن اى انتهاك لحقوق الملكية الفكرية او الادبية لاى جهة - بالتواصل معنا من خلال نموذج مراسلة الإدارة .وسيتم اتخاذ الاجراءات اللازمة.
سياسة النشر: التعليقات المنشورة لا تعبر عن رأي منتدى أكاديمية الصقر للتدريب ولا نتحمل أي مسؤولية قانونية حيال ذلك ويتحمل كاتبها مسؤولية النشر.

الساعة الآن 01:37 صباحا