Vấn đề đường đi ngắn nhất - Shortest Path

Sử dụng giải quyết trong Excel để tìm đường đi ngắn nhất từ nút tới nút S T trong một mạng vô hướng. Điểm trong một mạng được gọi là các nút (S, A, B, C, D, E và T). Dòng trong một mạng được gọi là vòng cung (SA, SB, SC, AC, vv).

Xây dựng các mô hình

Mô hình chúng tôi sẽ giải quyết trông như sau trong Excel.
Shortest Path Problem in Excel

1. Xây dựng
 vấn đề này con đường ngắn nhất, trả lời ba câu hỏi sau đây.
a. các quyết định được thực hiện là gì? Đối với vấn đề này, chúng ta cần Excel để tìm ra nếu một hồ quang là trên con đường ngắn nhất hay không (Có = 1, Không = 0). Ví dụ, nếu SB là một phần của con đường ngắn nhất, ô F5 bằng 1. Nếu không, ô F5 bằng 0.
những hạn chế về các quyết định 
b. là gì? Net Flow (chảy ra - Lưu lượng In) của mỗi nút nên bằng cấp / Demand. Node S chỉ nên có một vòng cung đi (Net dòng = 1). Node T chỉ nên có một vòng cung thoi vàng (Net dòng = -1). Tất cả các nút khác nên có một vòng cung đi và một vòng cung thoi vàng nếu nút là trên con đường ngắn nhất (Net Lưu lượng = 0) hoặc không có dòng (Net Lưu lượng = 0).
c. các biện pháp tổng thể về hiệu suất cho những quyết định này là gì? Các biện pháp tổng thể về hiệu suất là khoảng cách tổng cộng con đường ngắn nhất, do đó mục tiêu là để giảm thiểu số lượng này.
2. Để thực hiện các mô hình dễ hiểu, đặt tên cho các dãy sau đây.

Range NameCells
FromB4:B21
ToC4:C21
DistanceD4:D21
GoF4:F21
NetFlowI4:I10
SupplyDemandK4:K10
TotalDistanceF23

3. Chèn các chức năng sau.

Insert Functions
Giải thích: SUMIF chức năng tính toán dòng chảy ròng của mỗi nút. Đối với nút S, hàm SUMIF tính tổng của các giá trị trong cột Go với một "S" trong từ cột. Kết quả là, chỉ có tế bào F4, F5 hay F6 có thể là 1 (một vòng cung đi).Đối với nút T, hàm SUMIF tính tổng của các giá trị trong cột Đi với một "T" trong cột Để. Kết quả là, chỉ có tế bào F15, F18 hay F21 có thể là 1 (một vòng cung thoi vàng). Đối với tất cả các nút khác, Excel trông vào From và To cột. Tổng số cách bằng với SUMPRODUCT Từ xa và Go.

Thử và Sai

Với công thức này, nó trở nên dễ dàng để phân tích bất kỳ giải pháp thử nghiệm.
1. Ví dụ, con đường SBET có một khoảng cách tổng cộng 16.
Trial Solution
Nó không phải là cần thiết để sử dụng thử và sai. Chúng ta sẽ mô tả tiếp theo như thế nào Solver Excel có thể được sử dụng để nhanh chóng tìm ra giải pháp tối ưu.

Giải quyết các Model

Để tìm ra giải pháp tối ưu, thực hiện các bước sau đây.
1. Trên tab Data, nhấn Solver.
Click Solver
Lưu ý: không thể tìm thấy nút Solver? Nhấn vào đây để tải các Solver Add-in .
Nhập các thông số giải (đọc tiếp). Kết quả phải nhất quán với hình ảnh dưới đây.
Solver Parameters
Bạn có thể lựa chọn cách gõ tên dãy hoặc nhấp vào các tế bào trong bảng tính.
2. Nhập TotalDistance cho các Mục tiêu.
3. Nhấn vào Min.
4. Nhập Đi cho các tế bào biến đổi.
5. Nhấn Add để nhập các ràng buộc sau.
Net Flow Constraint
6. Kiểm tra 'Hãy biến Unconstrained Non-Negative "và chọn" Simplex LP'.
7. Cuối cùng, nhấp vào Giải quyết.
Kết quả:
Solver Results
Giải pháp tối ưu:
Shortest Path Problem Result
Kết luận: SADCT là con đường ngắn nhất với một khoảng cách tổng cộng 11.

Biểu đồ

Ví dụ này hướng dẫn bạn cách để tạo ra một biểu đồ trong Excel.
1. Đầu tiên, nhập số bin (cấp trên) trong phạm vi C3: C7.
Bin Numbers
2. Trên tab dữ liệu, nhấp vào phân tích dữ liệu.
Click Data Analysis
Lưu ý: không thể tìm thấy nút phân tích dữ liệu? Bấm vào đây để tải các phân tích ToolPak add-in .
3. Chọn biểu đồ và nhấn OK.
Select Histogram
4. Chọn phạm vi A2: A19.
5. Nhấp vào trong các thùng hộp Phạm vi và chọn C3 khoảng: C7.
6. Nhấp vào nút lựa chọn Phạm vi kết quả, nhấp hộp Output Phạm vi và chọn ô F3.
7. Biểu đồ kiểm tra đầu ra.
Histogram Parameters
8. Nhấn OK.
Histogram First Result
9. Nhấp vào huyền thoại ở bên phải và nhấn Delete.
10. Đúng nhãn thùng rác.
11. Để loại bỏ các không gian giữa các thanh, kích chuột phải vào một quán bar, chọn Format Data Series và thay đổi chiều rộng khoảng cách xuống còn 0%. Chọn Màu viền thêm một biên giới.
Kết quả:
Histogram Final Result

Thống kê mô tả

Bạn có thể sử dụng các phân tích ToolPak add-in để tạo ra thống kê mô tả. Ví dụ, bạn có thể điểm số của 14 người tham gia một thử nghiệm.
Descriptive Statistics Example
Tạo các thống kê mô tả cho những điểm số, thực hiện các bước sau đây.
1. Trên tab dữ liệu, nhấp vào phân tích dữ liệu.
Click Data Analysis
Lưu ý: không thể tìm thấy nút phân tích dữ liệu? Bấm vào đây để tải các phân tích ToolPak add-in .
2. Chọn mô tả thống kê và nhấn OK.
Select Descriptive Statistics
3. Chọn phạm vi A2: A15 như dãy đầu vào.
4. Chọn ô C1 là vào dãy.
5. Hãy chắc chắn rằng Thống kê tóm tắt được kiểm tra.
Options
6. Nhấn OK.
Kết quả:
Descriptive Statistics Result

Anova

Ví dụ này hướng dẫn bạn cách thực hiện một yếu tố duy nhất ANOVA (phân tích phương sai) trong Excel. Một yếu tố duy nhất hoặc một chiều ANOVA được sử dụng để kiểm định giả thuyết rằng các phương tiện của một số quần thể đều bình đẳng.
Dưới đây bạn có thể tìm thấy tiền lương của những người có bằng cấp về kinh tế, y học hay lịch sử.
0: μ 1 = μ 2 = μ 3
1: ít nhất là một trong những phương tiện khác nhau.
Anova in Excel
Để thực hiện một ANOVA yếu tố duy nhất, thực hiện các bước sau đây.
1. Trên tab dữ liệu, nhấp vào phân tích dữ liệu.
Click Data Analysis
Lưu ý: không thể tìm thấy nút phân tích dữ liệu? Bấm vào đây để tải các phân tích ToolPak add-in .
2. Chọn Anova: Độc tố và nhấn OK.
Select Anova: Single Factor
3. Nhấp vào hộp Input Range và chọn phạm vi A2: C10.
4. Nhấp vào hộp Output Phạm vi và chọn ô E1.
Anova Parameters
5. Nhấn OK.
Kết quả:
Anova Result
Kết luận: nếu F> F crit, chúng ta bác bỏ giả thuyết. Đây là trường hợp, 15,196> 3,443. Vì vậy, chúng ta bác bỏ giả thuyết. Các phương tiện của ba dân số không phải là tất cả như nhau. Ít nhất một trong những phương tiện khác nhau. Tuy nhiên, ANOVA không cho bạn biết sự khác biệt nằm. Bạn cần một t-Test để kiểm tra mỗi cặp phương tiện.

F-Test

Ví dụ này hướng dẫn bạn cách thực hiện một chiếc F-Test trong Excel. F-kiểm tra được sử dụng để kiểm định giả thuyết rằng sự chênh lệch giữa hai nhóm bằng nhau.
Dưới đây bạn có thể tìm thấy những giờ học của 6 nữ sinh viên và 5 nam sinh viên.
0: 1 σ 2 = σ 2 2
1: σ 1 2 ≠ σ 2 2
F-Test in Excel
Để thực hiện một chiếc F-Test, thực hiện các bước sau đây.
1. Trên tab dữ liệu, nhấp vào phân tích dữ liệu.
Click Data Analysis
Lưu ý: không thể tìm thấy nút phân tích dữ liệu? Bấm vào đây để tải các phân tích ToolPak add-in .
2. Chọn F-Test Hai mẫu toán chênh lệch và nhấn OK.
Select F-Test Two-Sample for Variances
3. Nhấp vào biến 1 hộp Phạm vi và chọn phạm vi A2: A7.
4. Nhấp vào biến 2 hộp Phạm vi và chọn B2 khoảng: B6.
5. Nhấp vào hộp Output Phạm vi và chọn ô E1.
F-Test Parameters
6. Nhấn OK.
Kết quả:
F-Test Result
Quan trọng: hãy chắc chắn rằng sự thay đổi của biến 1 là cao hơn so với phương sai của biến 2. Đây là trường hợp, 160> 21,7. Nếu không, trao đổi dữ liệu của bạn. Kết quả là, Excel tính toán giá trị F chính xác, đó là tỷ lệ phương sai 1 tới phương sai 2 (F = 160 / 21,7 = 7,373).
Kết luận: nếu F> F quan trọng một đuôi, chúng ta bác bỏ giả thuyết. Đây là trường hợp, 7,373> 6,256. Vì vậy, chúng ta bác bỏ giả thuyết. Sự chênh lệch giữa hai nhóm này là khác nhau.

t-Test

Ví dụ này hướng dẫn bạn cách thực hiện một t-Test trong Excel. T-Test được sử dụng để kiểm định giả thuyết rằng các phương tiện của hai dân đều bình đẳng.
Dưới đây bạn có thể tìm thấy những giờ học của 6 nữ sinh viên và 5 nam sinh viên.
0: μ 1 - μ 2 = 0
1: μ 1 - μ 2 ≠ 0
t-Test in Excel
Để thực hiện một t-Test, thực hiện các bước sau đây.
1. Đầu tiên, thực hiện một F-Test để xác định xem phương sai của hai dân đều bình đẳng. Đây không phải là trường hợp.
2. Trên tab dữ liệu, nhấp vào phân tích dữ liệu.
Click Data Analysis
Lưu ý: không thể tìm thấy nút phân tích dữ liệu? Bấm vào đây để tải các phân tích ToolPak add-in .
3. Chọn t-Test: Hai mẫu Giả sử chênh lệch bất bình đẳng và nhấn OK.
Select t-Test: Two-Sample Assuming Unequal Variances
4. Nhấp vào biến 1 hộp Phạm vi và chọn phạm vi A2: A7.
5. Nhấp vào biến 2 hộp Phạm vi và chọn B2 khoảng: B6.
6. Nhấp vào giả thuyết bình hộp khác biệt và loại 0 (H 0: μ 1 - μ 2 = 0).
7. Nhấp vào hộp Output Phạm vi và chọn ô E1.
t-Test Parameters
8. Nhấn OK.
Kết quả:
t-Test Result
Kết luận: Chúng tôi làm một thử nghiệm hai đuôi (bất bình đẳng). Nếu t Stat <-t quan trọng hai đuôi hoặc t Stat> t quan trọng hai đuôi, chúng ta bác bỏ giả thuyết. Đây không phải là trường hợp, -2,365 <1,473 <2,365. Do đó, chúng tôi không bác bỏ giả thuyết. Sự khác biệt quan sát được giữa các phương tiện mẫu (33-24,8) là không đủ thuyết phục để nói rằng con số trung bình của giờ học giữa học sinh nam và nữ khác nhau đáng kể.

Vẽ đường di chuyển trung bình - Moving Average

Ví dụ này dạy bạn làm thế nào để tính toán di chuyển trung bình của một chuỗi thời gian trong Excel. Một avearge di chuyển được sử dụng để mịn ra bất thường (đột biến) để dễ dàng nhận ra xu hướng.
1. Đầu tiên, chúng ta hãy nhìn vào chuỗi thời gian của chúng tôi.
Time Series in Excel
2. Trên tab dữ liệu, nhấp vào phân tích dữ liệu.
Click Data Analysis
Lưu ý: không thể tìm thấy nút phân tích dữ liệu? Bấm vào đây để tải các phân tích ToolPak add-in .
3. Chọn Moving Average và nhấn OK.
Select Moving Average
4. Nhấp vào hộp Input Range và chọn B2 khoảng: M2.
5. Nhấp vào hộp Interval và loại 6.
6. Nhấp vào hộp Output Phạm vi và chọn ô B3.
7. Nhấn OK.
Moving Average Parameters
8. Vẽ một đồ thị của các giá trị.
Increasing Trend
Giải thích: bởi vì chúng tôi thiết lập khoảng thời gian để 6, di chuyển trung bình là mức trung bình của 5 điểm dữ liệu trước đó và điểm dữ liệu hiện tại. Kết quả là, đỉnh núi và thung lũng được giãn ra. Đồ thị cho thấy một xu hướng ngày càng tăng. Excel không thể tính toán di chuyển trung bình cho 5 điểm dữ liệu đầu tiên vì không có đủ dữ liệu điểm trước đó.
9. Lặp lại các bước 2-8 cho khoảng thời gian = 2 và khoảng thời gian = 4.
Different Intervals
Kết luận: lớn hơn khoảng thời gian, càng có nhiều đỉnh núi và thung lũng được giãn ra. Nhỏ hơn khoảng thời gian, gần hơn đường trung bình là một số điểm dữ liệu thực tế.

Làm mịn đồ thị theo cấp số nhân - Exponential Smoothing

Ví dụ này dạy bạn làm thế nào để áp dụng làm mịn theo cấp số nhân với một chuỗi thời gian trong Excel. Làm mịn theo cấp số nhân được sử dụng để mịn ra bất thường (đột biến) để dễ dàng nhận ra xu hướng.
1. Đầu tiên, chúng ta hãy nhìn vào chuỗi thời gian của chúng tôi.
Time Series in Excel
2. Trên tab dữ liệu, nhấp vào phân tích dữ liệu.
Click Data Analysis
Lưu ý: không thể tìm thấy nút phân tích dữ liệu? Bấm vào đây để tải các phân tích ToolPak add-in .
3. Chọn mượt mũ và nhấn OK.
Select Exponential Smoothing
4. Nhấp vào hộp Input Range và chọn B2 khoảng: M2.
5. Click vào trong hộp Damping factor và nhập 0.9. Văn học thường nói về các α liên tục làm mịn (alpha). Giá trị (1 - α) được gọi là yếu tố giảm xóc.
6. Nhấp vào hộp Output Phạm vi và chọn ô B3.
7. Nhấn OK.
Exponential Smoothing Parameters
8. Vẽ một đồ thị của các giá trị.
Increasing Trend
Giải thích: bởi vì chúng tôi thiết lập alpha 0.1, các điểm dữ liệu trước đó được cho một trọng lượng tương đối nhỏ trong khi giá trị trơn trước đó được cho một trọng lượng lớn (tức là 0.9). Kết quả là, đỉnh núi và thung lũng được giãn ra. Đồ thị cho thấy một xu hướng ngày càng tăng. Excel không thể tính giá trị trơn cho các điểm dữ liệu đầu tiên vì không có điểm dữ liệu trước đó. Giá trị vuốt cho các điểm dữ liệu thứ hai bằng điểm dữ liệu trước đó.
9. Lặp lại các bước 2-8 cho alpha = 0,3 và alpha = 0.8.
Different Alphas
Kết luận: alpha nhỏ hơn (lớn hơn yếu tố giảm xóc), càng có nhiều đỉnh núi và thung lũng được giãn ra. Alpha lớn hơn (nhỏ hơn các yếu tố giảm xóc), gần hơn giá trị trơn là các điểm dữ liệu thực tế.

Tương quan

Hệ số tương quan (một giá trị giữa -1 và +1) cho bạn biết cách mạnh mẽ hai biến có liên quan đến nhau. Chúng ta có thể sử dụng chức năng CORREL hoặc Phân tích ToolPak add-in trong Excel để tìm hệ số tương quan giữa hai biến.
- Một hệ số tương quan của 1 cho thấy một mối tương quan tích cực hoàn hảo. Như tăng biến X, Y biến tăng.Như giảm biến X, Y biến giảm.
Perfect Positive Correlation in Excel
- Một hệ số tương quan của -1 cho thấy một mối tương quan âm hoàn hảo. Như tăng biến X, Z biến giảm. Như giảm biến X, Z biến tăng.
Perfect Negative Correlation in Excel
- Một hệ số tương quan gần 0 cho thấy có sự tương quan.
Sử dụng các phân tích ToolPak add-in trong Excel để nhanh chóng tạo ra hệ số tương quan giữa các biến, thực hiện các bước sau đây.
1. Trên tab dữ liệu, nhấp vào phân tích dữ liệu.
Click Data Analysis
Lưu ý: không thể tìm thấy nút phân tích dữ liệu? Bấm vào đây để tải các phân tích ToolPak add-in .
2. Chọn tương quan và nhấn OK.
Select Correlation
3. Ví dụ, bạn chọn dãy A1: C6 như dãy đầu vào.
Select the Input Range
4. Kiểm tra nhãn trong hàng đầu tiên.
5. Chọn ô A9 như vào dãy.
6. Nhấn OK.
Input and Output Options
Kết quả.
Correlation Coefficients
Kết luận: các biến A và C có tương quan dương (0.91). Biến A và B là không tương quan (0.19). Biến B và C cũng không tương quan (0.11). Bạn có thể xác minh các kết luận bằng cách nhìn vào đồ thị.