A szórás a volatilitás klasszikus mutatója a leíró statisztikákból.

Szórás, szórás, RMS, a minta szórása (angolul standard deviation, STD, STDev) a diszperzió igen gyakori mértéke a leíró statisztikákban. Hanem azért, mert A technikai elemzés rokon a statisztikával, ezt a mutatót lehet (és kell is) használni a technikai elemzésben az elemzett eszköz árának időbeli szórásának mértékének kimutatására. A görög Sigma "σ" szimbólum jelöli.

Köszönet Karl Gaussnak és Pearsonnak, hogy lehetőségünk van a szórás használatára.

Használata szórás a technikai elemzésben, ezt megfordítjuk "szórási index" ban ben "volatilitásjelző„A jelentést megtartva, de a kifejezéseket megváltoztatva.

Mi az a szórás

De a közbenső segédszámítások mellett, a szórás teljesen elfogadható az önszámításhozés alkalmazások a műszaki elemzésben. Ahogy azt Bojtorján magazinunk egyik aktív olvasója megjegyezte: Még mindig nem értem, hogy az RMS miért nem szerepel a hazai kereskedési központok standard mutatói között«.

Igazán, a szórás klasszikus és "tiszta" módon mérheti egy műszer változékonyságát. De sajnos ez a mutató nem olyan gyakori az értékpapír-elemzésben.

A szórás alkalmazása

A szórás manuális kiszámítása nem túl érdekes. de hasznos tapasztalat. A szórás kifejezhető képlet STD=√[(∑(x-x ) 2)/n] , amely úgy hangzik, mint a mintaelemek és az átlag közötti különbségek négyzetes összege, osztva a mintában lévő elemek számával.

Ha a mintában lévő elemek száma meghaladja a 30-at, akkor a gyök alatti tört nevezője n-1 értéket vesz fel. Ellenkező esetben n-t használunk.

lépésről lépésre számítás szórás :

1. számítsa ki az adatminta számtani átlagát
2. vonjuk le ezt az átlagot a minta minden eleméből
3. az összes kapott különbséget négyzetre emeljük
4. összeadjuk az összes kapott négyzetet
5. a kapott összeget elosztjuk a minta elemeinek számával (vagy n-1-gyel, ha n>30)
6. kiszámítja Négyzetgyök a kapott hányadosból (úgynevezett diszperzió)

A szórás függvény már kikerült a kategóriából felsőbb matematika statisztikákkal kapcsolatban. Az Excelben számos lehetőség van a szórás függvény használatára:

• STDEV funkció.
• STDEV funkció.
• STDEV funkció

Szükségünk lesz ezekre a függvényekre az értékesítési statisztikákban az értékesítés stabilitásának azonosításához (XYZ elemzés). Ezek az adatok mind az árazáshoz, mind a szortiment mátrix kialakításához (korrekciójához) és egyéb hasznos értékesítési elemzésekhez felhasználhatók, amelyekről a következő cikkekben mindenképpen szó lesz.

Előszó

Nézzük meg először matematikai nyelven a képleteket, majd (a szövegben lent) elemezzük részletesen Excelben a képletet, és az így kapott eredményt hogyan alkalmazzuk az értékesítési statisztikák elemzésében.

Tehát a Standard Deviation a szórás becslése valószínűségi változó xőt illetően matematikai elvárás szórásának elfogulatlan becslése alapján)))) Ne félj az érthetetlen szavaktól, légy türelmes, és mindent értesz!

A képlet leírása: A szórást magának a valószínűségi változónak egységeiben mérjük, és a számtani átlag standard hibájának számításakor, konfidenciaintervallumok felépítésénél, hipotézisek statisztikai tesztelésekor, valószínűségi változók közötti lineáris kapcsolat mérésénél használjuk. Egy valószínűségi változó varianciájának négyzetgyöke

Most a szórás egy valószínűségi változó szórásának becslése x a variancia elfogulatlan becslésén alapuló matematikai elvárása tekintetében:

diszperzió;

- én-adik mintaelem;

Minta nagysága;

Minta aritmetikai átlag:

Meg kell jegyezni, hogy mindkét becslés elfogult. Általános esetben lehetetlen torzítatlan becslést készíteni. Az elfogulatlan varianciabecslésen alapuló becslés azonban konzisztens.

három szigma szabály() - egy normális eloszlású valószínűségi változó szinte minden értéke az intervallumban található. Pontosabban, körülbelül 0,9973 valószínűséggel egy normális eloszlású valószínűségi változó értéke a megadott intervallumban található (feltéve, hogy az érték igaz, és nem a mintafeldolgozás eredményeként kaptuk meg). 0,1-es kerekített intervallumot fogunk használni

Ha a valódi érték ismeretlen, akkor a not, de adjon meg s. Ily módon három szabálya a szigmát a három szabályává alakítjuk s. Ez a szabály segít meghatározni az eladások stabilitását, de erről majd később...

Most a szórásfüggvény az Excelben

Remélem nem nyomtalak el a matekkal? Talán valaki ez az információ absztrakt vagy más célra lesz szükség. Most rágódjunk azon, hogyan működnek ezek a képletek az Excelben...

Az értékesítés stabilitásának meghatározásához nem kell elmélyednünk a szórásfüggvények összes lehetőségében. Csak egyet fogunk használni:

STDEV funkció

STDEV(szám1;2. számú;... )

Number1, Number2,...- 1-30 numerikus argumentum, amely megfelel az általános sokaságnak.

Most nézzünk egy példát:

Hozzunk létre egy könyvet és egy rögtönzött táblázatot. Ezt a példát a cikk végén Excelben töltheti le.

Folytatjuk!!!

Szia ismét. Jól!? Van egy szabad perc. Folytassuk?

És így a stabilitás az értékesítés segítségével STDEV funkciók

Az érthetőség kedvéért vegyünk néhány rögtönzött árut:

Az analitikában, legyen szó előrejelzésről, kutatásról vagy valami más statisztikával kapcsolatos dologról, mindig három periódusra van szükség. Ez lehet egy hét, hónap, negyedév vagy év. Lehetséges és még a legjobb is, ha minél több időszakot veszünk, de nem kevesebbet háromnál.

Kifejezetten eltúlzott eladásokat mutattam be, ahol szabad szemmel lehet látni, hogy mit árulnak folyamatosan és mit nem. Ez megkönnyíti a képletek működésének megértését.

Így vannak eladásaink, most ki kell számítanunk az átlagos értékesítési értékeket időszakonként.

Átlagérték képlet ÁTLAG(időszak adat) az én esetemben a képlet így néz ki =ÁTLAG(C6:E6)

Minden terméknél kinyújtjuk a képletet. Ezt úgy tehetjük meg, hogy a kijelölt cella jobb sarkát lenyomva húzzuk a lista végére. Vagy vigye a kurzort a terméket tartalmazó oszlopra, és nyomja meg a következő billentyűkombinációkat:

Ctrl + Le mozgassa a kurzort a lista aljára.

Ctrl + Jobb, a kurzor a táblázat jobb oldalára kerül. Még egyszer jobbra, és eljutunk a képletet tartalmazó oszlophoz.

Most szorítjuk

Ctrl+Shift és nyomd felfelé. Tehát kiválasztjuk a képlet nyújtásának területét.

A Ctrl + D billentyűkombináció pedig ott nyújtja a funkciót, ahol szükségünk van rá.

Ne felejtse el ezeket a kombinációkat, ezek valóban növelik az Excel sebességét, különösen akkor, ha nagy tömbökkel dolgozik.

A következő lépés, maga a szórásfüggvény, mint mondtam, csak egyet fogunk használni STDEV

Előírjuk a függvényt, és a függvényértékekbe beleírjuk az egyes időszakok értékesítési értékeit. Ha a táblázatban egymás után szerepelnek eladások, használhatja a tartományt, mint az én képletemben az =SDV(C6:E6), vagy pontosvesszővel listázhatja ki a szükséges cellákat =SDV(C6;D6;E6)

Itt az összes számítás és kész. De honnan tudod, hogy mi ad el folyamatosan és mi nem? Tegyük le az XYZ konvenciót, ahol

X stabil

Y - kis eltérésekkel

Z - nem stabil

Ehhez hibaintervallumokat használunk. ha az ingadozások 10%-on belül jelentkeznek, akkor azt feltételezzük, hogy az eladások stabilak.

Ha 10 és 25 százalék között van, akkor Y lesz.

És ha az eltérési értékek meghaladják a 25%-ot - ez nem stabilitás.

Az egyes termékek betűinek helyes beállításához az IF képletet használjuk részletesebben. az én asztalomban adott funkciótígy fog kinézni:

IF(H6<0,1;"X";ЕСЛИ(H6<0,25;"Y";"Z"))

Ennek megfelelően minden névre kinyújtjuk az összes képletet.

Megpróbálok azonnal válaszolni arra a kérdésre, hogy miért a 10%-os és a 25%-os intervallum?

Valójában az intervallumok eltérőek lehetnek, minden az adott feladattól függ. Kifejezetten eltúlzott eladási értékeket mutattam be, ahol "szemmel" látszik a különbség. Nyilvánvaló, hogy az 1. terméket nem értékesítik folyamatosan, de a dinamika az eladások növekedését mutatja. Hagyja békén ezt az elemet...

De a 2. termék már destabilizálódik az arcon. Számításaink pedig Z-t mutatnak, ami az eladások instabilitásáról árulkodik. A 3. és 5. tétel stabil teljesítményt mutat, kérjük, vegye figyelembe, hogy az eltérés 10%-on belül van.

Azok. A 45, 46 és 45 pontszámú 5. tétel 1%-os eltérést mutat, ami egy stabil számsor.

De a 2. termék 10, 50 és 5 pontszámmal 93%-os eltérést mutat, ami NEM egy stabil számsor.

A számítások elvégzése után szűrőt rakhatunk és kiszűrhetjük a stabilitást, így ha több ezer cikkből áll a táblázatunk, akkor könnyen kiválaszthatjuk, hogy melyik nem stabil az értékesítésben, vagy éppen ellenkezőleg, melyik stabil.

Az "Y" nem működött a táblázatomban, azt hiszem, a számsorok egyértelműsége érdekében hozzá kell adni. Kisorsolom a 6. árut...

Ugyanis a 40, 50 és 30 számsorok 20%-os eltérést mutatnak. Úgy tűnik, nincs nagy hiba, de így is jelentős a terjedés...

És így összegezve:

10,50,5 - Z nem stabil. 25% feletti eltérés

40,50,30 - Y odafigyelhet erre a termékre és javíthatja eladásait. 25%-nál kisebb, de 10%-nál nagyobb eltérés

45,46,45 - X a stabilitás, ezzel a termékkel még semmit sem kell tenni. 10%-nál kisebb eltérés

Ez minden! Remélem mindent érthetően elmagyaráztam, ha nem, kérdezz, ami nem világos. És hálás leszek minden megjegyzésért, legyen az dicséret vagy kritika. Így tudni fogom, hogy olvasol engem és téged, ami nagyon FONTOS, érdekes. És ennek megfelelően új leckék jelennek meg.

Az eltérések okainak azonosításához vezetői beavatkozásra van szükség.

Az ellenőrző diagram felépítéséhez az eredeti adatokat, az átlagot (μ) és a szórást (σ) használom. Excelben: μ = ÁTLAG($F$3:$F$15), σ = STDEV($F$3:$F$15)

Maga a szabályozási táblázat tartalmazza: nyers adatokat, átlagot (μ), alsó szabályozási határt (μ - 2σ) és felső szabályozási határt (μ + 2σ):

Jegyzet letöltése formátumban, példák formátumban

Ezt a térképet nézve azt vettem észre, hogy az eredeti adatok egy nagyon határozott lineáris tendenciát mutatnak a rezsirészesedés csökkenése felé:

Trendvonal hozzáadásához válassza ki az adatsort a diagramon (példánkban zöld pontok), kattintson a jobb gombbal, és válassza a "Trendvonal hozzáadása" lehetőséget. A megnyíló Trendvonal formázása ablakban kísérletezzen a lehetőségekkel. Lineáris trend mellett döntöttem.

Ha a kiindulási adatok nem az átlagérték körül vannak szórva, akkor nem egészen helyes ezeket a μ és σ paraméterekkel leírni. A leíráshoz az átlagos érték helyett egy lineáris trendvonal és az ettől a trendvonaltól egyenlő távolságra lévő vezérlőhatárok megfelelőbbek.

Az Excel lehetővé teszi trendvonal felépítését az ELŐREJELZÉS funkció segítségével. Ehhez szükségünk lesz egy további A3: A15 sorra ismert X értékek folytonos sorozat volt (a negyedek száma nem alkot ilyen folyamatos sorozatot). A H oszlop átlagértéke helyett az ELŐREJELZÉS függvényt vezetjük be:

A σ szórást (az Excel STDEV függvénye) a következő képlettel számítjuk ki:

Sajnos az Excelben nem találtam függvényt a szórás ilyen definíciójára (a trendhez képest). A probléma egy tömbképlet segítségével oldható meg. Aki nem ismeri a tömbképleteket, annak javaslom, hogy először olvassa el.

Egy tömbképlet egyetlen értéket vagy egy tömböt is visszaadhat. Esetünkben a tömbképlet egyetlen értéket ad vissza:

Nézzük meg közelebbről a tömbképlet működését a G3 cellában

SUM(($F$3:$F$15-$H$3:$H$15)^2) a különbségek négyzetes összegét határozza meg; Valójában a képlet a következő összeget számítja ki = (F3 - H3) 2 + (F4 - H4) 2 + ... + (F15 - H15) 2

COUNT($F$3:$F$15) – az értékek száma az F3:F15 tartományban

SQRT(SUM(($F$3:$F$15-$H$3:$H$15)^2)/(COUNT($F$3:$F$15)-1)) = σ

A 6,2%-os érték az alsó szabályozási határ = 8,3% - 2 σ pontja

A képlet mindkét oldalán göndör idézőjelek azt jelzik, hogy tömbképletről van szó. Tömbképlet létrehozásához, miután beírta a képletet a G3 cellába:

H4 - 2*GYÖKÉR(ÖSSZEG(($F$3:$F$15-$H$3:$H$15)^2)/(COUNT($F$3:$F$15)-1))

nem az Enter billentyűt kell megnyomnia, hanem a Ctrl + Shift + Enter billentyűket. Ne próbáljon kapcsos zárójeleket beírni a billentyűzeten – a tömbképlet nem fog működni. Ha egy tömbképletet szeretne szerkeszteni, akkor azt ugyanúgy tegye, mint egy normál képletnél, de a szerkesztés után ismét nyomja meg a Ctrl + Shift + Enter billentyűket az Enter helyett.

Az egyetlen értéket visszaadó tömbképlet ugyanúgy „húzható”, mint egy normál képlet.

Ennek eredményeként egy csökkenő tendenciájú adatokhoz épített vezérlőtáblát kaptunk.

P.S. A jegyzet megírása után finomítani tudtam a trenddel rendelkező adatok szórásának kiszámításához használt képleteket. Az Excel fájlban ismerkedhet meg velük.

Számoljunk beleKISASSZONYEXCELa minta szórása és szórása. Kiszámítjuk egy valószínűségi változó varianciáját is, ha ismert az eloszlása.

Először fontolja meg diszperzió, azután szórás.

Minta szórása

Minta szórása (minta szórása,mintavariancia) jellemzi az értékek terjedését a tömbben ehhez képest.

Mind a 3 képlet matematikailag egyenértékű.

Az első képletből látható, hogy minta variancia a tömbben lévő egyes értékek négyzetes eltéréseinek összege az átlagtól osztva a minta méretével mínusz 1-gyel.

diszperzió minták a DISP() függvényt használjuk, eng. a VAR neve, i.e. Variancia. Az MS EXCEL 2010 óta ajánlott analóg DISP.V() , eng. a VARS név, i.e. Minta variancia. Ezen kívül az MS EXCEL 2010 verziótól kezdve van egy DISP.G () függvény, eng. VARP név, i.e. Population VARIance, amely kiszámítja diszperzió számára népesség. Az egész különbség a nevezőben rejlik: n-1 helyett, mint például a DISP.V() , a DISP.G() csak n-et tartalmaz a nevezőben. Az MS EXCEL 2010 előtt a VARP() függvényt használták a populációs variancia kiszámításához.

Minta szórása
=NÉGYZET(Minta)/(SZÁM(Minta)-1)
=(SUMSQ(Sample)-COUNT(Sample)*AVERAGE(Sample)^2)/ (COUNT(Sample)-1)- a szokásos képlet
=SZUM((Minta -ÁTLAG(Minta))^2)/ (COUNT(minta)-1) –

Minta szórása csak akkor egyenlő 0-val, ha minden érték egyenlő egymással, és ennek megfelelően egyenlők középérték. Általában minél nagyobb az érték diszperzió, annál nagyobb az értékek terjedése a tömbben.

Minta szórása egy pontbecslés diszperzió a valószínűségi változó eloszlása, amelyből a minta. Az építkezésről konfidencia intervallumokértékelésekor diszperzió a cikkben olvasható.

Valószínűségi változó varianciája

Számolni diszperzió véletlen változó, ismernie kell.

Mert diszperzió Az X valószínűségi változó gyakran használja a Var(X) jelölést. Diszperzió egyenlő az E(X) átlagtól való eltérés négyzetével: Var(X)=E[(X-E(X)) 2 ]

diszperzió képlettel számolva:

ahol x i az az érték, amelyet a valószínűségi változó felvehet, és μ az átlagos érték (), р(x) annak a valószínűsége, hogy a valószínűségi változó felveszi az x értéket.

Ha a valószínűségi változó rendelkezik , akkor diszperzió képlettel számolva:

Dimenzió diszperzió az eredeti értékek mértékegységének négyzetének felel meg. Például, ha a mintában szereplő értékek az alkatrész tömegének mérései (kg-ban), akkor a szórás mérete kg 2 lenne. Ez nehezen értelmezhető, ezért az értékek terjedésének jellemzése, a négyzetgyökével egyenlő érték diszperzió – szórás.

Néhány ingatlan diszperzió:

Var(X+a)=Var(X), ahol X egy valószínűségi változó, a pedig egy állandó.

Var(aХ)=a 2 Var(X)

Var(X)=E[(XE(X)) 2 ]=E=E(X 2)-E(2*X*E(X))+(E(X)) 2=E(X 2)- 2*E(X)*E(X)+(E(X)) 2 =E(X 2)-(E(X)) 2

Ezt a diszperziós tulajdonságot használják cikk a lineáris regresszióról.

Var(X+Y)=Var(X) + Var(Y) + 2*Cov(X;Y), ahol X és Y valószínűségi változók, Cov(X;Y) ezeknek a valószínűségi változóknak a kovarianciája.

Ha a valószínűségi változók függetlenek, akkor azok kovarianciaértéke 0, és ezért Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y). A variancia ezen tulajdonsága a kimenetben kerül felhasználásra.

Mutassuk meg, hogy független mennyiségekre Var(X-Y)=Var(X+Y). Valójában Var(X-Y)= Var(X-Y)= Var(X+(-Y))= Var(X)+Var(-Y)= Var(X)+Var(-Y)= Var(X)+(- 1) 2 Var(Y)= Var(X)+Var(Y)= Var(X+Y). A variancia ezen tulajdonságát használjuk az ábrázoláshoz.

Minta szórása

Minta szórása annak mértéke, hogy a mintában szereplő értékek milyen széles körben vannak szórva a saját értékükhöz képest.

Definíció szerint, szórás egyenlő a négyzetgyökével diszperzió:

Szórás nem veszi figyelembe az értékek nagyságát mintavétel, hanem csak a körülöttük lévő értékek szórásának mértéke középső. Vegyünk egy példát ennek illusztrálására.

Számítsuk ki 2 minta szórását: (1; 5; 9) és (1001; 1005; 1009). Mindkét esetben s=4. Nyilvánvaló, hogy a szórás és a tömb értékeinek aránya jelentősen eltér a mintákon. Ilyen esetekben használja A variációs együttható(Variációs együttható, CV) - arány szórás az átlaghoz számtan százalékban kifejezve.

Az MS EXCEL 2007 és korábbi verzióiban a számításhoz Minta szórása az =STDEV() függvényt használjuk, eng. a STDEV elnevezés, i.e. szórás. Az MS EXCEL 2010 óta ajánlott analógját használni = STDEV.B () , eng. név STDEV.S, i.e. Minta szabványeltérés.

Ezen kívül az MS EXCEL 2010 verziójától kezdve van egy STDEV.G () , eng funkció. név STDEV.P, i.e. Population Standard ELÉRÉS, amely kiszámítja szórás számára népesség. Az egész különbség a nevezőben rejlik: n-1 helyett, mint az STDEV.V() , STDEV.G() csak n-et tartalmaz a nevezőben.

Szórás közvetlenül is kiszámítható az alábbi képletekből (lásd a példafájlt)
=SQRT(SQUADROTIV(Sample)/(COUNT(Sample)-1))
=SQRT((SUMSQ(Sample)-COUNT(Sample)*AVERAGE(Sample)^2)/(COUNT(Sample)-1))

Egyéb diszperziós intézkedések

A SQUADRIVE() függvény a következővel számol az értékektől való négyzetes eltérések umm-a középső. Ez a függvény ugyanazt az eredményt adja vissza, mint a =VAR.G( Minta)*JELÖLJE BE( Minta) , ahol Minta- hivatkozás egy mintaértékek tömbjét tartalmazó tartományra (). A QUADROTIV() függvényben a számítások a következő képlet szerint történnek:

A SROOT() függvény egyben egy adathalmaz szórásának mértéke is. A SIROTL() függvény kiszámítja az értékektől való eltérések abszolút értékeinek átlagát középső. Ez a függvény ugyanazt az eredményt adja vissza, mint a képlet =ÖSSZEG(ABS(Minta-ÁTLAG(Minta)))/SZÁM(Minta), ahol Minta- hivatkozás egy mintaértékek tömbjét tartalmazó tartományra.

A SROOTKL () függvény számításait a következő képlet szerint végezzük:

A variációs együttható két véletlenszerűen vett érték diszperziójának összehasonlítása. Az értékek egységeket tartalmaznak, ami összehasonlítható eredményt ad. Ez az együttható a statisztikai elemzés elkészítéséhez szükséges.

Lehetővé teszi a befektetők számára kockázati mutatók kiszámítása mielőtt hozzájárul a kiválasztott eszközökhöz. Akkor hasznos, ha a kiválasztott eszközök eltérő megtérüléssel és kockázattal rendelkeznek. Például lehet, hogy az egyik eszköznek magas a bevétele és a kockázati foka is magas, míg egy másiknak éppen ellenkezőleg, alacsony a bevétele, és ennek megfelelően alacsonyabb a kockázat mértéke is.

Szórás számítás

A szórás statisztika. Ennek az értéknek a kiszámításával a felhasználó információt kap arról, hogy az adatok mennyivel térnek el egyik vagy másik irányba az átlagos értékhez képest. Az Excelben a szórás kiszámítása több lépésben történik.

Készítse elő az adatokat: nyissa meg azt az oldalt, ahol a számítások történnek. Esetünkben ez egy kép, de lehet bármilyen más fájl. A legfontosabb dolog az, hogy összegyűjtse azokat az információkat, amelyeket a táblázatban a számításhoz használni fog.

Írja be az adatokat bármelyik táblázatszerkesztőbe (esetünkben az Excelbe), töltse ki a cellákat balról jobbra. El kellene kezdeni az "A" oszlopból. A címsorokat a felső sorba kell beírni, a neveket pedig ugyanazokba az oszlopokba, amelyek a címsorokra vonatkoznak, csak lent. Ezután a dátum és a dátumtól jobbra a kiszámítandó adat.

Mentse el ezt a dokumentumot.

Most térjünk át magára a számításra. Jelöljön ki egy cellát a kurzorral az utolsó alulról beírt érték után.

Írja be a "=" jelet, majd írja be a képletet. Az egyenlőségjel kötelező. Ellenkező esetben a program nem veszi figyelembe a javasolt adatokat. A képlet szóközök nélkül kerül beírásra.

A segédprogram több képlet nevét is megjeleníti. Választ " STDEV". Ez a képlet a szórás kiszámításához. Kétféle számítás létezik:

• minta szerinti számítással;
• az általános sokaság kiszámításával.

Az egyik kiválasztásával adja meg az adattartományt. A teljes beírt képlet így fog kinézni: "= STDEV (B2: B5)".

Ezután kattintson a " gombra Belép". A kapott adatok megjelennek a megjelölt tételben.

A számtani átlag kiszámítása

Kiszámításra kerül, ha a felhasználónak jelentést kell készítenie, például a vállalata bérszámfejtésére vonatkozóan. Ez a következőképpen történik:

• csak válasszon tartománytés kattintson az "Enter" gombra. És a cella most megjeleníti a fent vett adatok eredményét.

Variációs együttható számítása

A variációs együttható kiszámításának képlete:

V= S/X ahol S a szórás és X az átlag.

A variációs együttható Excelben történő kiszámításához meg kell találnia a szórást és a számtani átlagot. Azaz, miután elvégezte a fent bemutatott első két számítást, folytathatja a variációs együtthatóval való munkát.

Ehhez nyissa meg az Excelt, töltsön ki két mezőt, ahol meg kell adnia a kapott szórást és átlagértéket.

Most válassza ki a számhoz rendelt cellát az eltérés kiszámításához. Nyissa meg a lapot " itthon' ha nincs nyitva. Kattintson az eszközre Szám". Válassza ki a százalékos formátumot.

Menjen a megjelölt cellára, és kattintson rá duplán. Ezután írjon be egy egyenlőségjelet, és jelölje ki azt az elemet, amelybe a szórások összegét beírták. Ezután kattintson a billentyűzeten a „perjel” vagy „felosztás” gombra (így néz ki: „/”). Jelöljön ki egy elemet, ahol a számtani középértéket kell megadni, majd kattintson az "Enter" gombra. Így kell kijönnie:

És itt van az eredmény az "Enter" megnyomása után:

A variációs együttható kiszámításához online számológépeket is használhat, például a planetcalc.ru és az allcalc.ru webhelyeket. Elég beírni a szükséges számokat és elkezdeni a számítást, majd megszerezni a szükséges információkat.

szórás

Az Excel szórását két képlettel lehet megoldani:

Egyszerűen fogalmazva, az eltérés gyökerét veszik. A variancia kiszámításának módját az alábbiakban tárgyaljuk.

A szórás szinonimája a szórásnak, és a pontos is kiszámításra kerül. A kiszámítandó számok alatti eredmény cellája ki van jelölve. A fenti ábrán látható funkciók egyike be van illesztve. A gomb " Belép". Az eredmény megérkezett.

Oszcillációs együttható

A változási tartomány és az átlag arányát oszcillációs együtthatónak nevezzük. Az Excelben nincsenek kész képletek, tehát komponálni kell több funkció egyben.

Az összeállítandó függvények az átlag, maximum és minimum képletek. Ezt a tényezőt használják az adatkészlet összehasonlítására.

Diszperzió

A diszperzió olyan függvény, amely jellemezze az adatok terjedését a matematikai elvárás körül. A következő egyenlet szerint számítva:

A változók a következő értékeket veszik fel:

Az Excelben két függvény határozza meg az eltérést:

A számítás elvégzéséhez a kiszámítandó számok alatt egy cellát kiemelünk. Lépjen a beszúrás funkció fülre. Válasszon kategóriát " Statisztikai". A legördülő listában válassza ki az egyik funkciót, és kattintson az "Enter" gombra.

Maximum és minimum

A maximumra és a minimumra azért van szükség, hogy ne kelljen manuálisan keresni a minimális vagy maximális számot nagyszámú szám között.

A maximum kiszámításához válassza ki a teljes tartományt a szükséges számokat a táblázatban és egy külön cellában, majd kattintson a "Σ" vagy a " AutoSum". A legördülő ablakban válassza a "Maximum" lehetőséget, és az "Enter" gomb megnyomásával megkapja a kívánt értéket.

Tegye ugyanezt a minimum eléréséhez. Csak válassza ki a „Minimum” funkciót.