Извините за косность языка и вероятную неточность терминов. Не математик )

{quote}{login=}{date=04.02.2010 05:49}{thema=}{post}Извините за косность языка и вероятную неточность терминов. Не математик ){/post}{/quote}  
И я - не математик. Думаем: среднее - "8,2", медиана - "5,5", мода - "5"... Или точные первоначальные условия и данные -  в студию...  
Z. (41549)

если по простому, то как-то так  
 
вычисляем среднее, задаем процент отклонения от среднего и проверям значения.

{quote}{login=Serge 007}{date=04.02.2010 07:48}{thema=Re: }{post}{quote}{login=slav}{date=04.02.2010 07:36}{thema=}{post}если по простому, то как-то так  
 
вычисляем среднее, задаем процент отклонения от среднего и проверям значения.{/post}{/quote}  
А почему 30%? Автор же просит: "...рассчитать границы допустимых отклонений, чтобы точно определить значения выходящие и не выходящие за них?"{/post}{/quote}  
там выпадающий список... ) можно и 40  
 
а расчет границ допустимых отклонений - это уже построение типических графиков энергопотребления(о! вспомнил, наши программеры в одной SCADA-системе, реализовывали такую штуку). Могу их завтра допытать.

Пояснение к предложенному примеру:  
Эти данные - это ежемесячные данные по неактивным абонентам у интернет-провайдера. По тем, кто не использовал интернет за указанный период. Всегда есть люди, которые временно не пользуются интернетом. Всегда есть люди, которые переходят к другому провайдеру. Это объективный процесс.  
Гипотеза в том, что при НЕАКТИВНОСТИ конкурентов - данные будут несущественности отличаться. Статистических данных по месяцам нет, их просто никто не делал. То есть начинаем с нуля собирать статистику по этой гипотезе.  
Смысл расчета в том, что уловить момент, когда ситуация выходит из под контроля, то есть конкурент начинает предпринимать активные действия и пере подключать абонентов. По гипотезе цифра неактивных абонентов должна вырасти.  
 
Как я понимаю, сначала нужно вычислить значение, с которым все остальные будет сравниваться  
ИМХО, среднее значение не является корректным значением. Допустим, что пять цифр - это все цифры от 1 до 10. Шестая цифра - 100. Среднее значение будет около 17, то есть отклонение будет достаточно большим для всех значений.  
 
МОДА - тоже вряд ли подойдет. Как я понимаю, эта функция подходит для повторяющихся значений. А если их нет? ...  
 
МЕДИАНА - это уже тепло. Я правильно понимаю, что МЕДИАНА учитывает распределение результатов и близость их друг к другу?  
Допустим, используем ее.  
 
Теперь надо заложить критерии допустимости  
Заложить на глазок критерии допустимости было бы не совсем правильно.  
Предлагалась цифра 30%, 40%. Почему 30%? Я понимаю, что это уже статистика, а не Эксель.  
Если на форуме есть специалисты в области статистики, подскажите, пожалуйста, какой процент отклонения может считаться допустимым при этой задаче?

Определилась )  
не отличаться - быть в одной группе близких друг по другу значений. Перефразируя, значения, наиболее близкие друг к другу и формирующие самую представительную группу. По логике - эти значения и есть "норма", а все остальные отклонения от "нормы"

В экселе есть функция СТАНДОТКЛ() в статистических , которая его и сичитает а потом можно построить нормальное распределение Вашей выборки используюя это число , а уже потом сравнивать ряды данных с ННОРМАЛЬНЫМ распределением .. где-то типа того хотя точно уже не помню.

{quote}{login=Микки}{date=05.02.2010 12:12}{thema=}{post}В экселе есть функция СТАНДОТКЛ() в статистических , которая его и сичитает а потом можно построить нормальное распределение Вашей выборки используюя это число , а уже потом сравнивать ряды данных с ННОРМАЛЬНЫМ распределением .. где-то типа того хотя точно уже не помню.{/post}{/quote}  
 
ок, разобраться бы в терминологии экселевского описания

Посмотрела функции СТАНДОТКЛ(), в их содержании лежит среднее значения, не то получается...  
Пока наиболее близко получается результат с МЕДИАНОЙ и закладываемым вручную процентом отклонения (поставила 30%)  
Не уверена, что 30% - это то, что нужно.  
 
"и они становятся неактивными - таким образом и растет количество неактивных :)"  
Данные о неактивных формируются каждый месяц раздельно без учета предыдущих месяцев на основе биллинга.  
 
"это значит, что обнаружите вы , что абонент ушел, только через месяц"  
Так биллинг настроен, он присваивает статус абоненту в конце каждого месяца при наступлении нового отчетного периода  
Но даже если еженедельно делать, это был бы кривой результат - вырастет значение случайностей, снизится объективность.  
 
"не лучше ли использовать биллинговые данные?"  
какие, например? есть дата регистрации, статус, состояние счета, ФИО, телефон и т.д.  
 
"в любом случае надо собрать статистику изменения за определенный период, когда вы точно знаете, что конкурент не предпринимал ничего. максимальное изменение и можно принять за пороговое значение"  
Можно и так. Только конкуренты (около 10 компаний) всегда что-то предпринимают, вопрос в том, насколько они удачны в этом )  
ИМХО, первые полгода каждый месяц будем в любом случае подробно проваливаться внутрь данных, чтобы установить правильность гипотезы.

состояние счета, конечно..  
 
счет обнулился - уже сигнал, неделю не пополняется - уже звонок :)  
 
я и говорю - не количество неактивных, а производная от него по времени  
 
если положительная, то хорошо, отрицательная - плохо, даже независимо от действий конкурентов.  
 
т.е. берете статистику, находите разницу неактивных по месяцам..

а у вас, микки, получается, что количество неактивных уменьшилось с 24 до 18 и это плохо..

{quote}{login=слэн}{date=05.02.2010 02:07}{thema=}{post}состояние счета, конечно..  
счет обнулился - уже сигнал, неделю не пополняется - уже звонок :)  
я и говорю - не количество неактивных, а производная от него по времени  
если положительная, то хорошо, отрицательная - плохо, даже независимо от действий конкурентов.  
т.е. берете статистику, находите разницу неактивных по месяцам..{/post}{/quote}  
 
кстати, производная по времени - очень хорошая мысль...

{quote}{login=Ира}{date=05.02.2010 11:33}{thema=}{post}  
Предлагалась цифра 30%, 40%. Почему 30%? Я понимаю, что это уже статистика, а не Эксель.  
Если на форуме есть специалисты в области статистики, подскажите, пожалуйста, какой процент отклонения может считаться допустимым при этой задаче?{/post}{/quote}  
 
Ну правило "Парето" никто не отменял 80/20.    
Убирайте 20% (максимальных+минимальных) данных от общего объема, а потом по оставшимся стройте норму распределения. Вероятность нахождения общего тренда в группе составит 80%. Но лучше еще раз перечитать учебник статистики. Вроде бы есть ограничения на его применение (например отсутствие равномерности измерений или небольшой объем статистической выборки).

{quote}{login=Dze}{date=06.02.2010 09:16}{thema=}{post}Я бы с начала  построил модель (зависимость числового ряда или тренд какой-нить) затем  определил бы Ошибку модели, затем СКО по ошибки модели и значениям модели. Потом доверительный интвернвал то есть значение * (1 +СКО) и значение * (1-СКо) получил бы две границы высшую и низшую. И все что не входит в этот интвервал отбросил бы. Конечно долго считать правда.{/post}{/quote}