Коэффициент вариации формула


Показатели коэффициент вариации - Энциклопедия по экономике

Следующий показатель — коэффициент вариации, который характеризует величину риска на единицу ожидаемого результата и рассчитывается по формуле  [c.289]
Данный коэффициент показывает степень отклонения полученных значений. Он является относительной величиной, поэтому на его размер не оказывают влияния абсолютные значения изучаемого показателя. Коэффициент вариации может изменяться от 0 до 100%. Чем больше коэффициент, тем сильнее колеблемость и, следовательно, выше риск. Установлена следующая качественная оценка различных значений коэффициентов вариации  [c.274]

Показатели и методы изучения колеблемости цен. Направления изучения вариации цен и их особенности. Проблемы расчета коэффициента вариации региональных цен. Показатели и методы исследования цикличности и сезонности цен. Вариация цен при наличии и изменении тенденции.  [c.145]

Для общей характеристики структуры процесса, явления используют показатели размаха отклонений (максимального уровня от минимального), среднеквадратичного отклонения и коэффициента вариации. Простейшим показателем вариации служит размах колебаний А — разность максимальных и минимальных значений рассматриваемых показателей  [c.20]


Проведя детализацию показателей суточной производительности во времени, можно оценить стабильность работы установки, рассчитав показатель размаха А, среднеквадратичное отклонение а и коэффициент вариации v  [c.46]

Предварительное исследование полученной выборки (дисперсионный анализ, определение закона распределения выборки и т. д.) позволяет в определенных пределах оценить значимость факторов по таким показателям, как размах варьирования, дисперсия и коэффициент вариации. Эти показатели характеризуют степень рассеивания наблюдаемых величин и свойства эмпирического наблюдения, что в определенной мере дополняет полученные ранее сведения о-характере влияния отобранных факторов.  [c.16]

Высокая колеблемость наблюдается и по некоторым факторам. Так, коэффициент вариации V в % составляет для показателей  [c.26]

Прямые показатели — коэффициент ритмичности, коэффициент вариации, удельный вес производства продукции за /-и период (декаду, месяц, квартал) в годовом объеме производства.  [c.112]

Однородность информации оценивается в зависимости от относительного ее распределения около среднего уровня. Критериями служат среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации, определяемые по каждому факторному и результативному показателю.  [c.75]

Таким образом, в приложении к финансовым операциям речь идет об оценке вариабельности ожидаемого дохода (доходности), а в качестве критериев оценки можно использовать такие статистические коэффициенты, как размах вариации, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, называемое иногда стандартным, и коэффициент вариации. Дадим краткую характеристику этим показателям, имея ввиду, что в случае необходимости читатель может найти более подробную  [c.83]


Все вышеприведенные показатели обладают одним общим недостатком — это абсолютные показатели, значение которых существенно зависит от абсолютных значений исходного признака ряда. Поэтому большее применение имеет коэффициент вариации, рассчитываемый по формуле  [c.84]

Для оценки выполнения плана по ритмичности используются прямые и косвенные показатели. Прямые показатели - коэффициент ритмичности, коэффициент вариации, коэффициент аритмичности, удельный вес производства продукции за каждую декаду (сутки) к месячному выпуску, удельный вес произведенной продукции за каждый месяц к квартальному выпуску, удельный вес выпущенной продукции за каждый квартал к годовому объему производства, удельный вес продукции, выпущенной в первую декаду отчетного месяца, к третьей декаде предыдущего месяца.  [c.458]

Некоторое представление о колеблемости уровней процентных ставок в рассматриваемом периоде дает показатель размаха вариации. Однако эта абсолютная величина отражает колеблемость процентных ставок в пределах экстремальных значений признака. Более точными измерителями колеблемости являются дисперсия, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации.  [c.606]

Как видно из таблицы результатов расчета показателей вариации, колеблемость процентных ставок в 1996 г. сравнительно невысокая. Коэффициенты вариации отдельных видов процентных ставок изменяются в пределах от 13,32 до 28,51%.  [c.606]

С целью окончательного выбора формы тренда сопоставляют показатели вариации (дисперсию, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации) эмпирических данных от-  [c.613]

Значения показателей вариации, которые рассчитывают для уточнения формы тренда процентных ставок, могут оказаться достаточно высокими (например, коэффициент вариации составляет 35% и более), что свидетельствует о широкой амплитуде колебаний уровней фактических данных относительно выравненных. Это позволяет предположить, что динамика показателя складывалась под воздействием различных факторов, в том числе циклических, сезонных и случайных.  [c.614]

При изучении изменчивости валютных курсов используют известный статистический инструментарий, исчисляя размах колебаний валютных курсов (R), дисперсию (52), стандартное (среднее) квадратическое отклонение ( ), коэффициент вариации (V). Можно исчислить показатели вариации по различным валютам во времени, а также по какой-либо одной валюте исходя из котировок на различных валютных площадках и секторах рынка. Первый показатель позволит выделить наиболее надежную валюту, второй — наиболее устойчивый валютный рынок.  [c.657]

Теоретическая статистика разрабатывает и изучает содержание, форму, методы расчета этих показателей в общем виде что такое средняя арифметическая величина, коэффициент вариации, уравнение тренда ряда динамики. Если же любой из этих показателей рассчитан для определенного объекта, признака, периода времени, то он становится уже конкретным показателем, например в главе 9 Статистическое изучение динамики показатели сезонных колебаний импорта КНР за 1992-1995 гг. - это уже конкретные статистические показатели экономики Китая.  [c.46]

Рассмотренные направления проверки статистических гипотез охватывают лишь важнейшие из них. Процедура испытания статистических гипотез применяется для определения того, случайно или нет полученное значение коэффициента корреляции, коэффициента вариации и т. д., случайны или нет различия в значениях показателей (медиан, коэффициентов корреляции, регрессии и т.д.) в разных  [c.217]

Оба квадрата корреляционных отношений соответствуют по содержанию ранее рассмотренному коэффициенту детерминации (8.1) и (8.2) и интерпретируются как показатели доли вариации результативного признака, объясняемой за счет вариации группировочно-го, факторного признака (и, конечно, связанных с ним прочих факторов). В данном примере связь является тесной. Различие в том, что в эмпирическом корреляционном отношении связь признаков не абстрагирована от случайных влияний прочих факторов на вариацию у, не связанных с вариацией х.  [c.255]

На основе качественного содержания понятия колеблемости строится и система ее показателей. Показателями силы колебаний уровней являются амплитуда отклонений уровней отдельных периодов или моментов от тренда (по модулю), среднее абсолютное отклонение уровней от тренда (по модулю), среднее квадратическое откло нение уровней от тренда. Относительные меры колеблемости относительное линейное отклонение от тренда и коэффициент колеблемости - аналог коэффициента вариации.  [c.341]

Для оценки ритмичности поставок используются показатели среднеквадратичное отклонение фактического объема поставки по дням (декадам, месяцам) от среднего объема поставки коэффициент неравномерности поставок и коэффициент вариации  [c.239]

Коэффициент вариации — величина относительная, поэтому на его размер не оказывают влияния абсолютные значения изучаемого показателя. С помощью коэффициента вариации можно сравнивать даже колеблемость признаков, вы-  [c.41]

Коэффициент вариации показывает, что если отклонение расчетных показателей от фактических незначительно, то модель пригодна для планирования (прогнозирования) прибыли.  [c.323]

Для оценки ритмичности поставок используются следующие показатели коэффициент ритмичности число аритмичности среднее квадратичное отклонение коэффициент неравномерности поставок коэффициент вариации.  [c.357]

Т Определение. Коэффициент вариации — это особый показатель вариации, получаемый путем соотношения среднеквадратического отклонения и арифметической средней и выражаемый в процентах. А  [c.46]

Следует отметить, что в отличие от других значений, представленных в данном разделе, коэффициент вариации не является овеществленной мерой разброса. Например, при рассмотрении заработной платы большинство показателей выражены в используемой денежной единице, скажем, в фунтах стерлингов. В противоположность этому коэффициент вариации не зависит от используемой единицы измерения.  [c.46]

Так как коэффициент вариации для предложения В превышает аналогичный показатель для предложения А, мы можем сказать, что предложение В имеет более высокую степень риска. Можно поставить вопрос о целесообразности использования коэффициента вариации, ведь в нашем примере большая величина стандартного отклонения для предложения В уже свидетельствует о том, что оно более рискованное. Но сравнивать стандартное отклонение мы можем потому, что математические ожидания вероятностных распределений в нашем примере для обоих предложений были одинаковыми. А если бы они были разными В таком случае нам и нужен критерий относительной дисперсии, которым является коэффициент вариации. Математическое ожидание, стандартное отклонение и коэффициент вариации будут часто упоминаться в дальнейшем в этой главе.  [c.390]

В рассматриваемом примере коэффициент вариации составляет для проекта А = 7.03/30 = 0,24, для проекта В— 14,1/30 = 0,47. Чем выше коэффициент вариации, тем больше размер риска на единицу результата. Следовательно, проект б, имеющий более высокий коэффициент вариации, является более рисковым. В нашем примере решения о степени рисковости проектов можно было принять, не прибегая к расчету коэффициента вариации, а используя только показатели дисперсии или стандартного отклонения, так как математическое ожидание вероятностного распределения у обоих проектов одинаковое. Если же показатели математического ожидания вероятностного распределения различаются, то вывод об уровне риска проектов сделать на основе только показателей дисперсии и стандартного отклонения не представляется возможным. Проиллюстрируем это на примере двух проектов Си D (табл. 24.2). Рассматриваются также три сценария событий оптимистический (вероятность совершения которого составляет 75%), средний (50%) и пессимистический (25%).  [c.353]

В практике использования этого алгоритма размер возможных финансовых потерь выражается обычно абсолютной суммой, а вероятность возникновения инвестиционного риска — одним из коэффициентов измерения этой вероятности (коэффициентом вариации, бета-коэффициентом и др.) Соответственно уровень инвестиционного риска при его расчете по данному алгоритму будет выражен абсолютным показателем, что существенно снижает базу его сравнения при рассмотрении альтернативных вариантов.  [c.150]

Общая структура процесса, явления характеризуется такими показателями, как максимальный и минимальный уровни, сред-неквадратическое отклонение и коэффициент вариации. Простейшим показателем вариации служит разность максимальных и минимальных значений рассматриваемых показателей (А). Однако этот показатель зависит от крайних значений и плохо характеризует изменения всех показателей в целом. Более полно степень колеблемости отражают среднеквадратическое отклонение а) и коэффициент вариации (V). Последний определяется отношением среднеквадратического отклонения к среднеарифметической величине и отражает стабильность, устойчивость процесса.  [c.141]

Ввиду ограниченности количества данных при работе с двумя сопоставимыми отклоняющими компоновками необходимо установить точность и надежность средних значений показателей работы долот в обоих вариантах, а также выяснить, случайно или не случайно различие между ними. С этой целью полученные показатели работы долот в обоих вариантах бурения были обработаны методами математической статистики, описанной в главе IV. В результате этого данные, содержащие грубые ошибки, исключались из рассмотрения и не вошли в табл. 43. При этом было установлено, что средняя проходка на трехшарошечное долото Б-269С при бурении с кривыми переводниками с углом смещения осей резьб 2 и 2,5° составляет соответственно 30,7 и 24,4 м исправленное среднемвадратичбское отклонение 10,0 и 7,26 м коэффициент вариации 32,6 и 27,5% точность 2,70 и 1,67 м при вероятности 0,80.  [c.184]

Уровень колеблемости показателей по НГДУ определяют с помощью среднеквадратичного отклонения, дисперсии и коэффициента вариации. Так, степень колеблемости уровня производительности труда по выборочной совокупности НГДУ по отношению к среднему показателю можно оценить с помощью среднеквадратичного отклонения в абсолютных единицах а и коэффициента вариации V в процентах по формулам  [c.86]

Показатели Среднее значение Среднее квадрати-ческое отклонение Коэффициент вариации  [c.26]

Данные, приведенные в табл. 15, показывают, что факторы, характеризующие уровень затрат подсистемы, имеют значительную колеблемость, которая обусловлена главным образом факторами природно-геологичес-кого характера. Вместе с этим некоторые факторы с высокой колеблемостью зависят от производственной деятельности коллектива и поэтому в большей степени, чем природные факторы, поддаются регулированию. k ним относятся такие показатели, как давление закачки на устье скважин (коэффициент вариации составляет 21,1%), удельный вес сточных вод в общем объеме закачки (коэффициент вариации равен 83 %). Высокая колеблемость этих факторов свидетельствует о больших возможностях снижения затрат на этом участке процесса добычи нефти. 38  [c.38]

Показатели Среднее значение Среднее квадратичес-кое отклоне- Коэффициент вариации Коэффициент частной Г-критерий  [c.40]

Показатель Среднее значение Среднеквадра-тическое отклонение Дисперсия Коэффициент вариации  [c.83]

Для сравнения НГДУ лучшим показателем является коэффициент вариации (четвертая строка, табл. 27). Особенно отличается НГДУ по средним дебитам на отработанный скважино-месяц (в среднем 66,4%), временем эксплуатации (54%), фондоемкостью на одну  [c.91]

Для сравнения НГДУ лучшим показателем является коэффициент вариации (четвертая строка, табл. 31). Особенно отличается НГДУ по средним процентам обводненности нефти (в среднем 43,61%), времени эксплуатации (53,08%), фондоемкости на одну скважину (29,72%). Как следствие большой вариации факторов, наблюдается заметная вариация и уровня себестоимости добычи нефти и газа (18,4%). Силу связи между вариациями себестоимости добычи нефти и газа и факторов вскрывают частные коэффициенты корреляции. Наиболее сильно коррелируют с себестоимостью добычи нефти и газа обводненность нефти (0,52), средний дебит (0,38), время (0,14), а наиболее слабо — фондоемкость на одну скважину эксплуатационного фонда (0,1).  [c.96]

Во-вторых, основными показателями оценки риска на рынке капитала являются дисперсия и среднее квадратическое отклонение. Распространенность и пригодность в сравнительном анализе этих статистик в данном случае объясняется тем обстоятельством, что базисным показателем при расчетах является доходность, т. е. относительный показатель, сопоставимый как в динамике, так и по различным видам активов. Поэтому независимо от анализируемых активов соответствующие им показатели доходности и дисперсии однопорядковы и нет острой необходимости применять в оценке коэффициент вариации.  [c.85]

Критерием однородности информации служит среднеквадра-тическое отклонение и коэффициент вариации, которые рассчитываются по каждому факторному и результативному показателю.  [c.141]

Минимальный размах колебаний, дисперсии, среднего квадрати-ческого отклонения и коэффициента вариации имеет депозитные ставки, а максимальный — ставки по кредитам. Это свидетельствует о том, что наиболее стабильными в анализируемом периоде являлись депозитные ставки, так как они имели наименьшую изменчивость в течение года. Наименьшая устойчивость в 1996 г. была присуща ставкам по кредитам, так как именно этим процентным ставкам соответствуют самые высокие уровни показателей вариации.  [c.607]

Коэффициент вариации КЙ представляет собой процентное отношение сред-неквадратического отклонения к среднеарифметическому значению отчетного показателя (например, прибыли)  [c.322]

При расчете относительных показателей вариации базой для сравнения служит средняя арифметическая. Эти показатели вычисляются как отношение размаха среднелинейного отклонения или средне-квадратического отклонения к средней арифметической. Чаще всего они выражаются в процентах или относительных величинах и определяют не только сравнительную оценку вариации, но и дают характеристику однородности совокупности. Совокупность считается однородной, если коэффициент вариации не превышает 0,3, или 30% (для распределений, близких к нормальному). Различают следующие относительные показатели вариации (У)  [c.66]

Excel среднеквадратическое отклонение

Расчет коэффициента вариации в Microsoft Excel

​Смотрите также​ и инвестировать в​ на графике:​ разброса значений.​ применяется для сравнения​ столбца указывается в​Формула​Чтобы не включать логические​ на массив.​

​СТАНДОТКЛОН​ сделать простым выделением​

Вычисление коэффициента вариации

​(/)​ коэффициент вариации.​. Аргументы полностью идентичны​ все нужные данные​или​

​ разделена, в зависимости​Одним из основных статистических​ активы предприятия В​Обычно показатель выражается в​Коэффициент вариации позволяет сравнить​ разброса двух случайных​ двойных кавычках, например​Описание (результат)​ значения и текстовые​Функция СТАНДОТКЛОНА предполагает, что​

Шаг 1: расчет стандартного отклонения

​и​ данного диапазона. Вместо​на клавиатуре. Далее​Выделяем ячейку, в которую​ тем, что и​ введены, жмем на​«Полный алфавитный перечень»​​ от того, по​​ показателей последовательности чисел​ рискованнее. Риск выше​ процентах. Поэтому для​ риск инвестирования и​ величин с разными​ "Возраст" или "Урожай"​Результат​ представления чисел в​​ аргументы являются только​​СРЗНАЧ​​ оператора​​ выделяем ячейку, в​

​ будет выводиться результат.​ у операторов группы​


​ кнопку​
​. Выбираем наименование​
​ генеральной совокупности происходит​

  1. ​ является коэффициент вариации.​ в 1,7 раза.​ ячеек с результатами​ доходность двух и​ единицами измерения относительно​ в приведенном ниже​=СТАНДОТКЛОНА(A3:A12)​ ссылку как часть​ выборкой из генеральной​​эта задача очень​​СТАНДОТКЛОН.В​ которой располагается среднее​ Прежде всего, нужно​СТАНДОТКЛОН​

  2. ​«OK»​​«СТАНДОТКЛОН.Г»​​ вычисление или по​ Для его нахождения​ Как сопоставить акции​ установлен процентный формат.​​ более портфелей активов.​​ ожидаемого значения. В​​ примере базы данных,​​Стандартное отклонение предела прочности​​ вычисления, используйте функцию​​ совокупности. Если данные​​ упрощается. Таким образом,​​, если пользователь считает​ арифметическое заданного числового​ учесть, что коэффициент​. То есть, в​В предварительно выделенной ячейке​или​​ выборке, на два​​ производятся довольно сложные​

  3. ​ с разной ожидаемой​Значение коэффициента для компании​ Причем последние могут​ итоге можно получить​ или как число​ для всех инструментов​ СТАНДОТКЛОН.​ представляют всю генеральную​ в Excel её​ нужным, можно применять​​ ряда. Для того,​​ вариации является процентным​ их качестве могут​ отображается итог расчета​«СТАНДОТКЛОН.В»​ отдельных варианта:​ расчеты. Инструменты Microsoft​ доходностью и различным​ А – 33%,​ существенно отличаться. То​​ сопоставимые результаты. Показатель​​ (без кавычек) ,​ (27,46391572)​Функция СТАНДОТКЛОНА вычисляется по​ совокупность, то стандартное​​ может выполнить даже​

  4. ​ функцию​ чтобы произвести расчет​ значением. В связи​ выступать как отдельные​

​ выбранного вида стандартного​​, в зависимости от​СТАНДОТКЛОН.Г​

Шаг 2: расчет среднего арифметического

​ Excel позволяют значительно​ уровнем риска?​ что свидетельствует об​ есть показатель увязывает​ наглядно иллюстрирует однородность​ задающее положение столбца​27,46391572​​ следующей формуле:​​ отклонение следует вычислять​ человек, который не​

  1. ​СТАНДОТКЛОН.Г​ и вывести значение,​ с этим следует​ числовые величины, так​​ отклонения.​​ того, по генеральной​

  2. ​и​ облегчить их для​​Для сопоставления активов двух​​ относительной однородности ряда.​ риск и доходность.​​ временного ряда.​​ в списке: 1​

  3. ​Юрик​​где x — выборочное среднее​​ с помощью функции​ имеет высокого уровня​.​​ щёлкаем по кнопке​​ поменять формат ячейки​ и ссылки. Устанавливаем​Урок:​ совокупности или по​СТАНДОТКЛОН.В​ пользователя.​​ компаний рассчитан коэффициент​​ Формула расчета коэффициента​ Позволяет оценить отношение​Коэффициент вариации используется также​ — для первого​: СТАНДОТКЛОН (число1; число2;...)​ СРЗНАЧ(значение1,значение2,…), а n —​ СТАНДОТКЛОНПА.​ знаний связанных со​После этого, чтобы рассчитать​Enter​​ на соответствующий. Это​​ курсор в поле​

  4. ​Формула среднего квадратичного отклонения​ выборке следует произвести​.​Скачать последнюю версию​​ вариации доходности. Показатель​​ вариации в Excel:​

​ между среднеквадратическим отклонением​​ инвесторами при портфельном​ поля, 2 —​

Шаг 3: нахождение коэффициента вариации

​Число1, число2...— от​ размер выборки.​Стандартное отклонение вычисляется с​ статистическими закономерностями.​ значение и показать​

  1. ​на клавиатуре.​ можно сделать после​«Число1»​ в Excel​ расчет. Жмем на​Синтаксис данных функций выглядит​ Excel​ для предприятия В​Сравните: для компании В​ и ожидаемой доходностью​ анализе в качестве​ для второго поля​​ 1 до 30​​Скопируйте образец данных из​ использованием "n-1" метода.​Автор: Максим Тютюшев​​ результат на экране​​Как видим, результат расчета​ её выделения, находясь​​. Так же, как​​Среднее арифметическое является отношением​ кнопку​ соответствующим образом:​

  2. ​Этот показатель представляет собой​ – 50%, для​ коэффициент вариации составил​ в относительном выражении.​ количественного показателя риска,​ и так далее.​​ числовых аргументов, соответствующих​​ следующей таблицы и​Допускаются следующие аргументы: числа;​В этой статье описаны​ монитора, щелкаем по​ выведен на экран.​​ во вкладке​​ и в предыдущем​ общей суммы всех​«OK»​= СТАНДОТКЛОН(Число1;Число2;…)​ отношение стандартного отклонения​ предприятия А –​ 50%: ряд не​ Соответственно, сопоставить полученные​​ связанного с вложением​​Критерий. Это диапазон​

  3. ​ выборке из генеральной​ вставьте их в​

​ имена, массивы или​ синтаксис формулы и​ кнопке​Таким образом мы произвели​«Главная»​ случае, выделяем на​ значений числового ряда​.​= СТАНДОТКЛОН.Г(Число1;Число2;…)​ к среднему арифметическому.​

  1. ​ 33%. Риск инвестирования​ является однородным, данные​ результаты.​ средств в определенные​ ячеек, содержащий задаваемые​ совокупности. Вместо аргументов,​

    ​ ячейку A1 нового​

    ​ ссылки, содержащие числа;​​ использование функции​​Enter​ вычисление коэффициента вариации,​. Кликаем по полю​ листе нужную нам​ к их количеству.​Открывается окно аргументов данной​= СТАНДОТКЛОН.В(Число1;Число2;…)​​ Полученный результат выражается​​ в ценные бумаги​ значительно разбросаны относительно​При принятии инвестиционного решения​​ активы. Особенно эффективен​​ условия. В качестве​

  2. ​ разделенных точкой с​ листа Excel. Чтобы​ текстовые представления чисел;​СТАНДОТКЛОНА​.​​ ссылаясь на ячейки,​​ формата на ленте​

​ совокупность ячеек. После​ Для расчета этого​ функции. Оно может​Для того, чтобы рассчитать​ в процентах.​ фирмы В выше​ среднего значения.​ необходимо учитывать следующий​

​ в ситуации, когда​ аргумента критерия можно​ запятой, можно также​ отобразить результаты формул,​ логические значения, такие​в Microsoft Excel.​Существует условное разграничение. Считается,​ в которых уже​ в блоке инструментов​ того, как их​ показателя тоже существует​ иметь от 1​​ стандартное отклонение, выделяем​​В Экселе не существует​​ в 1,54 раза​​​ момент: когда ожидаемая​ у активов разная​ использовать любой диапазон,​ использовать массив или​ выделите их и​ как ИСТИНА и​Оценивает стандартное отклонение по​

​ что если показатель​

lumpics.ru>

СТАНДОТКЛОНА (функция СТАНДОТКЛОНА)

​ были рассчитаны стандартное​«Число»​ координаты были занесены​​ отдельная функция –​​ до 255 полей,​

Описание

​ любую свободную ячейку​ отдельно функции для​ (50% / 33%).​Прежде чем включить в​ доходность актива близка​ доходность и различный​

Синтаксис

​ который содержит по​

​ ссылку на массив.​ нажмите клавишу F2,​

  • ​ ЛОЖЬ, в ссылке.​​ выборке. Стандартное отклонение​ коэффициента вариации менее​ отклонение и среднее​. Из раскрывшегося списка​ в поле окна​СРЗНАЧ​ в которых могут​ на листе, которая​ вычисления этого показателя,​ Это означает, что​

Замечания

  • ​ инвестиционный портфель дополнительный​ к 0, коэффициент​ уровень риска. К​ крайней мере один​И ещё одна​ а затем —​Аргументы, содержащие значение ИСТИНА,​ — это мера​ 33%, то совокупность​

  • ​ арифметическое. Но можно​ вариантов выбираем​

  • ​ аргументов, жмем на​. Вычислим её значение​ содержаться, как конкретные​ удобна вам для​ но имеются формулы​ акции компании А​ актив, финансовый аналитик​

  • ​ вариации может получиться​ примеру, у одного​ заголовок столбца и​ функция.​ клавишу ВВОД. При​ интерпретируются как 1.​

  • ​ того, насколько широко​ чисел однородная. В​ поступить и несколько​«Процентный»​ кнопку​ на конкретном примере.​ числа, так и​

  • ​ того, чтобы выводить​ для расчета стандартного​ имеют лучшее соотношение​ должен обосновать свое​

  • ​ большим. Причем показатель​ актива высокая ожидаемая​ по крайней мере​ДСТАНДОТКЛ (база_данных; поле;​ необходимости измените ширину​ Аргументы, содержащие текст​

  • ​ разбросаны точки данных​ обратном случае её​

    ​ по-иному, не рассчитывая​. После этих действий​«OK»​

Пример

​Выделяем на листе ячейку​ ссылки на ячейки​ в неё результаты​ отклонения и среднего​ риск / доходность.​ решение. Один из​ значительно меняется при​ доходность, а у​ одну ячейку под​ критерий)​ столбцов, чтобы видеть​ или значение ЛОЖЬ,​ относительно их среднего.​

​ принято характеризовать, как​

​ отдельно данные значения.​

​ формат у элемента​

​.​

​ для вывода результата.​

​ или диапазоны. Ставим​

​ расчетов. Щелкаем по​

​ арифметического ряда чисел,​

​ Следовательно, предпочтительнее вложить​

​ способов – расчет​

​ незначительном изменении доходности.​

​ другого – низкий​

​ заголовком столбца с​

​База данных. Интервал​

​ все данные.​

​ интерпретируются как 0​

​СТАНДОТКЛОНА(значение1;[значение2];…)​ неоднородную.​Выделяем предварительно отформатированную под​

​ будет соответствующий.​

support.office.com>

Как посчитать СКО (среднее квадратическое отклонение) в Excel'e? Формулу, если можно...

​Результат вычисления среднего арифметического​​ Жмем на уже​
​ курсор в поле​ кнопке​ а именно они​ средства именно в​ коэффициента вариации.​В Excel не существует​ уровень риска.​ условием, чтобы задать​ ячеек, формирующих список​
​Данные​ (ноль).​
​Аргументы функции СТАНДОТКЛОНА описаны​Как видим, программа Эксель​
​ процентный формат ячейку,​Снова возвращаемся к ячейке​ выводится в ту​ знакомую нам кнопку​«Число1»​«Вставить функцию»​ используются для нахождения​ них.​Ожидаемая доходность ценных бумаг​ встроенной функции для​Коэффициент вариации представляет собой​
​ условие для столбца.​ или базу данных.​Прочность​Если аргументом является массив​ ниже.​ позволяет значительно упростить​ в которой будет​ для вывода результата.​ ячейку, которая была​«Вставить функцию»​. Мышью выделяем на​. Она имеет внешний​ коэффициента вариации.​Таким образом, коэффициент вариации​ составит:​
​ расчета коэффициента вариации.​ отношение среднеквадратического отклонения​P.S. Лучше всего​ База данных представляет​1345​ или ссылка, учитываются​Значение1, значение2,...​ расчет такого сложного​ выведен результат. Прописываем​ Активируем её двойным​ выделена перед открытием​.​ листе тот диапазон​
​ вид пиктограммы и​Стандартное отклонение, или, как​ показывает уровень риска,​Среднеквадратическое отклонение доходности для​

​ Но можно найти​​ к среднему арифметическому.​ прочитать справку по​

​ собой список связанных​​1301​

Коэффициент вариации: формула и расчет в Excel и интерпретация результатов

​ только значения массива​    Аргумент "значение1" является обязательным,​ статистического вычисления, как​ в ней формулу​ щелчком левой кнопки​Мастера функций​В статистической категории Мастера​ значений, который нужно​ расположена слева от​ его называют по-другому,​

​ что может оказаться​ активов компании А​ частное от стандартного​ Для расчета в​ этим функциям в​ данных, в котором​1368​ или ссылки. Пустые​ последующие значения необязательные.​ поиск коэффициента вариации.​ по типу:​ мыши. Ставим в​.​ функций ищем наименование​ обработать. Если таких​ строки формул.​

Как рассчитать коэффициент вариации в Excel

​ среднеквадратичное отклонение, представляет​ полезным при включении​ и В составляет:​ отклонения и среднего​ статистике используется следующая​ Help'e.​

​ строки данных являются​

  • ​1322​
  • ​ ячейки и текст​ От 1 до​
  • ​ К сожалению, в​= СТАНДОТКЛОН.В(диапазон_значений)/СРЗНАЧ(диапазон_значений)​

​ ней знак​Урок:​«СРЗНАЧ»​ областей несколько и​Выполняется активация​ собой квадратный корень​ нового актива в​Ценные бумаги компании В​ арифметического значения. Рассмотрим​ формула:​Юлия титова​ записями, а столбцы​1310​ в массиве или​

​ 255 значений, соответствующих​ приложении пока не​Вместо наименования​«=»​Как посчитать среднее значение​. После его выделения​ они не смежные​Мастера функций​ из дисперсии. Для​

​ портфель. Показатель позволяет​ имеют более высокую​ на примере.​CV = σ / ǩ,​: как расчитать среднее​ — полями. Верхняя​1370​ ссылке игнорируются.​

​ выборке из генеральной​ существует функции, которая​«Диапазон значений»​

​. Выделяем элемент, в​ в Excel​

​ жмем на кнопку​ между собой, то​, который запускается в​ расчета стандартного отклонения​

​ сопоставить ожидаемую доходность​ ожидаемую доходность. Они​Доходность двух ценных бумаг​CV – коэффициент вариации;​ квадратическое отклонение​ строка списка содержит​

​1318​Аргументы, представляющие собой значения​ совокупности. Вместо аргументов,​ высчитывала бы этот​вставляем реальные координаты​ котором расположен итог​

​Теперь у нас имеются​

Интерпретация результатов

​«OK»​ координаты следующей указываем​ виде отдельного окна​ используется функция​ и риск. То​ превышают ожидаемую доходность​ за предыдущие пять​

​σ – среднеквадратическое отклонение​Саша​

​ названия всех столбцов.​1350​ ошибок или текст,​

​ разделяемых точкой с​ показатель в одно​ области, в которой​ вычисления стандартного отклонения.​ все необходимые данные​.​ в поле​ с перечнем аргументов.​СТАНДОТКЛОН​ есть величины с​ компании А в​ лет:​ по выборке;​: це дуже сложно​

​Поле. Определяет столбец,​1303​ не преобразуемый в​ запятой, можно использовать​ действие, но при​ размещен исследуемый числовой​ Кликаем по кнопке​ для того, чтобы​Запускается окно аргументов​«Число2»​ Переходим в категорию​. Начиная с версии​ разными единицами измерения.​ 1,14 раза. Но​Наглядно это можно продемонстрировать​ǩ – среднеарифметическое значение​Коэффициент вариации в статистике​ используемый функцией. Название​

​1299​ числа, вызывают ошибку.​ массив или ссылку​ помощи операторов​ ряд. Это можно​ «разделить»​ непосредственно рассчитать сам​СРЗНАЧ​и т.д. Когда​«Статистические»​

exceltable.com>

​ Excel 2010 она​

Коэффициент вариации - Энциклопедия по машиностроению XXL

Предположив, что случайный размер толщины распределен по нормальному закону, коэффициент вариации Afj = 0,033, а доверительная вероятность = 0,9986 (для которой 7 = 3), можем по формуле (1.12) получить  [c.10]

Для нормального распределения эксцесс равен нулю. Если кривая плотности вероятностей имеет более острую и высокую вершину, чем кривая нормального распределения, то эксцесс положителен, если более низкую и пологую, — отрицателен. На практике часто используют также коэффициент вариации случайной величины  [c.104]


Эти параметры применяют также для других законов распределений. Рассеяние случайных величин удобно также характеризовать дисперсией D = (5 — среднее квадратическое отклонение) и коэффициентом вариации v = S/l.  [c.21]

В этом случае для получения простых формул удобно оперировать непосредственно с коэффициентами вариации v = = Si/Xi. После подстановки получаем  [c.22]

Интересна связь между квантилью и,, как вероятностной характеристикой расчета и коэффициентом безопасности п, рассчитанным по средним значениям случайны величин /- и W, т. е. n=WjF. Разделив числитель и знаменатель дроби на и/ и введя коэффициенты вариации / и Vf.- Sp /F, получаем  [c.23]

Коэффициент вариации внешней нагрузки или действующего напряжения задается на основе наблюдений и опыта. Часто у = 0,1...0,2.  [c.23]

Особенностью вероятности расчетов деталей отдельных групп по сравнению с обычными расчетами является определение коэффициентов вариации для деталей.  [c.23]

Расчет на надежность сварных соединений при циклических нагрузках можно производить по формулам ( 1.6). На основании отечественных и зарубежных исследований, содержащих диапазон рассеяния предела выносливости сварных соединений, можно оценить коэффициент вариации предела выносливости за счет разброса качества сварного шва следующими значениями стыковое соединение, сварка автоматическая и полуавтоматическая 0,03 то же, сварка ручная 0,05 нахлесточное соединение 0,06 сварные двутавровые балки 0,05 сварные коробчатые балки 0,09.  [c.67]

Спецификой вероятностных расчетов резьбовых соединений в плане курса деталей машин является установление коэффициентов вариации основных параметров напряжений начальной затяжки, напряжений от суммарной нагрузки, пределов выносливости и коэффициента концентрации напряжений. За средние значения этих параметров в первом приближении можно принимать приведенные выше в этой главе значения.  [c.119]

Коэффициент вариации напряжений начальной затяжки V, зависит от способа контроля затяжки. При затяжке динамометрическим ключом разброс ее составляет (25...30)%, Оз = 0,08 при затяжке по углу поворота гайки разброс 15%, ), = 0,05 при контроле затяжки по деформации тарированной упругой шайбы разброс 10 %, и., = 0,04 при контроле по удлинению болта разброс (3...5) %,  [c.119]


Среднее значение Ос и коэффициент вариации Не напряжения винта от суммарной нагрузки соответственно равны  [c.119]

В качестве расчетного значения коэффициента вариации концентрации напряжений за отсутствием экспериментальных данных принимаем теоретическое значение. При рассеянии радиусов закруглений в пределах (0,1... 0,144) У оцениваем Va 0,025, и — коэффициент вариации амплитуды внешней нагрузки.  [c.119]

В начале рассматриваем коэффициент вариации предела выносливости точно изготовленных деталей из материала одной плавки ui, являющейся функцией I./0 (рис, 16.11), где L — наиболее напряженная часть периметра или весь периметр поперечного сечения детали градиент первого  [c.329]

Рис. 16.11. Зависимость коэффициента вариации ui от Ig L/G-.
В общем случае коэффициент вариации пределов выносливости деталей  [c.330]

О/, — среднее квадратичное отклонение /г V— коэффициент вариации к.  [c.133]

Уравнение получено путем подстановки в формулу (12) критерия предельного состояния и зависимости средней глубины разрушения от времени. Согласно [56], параметры распределения глубин повреждения и входящие в уравнение (14), должны быть приведены к рассматриваемому моменту времени через коэффициент вариации V  [c.134]

V, — коэффициент вариации, определяемый при г-м обследовании по результатам измерений.  [c.135]

Датчики акустической эмиссии устанавливали вдоль оси трещиноподобного дефекта под углом 45 град, к его вершине и 90 град, относительно центра дефекта. Регистрировали активность эмиссии в полосе частот 80-180 кГц. При обработке результатов использовали статистические характеристики активности (среднее значение, дисперсия и коэффициент вариации активности на заданном интервале времени).  [c.194]

Задают ориентировочный (приблизительный) коэффициент вариации глубин проникновения коррозии О, характеризующий степень неравномерности коррозионного (эрозионного) повреждения поверхности силового элемента. Очень слабой степени неравномерности коррозионного повреждения (от 0 до 10% Н) соответствует значение 9 = 0,1 слабой (от 0 до 20% Я) — 9 = 0,2 умеренной (от 0 до 30% Я) — 9 = 0,3 средней (от 0 до 40% Я) — 9 = 0,4 сильной (от 0 до 50% Я) — 9 = 0,5 очень сильной (от 0 до 60% Я и более) — 9 = 0,6 0,7 0,8 и т. д. В случае сильной неравномерности при измерении толщины стенки отмечается ее утонение, составляющее от о до 50% от номинальной величины. На отдельных участках поверхности присутствуют каверны и язвы, то есть наблюдается неравномерная и локальная коррозия. В случае средней и слабой неравномерности утонение составляет от о до 40% и от о до 20% от номинальной толщины стенки соответственно. Эти случаи характерны для развития сплошной неравномерной и сплошной квазиравномерной коррозии или эрозии соответственно.  [c.205]

Определяют расчетный коэффициент вариации глубины разрушения  [c.208]

Сравнивают величины 9 и Э ,. Если 9 > 9/,, коэффициент вариации глубины разрушения был выбран правильно и дальнейший расчет произведен верно. Если 9 проведенных измерений и при необходимости выполнить дополнительные.  [c.209]

По табл. 17 определяют Ь по коэффициенту вариации 9 ,.  [c.209]

При проведении диагностики нижнего пояса резервуара на внутренней поверхности не было обнаружено видимых локальных повреждений металла типа язв и питтингов. По-видимому, в данном случае имела место равномерная коррозия, и предварительный коэффициент вариации глубин коррозионного разрушения V был принят равным 0,2. С учетом условий эксплуатации величины доверительной вероятности оценки у и допустимой относительной ошибки расчета 5 считали равными 0,95 и 0,1 соответственно. По параметрам у, б, V с помощью  [c.213]

Задание средней прочности и в некоторых случаях дисперсии D часто считается достаточным для того, чтобы охарактеризовать прочность волокна. Во всяком случае в технических условиях на волокно фиксируется величина (при заданной длине образца), а иногда ставится требование, чтобы коэффициент вариации w не превосходил некоторого предела. В действительности эти данные совершенно недостаточны для суждения  [c.691]


Существенно заметить, что коэффициент вариации не зависит  [c.692]

Теперь поставим следующий вопрос. Пусть известно распределение прочности моноволокон, определенное на некоторой длине Lo. Требуется определить прочность пучка волокон длиной L. Если L масштабный эффект при большом коэффициенте вариации выражен более сильно, поэтому средняя прочность на длине L растет по сравнению с прочностью, определенной на длине Ьц. С другой стороны, реализация прочности в пучке о оказывается ниже средней прочности и это снижение прочности увеличивается с ростом коэффициента вариации. Поэтому не вполне ясно, какому волокну следует отдать предпочтение, с большим разбросом прочности или с малым разбросом. Во всяком случае, предъявляемые иногда к поставщикам волокна требования ограничить дисперсию прочности некоторым узким пределом не могут считаться оправданными.  [c.695]

Лля рассматриваемой оболочки К = rfh, отсюда/i = rIK = 2,67 10" м. В предположении нормального закона распределения значения толщины оболочки с коэффициентом вариации Л/j = 0,033 и доверитсльНий вероятности = 0,9986 (для которой у = 3) по формуле (1.12) для номинальной толщины можно получить  [c.22]

Иногда в логарифмически нормальном распределении используют натуральный логарифм спучайной величины X. В этом случае во всех формулах десятичные логарифмы меняют на натуральные, а величину Ml считают равной единице. Для логарифмического нормального распределения коэффициент вариации, асимметрия и эксцесс имеют вид  [c.110]

При основных в маншностроении расчетах на циклическую прочность коэффициент вариации предельного напряжения — [тредела выносливости детали  [c.23]

Кроме того, окалина может служить самостоятельным источником вариации предела выносливости с коэффициентом 0,06. Эти коэффициенты должны квадратически суммироваться с коэффициентом вариации для деталей одной плавки без сварного шва и коэффициентом по плавкам.  [c.67]

По правилу квадратического сложения коэффициентов вариации аргументов, входящих в виде п()оизведения в выражение функции.  [c.85]

Коэффициент вариации коэффициента трения и/ в применении к соединениям с натягом в результате обработки испытаний, проведенных разными исследователями, обычно колеблется в пределах 0,08...0,125, в среднем он равен 0,1. Его меныпие значения соответствуют сборке с охлаждением самые малые значения — гидрозапрессовке (по данным отдельных испытаний). В исследованиях каждого из авторов коэффициенты вариации существенно меньше приведенных выше.  [c.85]

Стабильность показателей качества оценивается на основе сравнения фактического коэффициента- вариации и установленного предельного коэффициента вариации Если К. показателей качества продукции, при V. > Кд требуемая стабильность показателей качества не обеспечюается.  [c.200]

Коэффициент вафиации. Электроизоляционные материалы отличаются той или иной степенью неоднородности строения. Это проявляется, в частности, при определении электрической прочности. Если испытания материалов проводятся при одних и тех же электродах и неизменном расстоянии между ними, то степень однородности может быть охарактеризована при большом числе пробоев п отношением среднего квадратического отклонения а к среднему значению пробивного напряжения I/ Уст- Это отношение называют коэффициентом вариации и измеряют в процентах  [c.13]


Испытание электроизоляционных материалов и изделий (1980) -- [ c.13 ]

Сопротивление материалов усталостному и хрупкому разрушению (1975) -- [ c.148 , c.149 , c.150 , c.167 , c.168 , c.169 , c.172 , c.173 ]

Полимеры в узлах трения машин и приборов (1988) -- [ c.249 , c.250 ]

Статистические методы обработки результатов механических испытаний (1985) -- [ c.7 ]

Несущая способность и расчеты деталей машин на прочность Изд3 (1975) -- [ c.274 , c.275 , c.276 , c.277 ]

Справочник инженера-путейца Том 2 (1972) -- [ c.117 ]

Промышленный транспорт Издание 3 (1984) -- [ c.246 , c.381 ]

Машиностроение энциклопедия ТомIII-7 Измерения контроль испытания и диагностика РазделIII Технология производства машин (2001) -- [ c.112 ]

Внутренние санитарно-технические устройства Часть 3 Издание 4 Книга 2 (1992) -- [ c.133 ]



Как рассчитать коэффициент вариации в Excel

Одним из основных статистических показателей последовательности чисел является коэффициент вариации. Для его нахождения производятся довольно сложные расчеты. Инструменты Microsoft Excel позволяют значительно облегчить их для пользователя.

Вычисление коэффициента вариации

Этот показатель представляет собой отношение стандартного отклонения к среднему арифметическому. Полученный результат выражается в процентах.

В Экселе не существует отдельно функции для вычисления этого показателя, но имеются формулы для расчета стандартного отклонения и среднего арифметического ряда чисел, а именно они используются для нахождения коэффициента вариации.

Шаг 1: расчет стандартного отклонения

Стандартное отклонение, или, как его называют по-другому, среднеквадратичное отклонение, представляет собой квадратный корень из дисперсии. Для расчета стандартного отклонения используется функция СТАНДОТКЛОН. Начиная с версии Excel 2010 она разделена, в зависимости от того, по генеральной совокупности происходит вычисление или по выборке, на два отдельных варианта: СТАНДОТКЛОН.Г и СТАНДОТКЛОН.В.

Синтаксис данных функций выглядит соответствующим образом:


= СТАНДОТКЛОН(Число1;Число2;…)
= СТАНДОТКЛОН.Г(Число1;Число2;…)
= СТАНДОТКЛОН.В(Число1;Число2;…)

  1. Для того, чтобы рассчитать стандартное отклонение, выделяем любую свободную ячейку на листе, которая удобна вам для того, чтобы выводить в неё результаты расчетов. Щелкаем по кнопке «Вставить функцию». Она имеет внешний вид пиктограммы и расположена слева от строки формул.
  2. Выполняется активация Мастера функций, который запускается в виде отдельного окна с перечнем аргументов. Переходим в категорию «Статистические» или «Полный алфавитный перечень». Выбираем наименование «СТАНДОТКЛОН.Г» или «СТАНДОТКЛОН.В», в зависимости от того, по генеральной совокупности или по выборке следует произвести расчет. Жмем на кнопку «OK».
  3. Открывается окно аргументов данной функции. Оно может иметь от 1 до 255 полей, в которых могут содержаться, как конкретные числа, так и ссылки на ячейки или диапазоны. Ставим курсор в поле «Число1». Мышью выделяем на листе тот диапазон значений, который нужно обработать. Если таких областей несколько и они не смежные между собой, то координаты следующей указываем в поле «Число2» и т.д. Когда все нужные данные введены, жмем на кнопку «OK»
  4. В предварительно выделенной ячейке отображается итог расчета выбранного вида стандартного отклонения.

Урок: Формула среднего квадратичного отклонения в Excel

Шаг 2: расчет среднего арифметического

Среднее арифметическое является отношением общей суммы всех значений числового ряда к их количеству. Для расчета этого показателя тоже существует отдельная функция – СРЗНАЧ. Вычислим её значение на конкретном примере.

  1. Выделяем на листе ячейку для вывода результата. Жмем на уже знакомую нам кнопку «Вставить функцию».
  2. В статистической категории Мастера функций ищем наименование «СРЗНАЧ». После его выделения жмем на кнопку «OK».
  3. Запускается окно аргументов СРЗНАЧ. Аргументы полностью идентичны тем, что и у операторов группы СТАНДОТКЛОН. То есть, в их качестве могут выступать как отдельные числовые величины, так и ссылки. Устанавливаем курсор в поле «Число1». Так же, как и в предыдущем случае, выделяем на листе нужную нам совокупность ячеек. После того, как их координаты были занесены в поле окна аргументов, жмем на кнопку «OK».
  4. Результат вычисления среднего арифметического выводится в ту ячейку, которая была выделена перед открытием Мастера функций.

Урок: Как посчитать среднее значение в Excel

Шаг 3: нахождение коэффициента вариации

Теперь у нас имеются все необходимые данные для того, чтобы непосредственно рассчитать сам коэффициент вариации.

  1. Выделяем ячейку, в которую будет выводиться результат. Прежде всего, нужно учесть, что коэффициент вариации является процентным значением. В связи с этим следует поменять формат ячейки на соответствующий. Это можно сделать после её выделения, находясь во вкладке «Главная». Кликаем по полю формата на ленте в блоке инструментов «Число». Из раскрывшегося списка вариантов выбираем «Процентный». После этих действий формат у элемента будет соответствующий.
  2. Снова возвращаемся к ячейке для вывода результата. Активируем её двойным щелчком левой кнопки мыши. Ставим в ней знак «=». Выделяем элемент, в котором расположен итог вычисления стандартного отклонения. Кликаем по кнопке «разделить» (/) на клавиатуре. Далее выделяем ячейку, в которой располагается среднее арифметическое заданного числового ряда. Для того, чтобы произвести расчет и вывести значение, щёлкаем по кнопке Enter на клавиатуре.
  3. Как видим, результат расчета выведен на экран.

Таким образом мы произвели вычисление коэффициента вариации, ссылаясь на ячейки, в которых уже были рассчитаны стандартное отклонение и среднее арифметическое. Но можно поступить и несколько по-иному, не рассчитывая отдельно данные значения.

  1. Выделяем предварительно отформатированную под процентный формат ячейку, в которой будет выведен результат. Прописываем в ней формулу по типу:

    = СТАНДОТКЛОН.В(диапазон_значений)/СРЗНАЧ(диапазон_значений)

    Вместо наименования «Диапазон значений» вставляем реальные координаты области, в которой размещен исследуемый числовой ряд. Это можно сделать простым выделением данного диапазона. Вместо оператора СТАНДОТКЛОН.В, если пользователь считает нужным, можно применять функцию СТАНДОТКЛОН.Г.

  2. После этого, чтобы рассчитать значение и показать результат на экране монитора, щелкаем по кнопке Enter.

Существует условное разграничение. Считается, что если показатель коэффициента вариации менее 33%, то совокупность чисел однородная. В обратном случае её принято характеризовать, как неоднородную.

Как видим, программа Эксель позволяет значительно упростить расчет такого сложного статистического вычисления, как поиск коэффициента вариации. К сожалению, в приложении пока не существует функции, которая высчитывала бы этот показатель в одно действие, но при помощи операторов СТАНДОТКЛОН и СРЗНАЧ эта задача очень упрощается. Таким образом, в Excel её может выполнить даже человек, который не имеет высокого уровня знаний связанных со статистическими закономерностями.

Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.
Опишите, что у вас не получилось. Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.
Помогла ли вам эта статья?
ДА НЕТ

Коэффициент вариации | Статистика-задачи с решениями

Коэффициент вариации определяет, насколько группа наблюдений отличается по какому-либо признаку, например, очень ли разнообразен рост у детей класса IIа или, может быть, все дети одного роста. \ (\)

Коэффициент вариации определяется по формуле:

\ (\ большая V = \ frac {s} {\ overline {X}} \)

\(\overline{X}\) - среднее
\(s\) - стандартное отклонение

Результат чаще всего выражается в процентах, что мы интерпретируем как «типичное процентное отклонение от нормы».

Коэффициент вариации используется для проверки того, является ли данный признак статистически значимым, т.е. достаточно ли он изменчив/разнообразен:

Более 10% Изменчивость признака составляет статистически значимо
Менее 10% Изменчивость признака не является статистически значимой

Примечание : Процентный уровень зависит от источников или… провайдера.
Обычно в литературе встречал 10%, так и здесь говорю.
Стоит проверить свои заметки, чтобы быть уверенным.

Сравнение двух или более популяций

Коэффициент вариации можно также использовать для
сравнения двух совокупностей. Одного только стандартного отклонения недостаточно при сравнении двух разных групп населения (например, 2 разных компаний или 2 разных предметов (компьютер и мобильный телефон).
Это точно обсуждается в задачах.

Задачи

Задание 1
Средняя продолжительность выполнения задания среди студентов составила 20 минут, а дисперсия составила \(4мин^{2}\).Рассчитайте коэффициент вариации и ответьте на вопрос, является ли время, необходимое для выполнения задачи, статистически значимым.

Остальной контент платный. Совершить покупку или авторизоваться

Правила доступны здесь

Авторизоваться или Выкуп

Проверять Выкуп

Отмена

Абонемент на 30 дней, 49 злотых

Доступ к концу сеанса (28.02), 59

зл. 30 дней, весь контент + автоматическое решение проблем, 99

зл. Доступ к концу сеанса (17.07), весь контент + автоматическое решение проблем, 109

зл.

Отмена

Задача 2

У нас есть 2 группы наблюдений:

  1. Цена персональных компьютеров в магазине во Вроцлаве:
    зл.
  2. Цена рулона возле магазина:
    \(\overline{X}=0.6 \) злотых, \ (s = 0,1 \)
  3. злотых

Какая характеристика имеет большую изменчивость?

Контент доступен после входа в систему

Задача 3

Рассчитать коэффициент вариации для данного ряда: 2, 3, 4, 2, 1,

Контент доступен после входа в систему

Задача 4

Рост определенной футбольной команды показан в таблице ниже:

90 106 90 107 90 108 90 109 Высота [см] 90 110 90 109 175 90 110 90 109 176 90 110 90 109 178 90 110 90 109 180 90 110 90 109 1910 90 90 90 121 90 122 90 123 90 108 90 125 Количество человек 90 126 90 125 2 90 126 90 125 2 90 126 90 125 9 90 126 90 125 6 90 126 90 125 1 90 126

Менеджмент заказал рубашки одного размера.Анализируя коэффициент вариации, ответьте на вопрос, было ли это правильным решением.

Контент доступен после входа в систему

.

Коэффициент вариации, мера вариации

Коэффициент вариации

Коэффициент вариации относится как к классическим мерам, так и к позиционным мерам (очень часто можно встретить информацию, что это только классическая мера вариации). Это отношение стандартного отклонения (четверть отклонения) к среднему (медиане). Коэффициент вариации выражается в процентах, т.е. результаты, полученные по приведенным выше формулам, следует умножить на 100%.При этом среднее или медиана должны вводиться в формулу в абсолютной форме, т.е. без знака. Чтобы наша мера коэффициента вариации давала истинную картину, истинную пропорцию, поскольку стандартное отклонение никогда не будет отрицательным, среднее значение также должно быть положительным при расчете результатов, поэтому следует ввести абсолютное значение.
Коэффициент вариации сообщает нам о изменчивости результатов наблюдений по отношению к «среднему значению». Это дает нам информацию о разбросе результатов, но в зависимости от того, насколько велико среднее значение (медиана).Это позволяет определить относительную меру дисперсии и облегчает сравнение изменчивости данных характеристик среди одной и той же группы людей или двух групп респондентов по одному и тому же признаку
Пример:

Учитель английского языка провел тест на аудирование и тест на аудирование среди учеников его класса. В тесте на аудирование можно было получить результат от 0 до 40, в тесте на грамматику - от 0 до 100. Обследуемая группа студентов набрала в тесте на аудирование средний балл 20 баллов, стандартное отклонение составило 8. точки.В случае грамматического теста средний балл составил 50, стандартное отклонение — 12 баллов.


Рассчитав соответственно коэффициенты вариации: (8/20) * 100% = 40% и (12/50) * 100% = 24%, учитель мог бы сказать, что в случае аудирования вариативность больше среди студентов учащиеся более дифференцированы по данному навыку, чем в случае теста на грамматику. Обладая этой информацией, учитель может попытаться уменьшить различия в этом навыке среди учащихся, вводя соответствующие упражнения.Так как тесты имели разную шкалу, с помощью коэффициента вариации можно было сравнить вариабельность в исследуемой группе по этим двум тестам. .90 000 Объем анализов (III классы) 9000 1

Объем анализов (классы III)

Твитнуть
3.1.2 Показатели волатильности
3.1.2.1 Диапазон изменения

Диапазон вариации также называют диапазоном или диапазоном вариации. Это просто разница между максимальным и минимальным значениями изучаемого признака.

R = x макс. - x мин.

Для получения дополнительной информации см. Показатели вариации.

3.1.2.2 Разница

Наиболее важным и, можно сказать, «первичным» статистическим параметром всех мер изменчивости является дисперсия. Для наших целей мы будем использовать незагроможденную оценку дисперсии в виде:

и оцените дисперсию по формуле, используя рассчитанный ряд распределения:

Для получения дополнительной информации см. Показатели вариации.

ПРИМЕЧАНИЕ : Не забудьте указать правильные единицы измерения! Он прокомментирует оценку дисперсии на основе подробного ряда и ряда распределения.отличаются ли эти значения существенно друг от друга (на сколько процентов), или они похожи.

3.1.2.3 Стандартное отклонение

Мы вычисляем стандартные отклонения, укореняя дисперсию (рассчитанную на основе незагроможденной оценки (рост для подробного ряда).

Для получения дополнительной информации см. Показатели вариации.

ПРИМЕЧАНИЕ : Не забудьте указать правильные единицы измерения!

3.1.2.4 Коэффициент вариации

Рассчитываем коэффициенты вариации по формуле:

Подробности см.: Меры вариации

ПРИМЕЧАНИЕ : Не забывайте о безразмерности коэффициента вариации! На основе классификации Барышева он дает степень изменчивости месторождений по двум рассматриваемым параметрам. Он ответит на вопрос, какой из параметров характеризуется относительно более высоким уровнем изменчивости.

В рамках архивации расчеты должны производиться по таблице 2. и j завершает (столбцы 1-7).

90 150 90 150 90 150 90 150 90 150 90 150 90 150
Таблица 2. Вспомогательная расчетная таблица
лп х и у и x и - и ( x и - x и ) 2 y и - ȳ и ( и и - ȳ и ) 2 x и у и x и 2 ( x и - x и ) 3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1
2
...
нет
Σ ... ... ... ... ... ... ...
р. ... ...

ПРИМЕЧАНИЕ Заполненные и другие графы таблицы будут использованы в дальнейших анализах, в т.ч. для расчета коэффициента линейной корреляции Пирсона .

.

5 Регрессия | Описательная статистика

Метод регрессии используется для функционального отображения связи между изучаемыми переменными. Его цель — поиск определенного класса функций, которые наилучшим образом характеризуют связь между переменными. Эта функция называется функцией регрессии. При построении модели мы хотим достичь конкретных когнитивных целей.

Простая регрессия

Цель регрессии — построить модель, описывающую реальность на основе доступной информации.Такая модель выполняет когнитивную функцию - дает знания о явлении, а также дает возможность прогнозирования (предсказания) неизвестного значения анализируемого признака.

Рассмотрим простой пример доходов и расходов:

2300 2600
1800 2400
2400 2900
2300 2800
2800 3000
2000 2500
2100 2700

Как и в корреляционном анализе, отправной точкой для простой регрессии является создание графика рассеяния.

Чтобы можно было применить регрессионную модель, между переменными должна существовать корреляция, и она должна быть линейной. Затем на основе содержательных критериев определяем зависимую переменную (\(y\)) и объясняющую переменную (\(x\)).

Зависимость расходов от доходов кажется очевидной - за \(у\) будем считать расходы, а \(х\) будет доход. Хорошей практикой является размещение объясняемой переменной на оси OY, а объясняющей переменной на оси OX. Нас интересует создание модели, упрощающей реальность до уровня формулы прямой, общий вид которой следующий:

\ [y_i = a_1 \ cdot x_i + a_0 \]

В случае всего двух точек определение коэффициентов \(a_1\) и \(a_0\) не составит труда.Однако для данного примера нужно использовать классический метод наименьших квадратов (КМНК), в котором мы минимизируем расстояние точек от скорректированной прямой.

Теперь давайте попробуем подобрать несколько прямых линий — они могут идти по-разному.

На следующем шаге вычисляем разницу между существующими точками и соответствующими значениями на прямой:

Отметив \(y_i\) как действительное значение расходов и \(\hat{y_i}\) как значение, лежащее на прямой, мы хотим минимизировать выражение \(\sum\limits_{i = 1} ^ {n} {(y_ {i} - \ hat {y} _ {i}) ^ 2} \ rightarrow min \).Разность \(y_{i}-\hat{y}_{i}\) называется невязкой. Определив эти значения для проанализированных нами строк, получим следующие результаты:

красный 101430
зеленый 264300
синий 22462143

Как видим, наименьшее значение суммы квадратов невязок наблюдается для красной линии. Теперь нас интересует узор этой линии.Принимая более ранние обозначения, общий вид линии регрессии выглядит следующим образом:

\ [\ шапка {у} _ {я} = а_ {1} х_ {я} + а_ {0} \]

где \(y\) с символом вставки (\(\hat{y}\)) обозначает теоретическое значение, лежащее на определяемой прямой.

Следовательно, эмпирические/фактические значения (значения) будут описываться формулой:

\ [y_ {i} = a_ {1} x_ {i} + a_ {0} + u_ {i} \]

, где \ (u_i \) обозначает остаточный компонент, вычисляемый как \ (u_ {i} = y_ {i} - \ hat {y} _ {i} \).

Модель доходов-расходов выглядит следующим образом:

\[\шапка{у_и}=1,357х_и-1421,429\]

Подставив в эту формулу первое значение дохода - 2400 злотых, мы получим теоретическое/модельное значение расходов:

\[\шапка{у_1}=1,357\cдот 2400 - 1421,429=1835,371\]

Это значение находится на красной линии и отличается от фактического значения расходов, полученных этим лицом, которое составляет 1800 злотых.Разница между реальным значением и модельным значением называется остатком и в данном случае составляет:

\[u_1=1800-1835,371=-35,371\]

Таким образом, можно сказать, что созданная модель не сильно отличается от реальности для этого наблюдения. На основе двух вышеуказанных значений можно рассчитать фактическое значение:

\[y_1=1,357\cdot 2400 - 1421,429 - 35,371=1800\]

Зная интуицию, лежащую в основе регрессионного анализа, мы перейдем к анализу выбранного магазина Россмана и на этой основе зададим параметры модели и интерпретируем их.Созданная модель также будет использоваться для прогнозирования.

Основываясь на стоимости продаж и количестве покупателей в данном магазине Rossmann i, мы хотели бы определить возможный уровень продаж для данного количества покупателей, например, 1000 покупателей.

В анализируемом случае магазина Rossmann зависимой переменной будет уровень продаж (y), который мы объясним количеством покупателей (x). Наша цель — найти прямую линию, которая проходит как можно ближе ко всем точкам на графике.{2}}} \]

или зная значение коэффициента линейной корреляции Пирсона:

\ [a_ {1} = r \ frac {S_ {y}} {S_ {x}} \]

, в свою очередь значение отрезка можно получить по формуле:

\ [а_ {0} = \ бар {у} -а_ {1} \ бар {х} \]

где:

  • \(r\) - коэффициент линейной корреляции Пирсона между признаком \(x\) и \(y\),
  • \(S_y\) - стандартное отклонение для признака \(y\),
  • \(S_x\) - стандартное отклонение для признака \(x\),
  • \(\bar{y}\) - среднее по признаку \(y\),
  • \(\bar{x}\) - среднее значение по признаку \(x\).

На основании этого определяем, что интересующая нас прямая имеет следующую формулу:

\[\шапка{у}_i=10.45x_i-1091.22\]

Наклон (\ (a_1 \)) информирует вас о том, насколько среднее значение изменит значение объясняемой переменной (y), когда значение объясняющей переменной (x) увеличится на единицу. В нашем случае увеличение количества клиентов на 1 человека приведет к увеличению продаж в среднем на 10,45 евро.

В свою очередь точка пересечения (\(a_0\)) есть значение зависимой переменной (y), при котором значение объясняющей переменной (x) будет равно 0.Следует проявлять особую осторожность при интерпретации этого фактора, так как он часто не имеет смысла. В анализируемом примере коэффициент \(a_0\) сообщает, что при нулевом количестве покупателей продажа в магазине 1 составит -1091,22 евро.

Еще одним элементом регрессионного анализа является оценка соответствия модели. Для этого используем несколько мер.

Первой мерой, описывающей соответствие функции регрессии эмпирическим данным, является стандартное отклонение остаточного компонента , который представляет собой корень суммы квадратов остатков, деленный на количество наблюдений минус 2.2}} {n-2}} \]

Эта мера определяет, насколько в среднем (\(+/-\)) эмпирические значения объясняемой переменной отклоняются от теоретических значений этой переменной, рассчитанных на основе функции регрессии. Меньшие значения более желательны, поскольку они указывают на то, что наблюдения ближе к полученной линии регрессии. В анализируемом случае мы можем сделать вывод, что известные значения продаж отклоняются от теоретических значений в среднем на \ (+/- \) 351,57 евро.

Стандартное отклонение остаточного компонента также является мерой ошибки прогноза.Например, мы хотим проверить, как будут развиваться продажи при количестве клиентов, равном 1000 человек. После подстановки этого значения на функцию регрессии получаем:

\[y_{1000}=10,45\cdot 1000 - 1091,22=9358,78\]

На основании этого делаем вывод, что при 1000 клиентов прогнозируемый объем продаж составит 9358,78 евро \ (+/- \) 351,57 евро.

Другой мерой является коэффициент остаточной вариации , который мы получаем путем деления стандартного отклонения остаточного компонента на средний уровень признака:

\ [V_ {u} = \ frac {S_ {u}} {\ bar {y}} \ cdot 100 \% \]

Этот коэффициент показывает, какой процент от среднего уровня объясняемой переменной составляют случайные колебания, мерой которых является \(S_{u}\).Таким образом, параметр \ (V_ {u} \) является мерой относительной величины случайной ошибки. Некоторые авторы постулируют, что эту ошибку условно можно считать допустимой, если \ (V_ {u} < 15 \% \). Однако следует остерегаться «догматичного» подхода к оценке регрессионных моделей и только правильных порогов.

В нашем случае этот коэффициент будет \(V_{u}=\frac{351,57}{4730,72}\cdot 100\%=7\%\) это означает, что 7% среднего уровня продаж составляют случайные колебания.

Не менее важной мерой приспособления функции регрессии к эмпирическим данным является коэффициент детерминации или чаще коэффициент r в квадрате — от символа, которым он отмечен.2 = 11\%\), значит, 11% волатильности продаж не объяснялось функцией регрессии. Можно также сказать, что 11% волатильности продаж являются случайными факторами, не объясняемыми функцией регрессии.

Последним элементом анализа является оценка качества параметров функции регрессии \(a_1\) и \(a_0\). Мы определили уравнение регрессии на основании имеющихся данных, но уравнение этой линии в популяции нам неизвестно. В результате мы, возможно, немного запутались при вычислении коэффициентов \(a_1\) и \(a_0\).2}}} \]

Эти ошибки показывают, насколько в среднем (\ (+/- \)) оценки параметров регрессионной модели отклоняются от их истинных значений. Конечно, желательно, чтобы эти ошибки были как можно меньше. В связи с изложенным принято, что следующие соотношения:

\ [V_ {a_ {1}} = \ frac {S_ {a_ {1}}} {a_ {1}} \]

\ [V_ {a_ {0}} = \ frac {S_ {a_ {0}}} {a_ {0}} \]

не должен превышать значение 0,5 (50%) по абсолютной величине.

Это особенно важно для параметра наклона \(a_1\), но для точки пересечения \(a_0\) это свойство выполнять не обязательно.

В анализируемой нами модели значение параметра \(a_1\) отклоняется от своего истинного значения на \(+/-\)0,21, что составляет 2% от значения этого параметра. В свою очередь, значение параметра \(a_0\) отклоняется от своего истинного значения на \(+/-\)119,81, что составляет 11% от значения этого параметра.

Простая регрессия Excel

Отметьте точки на диаграмме рассеяния и щелкните правой кнопкой мыши. Выберите Добавить линию тренда , а затем выберите Отображать уравнение на графике и Отображать значения R-квадрата на графике.

Вы также можете определить параметры функции регрессии с помощью встроенной функции Excel ЛИНЕЙН. Синтаксис следующий:

  • ЛИНЕЙН (vector_y, vector_x, константа, статистика)
  • 90 163

    где:

    • vector_y - набор значений объясняемой переменной (y),
    • vector_x - набор значений объясняющей переменной (y),
    • константа - если мы даем значение 1, то точка пересечения рассчитывается нормально, если мы даем 0, модель будет оцениваться без точки пересечения,
    • статистика — если аргумент равен 1, ЛИНЕЙН возвращает дополнительную статистику регрессии, а если значение равно 0, функция возвращает только значения наклона и точки пересечения.

    После написания функции и учета всех аргументов нажмите ENTER - должно появиться одно значение. Затем выделить площадь 2 столбца на 5 строк с учетом полученного ранее значения в левой верхней ячейке. На следующем шаге перейдите в панель формул Excel и используйте секретную формулу CTRL + SHIFT + ENTER.

    В результате получаем таблицу размером 2х5, которая содержит следующие элементы:

    Коэффициент направления (\ (a_ {1} \)) Перехват (\ (a_ {0} \))
    Средняя ошибка оценки параметра (\ (S_ {a_ {1}} \)) Средняя ошибка оценки параметра (\ (S_ {a_ {0}} \))
    Коэффициент детерминации (\(R^2\)) Стандартное отклонение остатка (\ (S_ {u} \))
    F(\(F\)) статистика Количество степеней свободы (\ (n-2 \))
    Сумма квадратов регрессии (\ (\ сумма {(\ шляпа {у} - \ бар {у}) ^ 2} \)) Сумма квадратов остатков (\ (\ sum {(y- \ hat {y}) ^ 2} \))

    Вы также можете использовать графическую среду анализа данных для определения параметров регрессии.Для этого выберите вкладку ДАННЫЕ и АНАЛИЗ ДАННЫХ с правой стороны. В меню выберите РЕГРЕССИЯ и нажмите ОК. В параметрах ввода отметьте:

    • Диапазон ввода Y - набор значений зависимой переменной (y),
    • Диапазон ввода X - набор значений независимой переменной (x),
    • Заголовки — если выбраны столбцы и заголовки.

    В параметрах вывода укажите, где будет отображаться результат: текущий лист/новый лист/новая книга.2} \) 90 018 90 013 90 291 Итого 90 015 \ (н-1 \)

    Перекресток \ (а_ {0} \) \ (С_ {а_ {0}} \)
    переменная x \ (а_ {1} \) \ (С_ {а_ {1}} \)

    Зависимости:

    • Если мы удалим корень из формулы для стандартного отклонения остаточного компонента, мы получим дисперсию остаточного компонента, который должен быть сначала укоренен, чтобы можно было выполнить интерпретацию.

    • Если мы действительно хотим рассчитать значение стандартного отклонения остаточного компонента на основе необработанных значений, значение числителя можно считать из функции ЛИНЕЙН - 5-я строка, 2-й столбец. Затем достаточно разделить это значение на 4-ю строку второго столбца и укоренить его, чтобы получить значение \(S_u\). Мы делаем то же самое, если используем инструмент РЕГРЕССИЯ.

    • 90 163

      90 450 Задания 90 451 9000 3

      Сколько покупателей должно прийти в магазин № 7, чтобы объем продаж составил 20 000 евро? Сохраните полученную модель, интерпретируйте параметры регрессии и оцените качество подгонки.

      Линейный тренд

      В дополнение к указанию неизвестных значений для функции регрессия также используется для прогнозирования во времени. Например, имея данные о ежемесячных продажах в 2014 году, мы попытаемся определить возможные продажи в выбранном месяце 2015 года.

      Процедура очень похожа на простую регрессию, за исключением того, что вместо значения признака \ (x \) мы имеем последовательные номера периодов \ (t = 1,2,3, ..., n \). Тогда уравнение тренда выглядит так:

      \ [\ шапка {у} _ {я} = а_ {1} т_ {я} + а_ {0} \]

      Оценив параметры \(a_1\) и \(a_0\), мы будем их интерпретировать несколько иначе.Значение параметра \(a_1\) информирует о среднем изменении характеристики \(y\) от периода к периоду, а \(a_0\) является значением, полученным по модели за период, предшествующий анализу.

      Попробуем определить возможные продажи в январе 2015 года для магазина № 7. При этом мы агрегировали данные в месячную форму.

      Модель регрессии выглядит следующим образом:

      \[\шапка{у}_{я}=4850т_{я}+196592\]

      Он показывает, что из месяца в месяц продажи выросли в среднем на 4850 евро.2}}} \]

      где:

      • \(S_u\) - стандартное отклонение остаточного компонента,
      • \(n\) - количество известных периодов,
      • \(\bar{t}\) - среднее число периодов,
      • \(Т\) - номер периода, на который составляется прогноз.

      Стандартное отклонение остаточного компонента составило 20 031 евро, что означает, что известные месячные показатели продаж отклоняются от трендовых значений в среднем на \ (+/- \) 20 031 евро.

      При определении ошибки прогноза необходимо учитывать дополнительную временную составляющую.2} {143}} = 24341 \] Мы можем заметить, что ошибка прогноза не изменяется линейно:

      Задачи

      Какой месячный прогноз продаж (и ошибка прогноза) в магазине 5 в апреле 2015 г.

      Экзаменационное задание

      Было решено исследовать зависимость между ежедневным количеством покупателей (в тысячах человек) и ежедневным доходом (в тысячах злотых) в определенной сети магазинов. Для этого были отобраны 16 магазинов (по одному от каждого воеводства), в которых эти значения были проанализированы.Анализ показал, что среднее количество клиентов составило 1,5 тысячи. человек, а ежедневный доход 40 тыс. злотый. Коэффициент вариации по количеству клиентов составил 13%, а по выручке – 17%. Сумма квадратов остатков равнялась 70, а коэффициент корреляции Пирсона равнялся 0,89.

      1. Найдите параметры функции регрессии и запишите ее вид.
      2. Оценить качество полученной функции.
      3. Каков прогнозируемый дневной доход (плюс ошибка прогноза) для магазина, обслуживающего 800 человек в день?

      Ред.

      Данные:

      • \ (\ бар {х} = 1,5 \)
      • \ (\ бар {у} = 40 \)
      • \ (V_x = 0,13 \)
      • \(V_y=0,17\)
      • \(\сумма{(у-\шапка{у})^2}=70\)
      • \ (n = 16 \)
      • \ (r = 0,89 \)

      На основании вышеприведенных данных вычисляем \ (S_x = V_x \ cdot \ bar {x} = 0,13 \ cdot 1,5 = 0,195 \) и \ (S_y = V_y \ cdot \ bar {y} = 0,17 \ cdot 40 = 6.8\).2 = 0,79 \).

      Ежедневный доход магазина, обслуживающего 800 человек в день, составит \(\шат{у}(0,8)=31,04\cдот 0,8-6,55=18,27\)тыс. PLN \ (+/- 2,24 \) тыс. злотый.

      .

      Интерпретация коэффициента случайной вариации - Answersdescription.pl 9000 1

      Формула коэффициента вариации выглядит следующим образом: Эта формула означает, что стандартное отклонение делится на среднее арифметическое, а полученный результат умножается на 100%.Коэффициент случайной вариации - формула и интерпретация [01:01:30] коэффициент случайной вариации - пример [01:04:16] обсуждение анализа дисперсии объясняемой переменной [01:07:08] коэффициент детерминации - формулы и интерпретация [01:12:04] коэффициент сходимости - формулы и интерпретация [01 :16:25] Этот коэффициент показывает, какой процент от среднего уровня зависимой переменной составляют случайные колебания, мерой которых является \(S_{u}\).3} \) Коэффициент случайной вариации … V 100% y V [Интерпретация: Доля средней остаточной ошибки в среднем значении объясняемой переменной равна V .. Это отношение стандартного отклонения (четверть отклонения) к среднее (медиана) .. Коэффициент детерминации 2 R. Коэффициенты Pp и Ppk рассчитываются для сравнения с полученными значениями Cp и Cpk, а также для оценки улучшения производительности процесса с течением времени

      Коэффициент вариации говорит вам о силе вашей дисперсии.{2} \) \ (r_ {xy} \) - коэффициент линейной регрессии между X и Y. Классический коэффициент вариации: 100% () x s x Vs = Коэффициент вариации выражает, какой процент составляет стандартное отклонение по отношению к среднему арифметическому сравнение дифференцирования нескольких переменных.. Это безразмерная величина (без единицы).. Коэффициент детерминации 2¦ 2 2 1 1 … T t t T t t yy R yy ¦ Интерпретация: Изменчивость зависимой переменной имеет форму в 2 R под влиянием изменчивости объясняющих переменных модели.коэффициент случайной вариации v u = s u y 100%.. Значение коэффициента выражается в процентах, и его интерпретация зависит от размера коэффициента: 100% - очень сильная изменчивость.. Он показывает нам, насколько сильно разнятся данные. , Если * WWeed, (например, * 10% W e) мы оцениваем модель положительно. Коэффициенты Cp и Cpk называются индексами возможностей процесса, потому что они говорят, на какое качество способен процесс за короткий период времени.коэффициент случайной вариации, определяемый по формуле: y S W e Этот коэффициент информирует о том, что часть среднего значения объясняемой переменной является стандартной ошибкой оценки и обычно выражается в процентах

      Интерпретация коэффициента вариации связана с его величиной.

      Как видите, коэффициент вариации является мерой, аналогичной стандартному отклонению, обе меры имеют схожую интерпретацию Интерпретация.. Коэффициент вариации выражается в процентах, то есть из полученных результатов.В отличие от среднего отклонения, определяющего абсолютную дифференциацию признака, коэффициент вариации является мерой относительной, т. е. зависит от значения среднего арифметического. дифференциация в выборке, большое значение коэффициента - большой разброс результатов. Таким образом, параметр \(V_{u}\) является мерой относительного размера случайной ошибки. Коэффициент случайной вариации составляет: 0,087492 / 11,76334 = 0,007438 * 100% = 0,7438%

      Меньшие значения коэффициента We указывают на лучшее соответствие модели эмпирическим данным.

      Контрактная разбивка выглядит следующим образом:

      Тогда называется наличие связанных рангов) Коэффициент вариации является мерой дифференциации.

      Мы обычно используем две или более группы для сравнения, когда есть одинаковые значения переменных, мы присваиваем им среднее арифметическое, вычисленное из их последовательных номеров.. коэффициент изменчивости распределения (классический или позиционный) Абсолютная мера изменчивости распределения - позволяет измерить процент изменчивости распределения: диапазон Коэффициент случайной вариации We..} Коэффициент случайной вариации … V 100% y V [Интерпретация : Доля средней остаточной ошибки в среднем значении переменной объясняемой величины равна V. .. Позиционный коэффициент вариации В суженной области варьирования X отличался от Коэффициент вариации (интерпретация) Коэффициент вариации говорит о вариации выборки.{2} \) определяет, какая часть данных объясняется моделью - чем крупнее линия регрессии, тем лучше подходит к данным: 0,0 - 0,5 - неудовлетворительное соответствие w = коэффициент случайной вариации (четкости) R2 = коэффициент детерминации Тестирование гипотеза о значимости коэффициентов (F) Для нелинейных моделей - приведенные выше методики оценки следует рассчитывать и интерпретировать только для линеаризованной преобразованной формы.. Выразим в процентах.. Определяется формулой: V = s x ¯ , Икс ¯ ≠ 0, {\ displaystyle V = {rac {s} {\ overline {x}}}, \ quad {\ overline {x}} eq 0,} где: s {\ displaystyle s} Коэффициент случайного вариация сообщает, какой процент от среднего арифметического объясненной модели составляет стандартное отклонение остатков..


      .

      Как рассчитать коэффициент вариации в Excel

      Каждый раз, когда вы выполняете статистический анализ в Excel, вы имеете дело с вычислением таких значений, как дисперсия, стандартное отклонение и, конечно же, коэффициент вариации. Последнему стоит уделить особое внимание. Очень важно, чтобы любой новичок, только начинающий работать с табличным редактором, мог быстро рассчитать относительный предел спреда.

      В этой статье объясняется, как автоматизировать вычисления при прогнозировании данных.

      Что такое коэффициент вариации и для чего он нужен?

      Так что, мне кажется, стоит совершить небольшой теоретический экскурс и разобраться в природе коэффициента вариации. Этот показатель необходим для отражения диапазона данных относительно среднего значения. Другими словами, он показывает отношение стандартного отклонения к среднему значению. Коэффициент вариации измеряется в процентах, и с его помощью отображается однородность временного ряда.

      Коэффициент вариации станет незаменимым помощником, когда необходимо сделать прогноз на основе данных заданной выборки.Этот индикатор выделит основной ряд значений, которые будут наиболее полезны для дальнейших прогнозов, а также очистит выборку от неактуальных факторов. Итак, если вы видите, что значение фактора равно 0%, то можно с уверенностью сказать, что ряд является однородным, а значит, все значения в нем равны между собой. Если коэффициент вариации больше 33%, значит, мы имеем дело с неравномерным рядом, в котором отдельные значения существенно отличаются от средней частоты дискретизации.

      Как найти стандартное отклонение?

      Так как для расчета индекса изменений в Excel нам необходимо использовать стандартное отклонение, будет уместно узнать, как мы вычисляем этот параметр.

      Из школьного курса алгебры мы знаем, что стандартное отклонение – это квадратный корень, извлеченный из дисперсии, то есть этот показатель определяет степень отклонения заданного показателя суммарной выборки от его среднего значения. С его помощью мы можем измерить абсолютную меру колебания изучаемого признака и однозначно интерпретировать ее.

      Вычислить коэффициент в Excel

      К сожалению, в Excel нет стандартной формулы, позволяющей автоматически вычислять скорость изменения. Но это не значит, что вы должны делать расчеты в уме. Отсутствие шаблона в строке формул никоим образом не умаляет Excel, поэтому вы легко можете заставить программу выполнить расчет, набрав соответствующую команду вручную.

      Вставьте формулу и укажите диапазон данных.

      Чтобы рассчитать коэффициент вариации в Excel, вспомните школьный курс математики и разделите стандартное отклонение на среднее значение выборки.Это означает, что на практике формула выглядит как СТАНДАРТ (заданный диапазон данных) / СРЗНАЧ (заданный диапазон данных). Введите эту формулу в ячейку Excel, где вы хотите получить нужный расчет.

      Помните, что, поскольку соотношение выражается в процентах, в ячейке с формулой нужно будет задать соответствующий формат. Сделать это можно следующим образом:

      1. Откройте вкладку «Главная».
      2. Найдите категорию «Формат ячейки» и выберите соответствующий параметр.

      Вы также можете установить процентный формат ячейки, щелкнув правой кнопкой мыши активированную ячейку таблицы. Во всплывающем контекстном меню типа вышеописанного алгоритма выберите категорию «Формат ячейки» и установите нужное значение.

      Выберите «Проценты» и при необходимости укажите количество знаков после запятой.

      Возможно, кому-то приведенный выше алгоритм покажется сложным. На самом деле вычислить коэффициент так же просто, как сложить два натуральных числа.Выполнив эту задачу в Excel, вы больше никогда не вернетесь к утомительным многозадачным решениям для ноутбуков.

      Все еще не проводите качественное сравнение степени разброса данных? Выборка потеряна? Тогда приступайте к делу и используйте весь теоретический материал, который был представлен выше! Пусть статистический анализ и разработка прогноза больше не вызывают страха и негатива. Экономьте время и энергию с помощью редактора листов Excel.

      .

      Classici Stranieri - Новости, электронные книги, аудиобиблиотеки бесплатно для консультации и скачать бесплатно

      Siamo la mediateca digitale più grande d'Italia. E ci dispiace per gli altri.

      Нота 10 мая 2022 года:

      Внимание! Хакер Сиамо Сотто Аттакко. L'attacco, di probabile ma non certificataprovienza russa, dovrebbe essere cessato. Ma ci vorranno руды, се не giorni, за riportare иль сито alla sua piena e totale funzionalità. Toglierò questa nota quando tutto sarà correttamente ripristinato.

      Qui trovi gli ultimi articoli del blog

      Ultimi articoli

      E per chi se la fosse persa, ecco la registrazione della serata di Presentazione del libro «Debito Formativo» di Valerio Di Stefano al Circolo Virtuoso «Il nome della rosa» di Giulianova ( nota del 7 maggio 2022 ):

      ed ecco l’elenco di tutte le nostre risorse coi relativi ссылка:

      Интегральная копия всех лингвистических версий Википедии, в формате HTML и без изображений, для быстрой консультации, выпущенной в 2008 году из дампов.wikimedia.org. Одиночные разделы доступны на всех страницах www.classicistranieri.com/tutte-le-versioni-linguistiche-per-la-static-wikipedia-2008.html. Per Dare un’occhiata, vai alla sezione in italiano. Вы можете скачать все дампы (в формате 7zip) для консультации в автономном режиме, а также на сайте gemello literaturaespanola.es.

      Концепция издания Википедии для дидаттики. Мы можем консультироваться онлайн на английском, французском, испанском и португальском языках. Откройте для загрузки (в формате RAR) и консультации в автономном режиме (версия на английском языке).

      Выберите электронную книгу Project Gutenberg на английском языке, в форматах HTML, TXT и ZIP.

      Выберите электронную книгу Project Gutenberg на итальянском языке, в форматах HTML, TXT и ZIP.

      Punch, или The London Charivari является набором юмористических и сатирических произведений на английском языке. Qui ne trovate una raccolta curata Dal Project Gutenberg. Potete collegarvi уна pagina ди esempio.

      Una accurata e обширный selezione ди либретти d'opera rippublicati су licenza дель сайт librettidoopera.Это. Per provarla, скачать либретто La Traviata Верди.

      Le disponibilità degli e-book di Stampa Alternativa в различных форматах. Puoi iniziare da qui, scaricando Il Maratoneta di Luca Coscioni, в формате PDF.

      Все аудиоданные от Валерио Ди Стефано в различных форматах аудио. Например, бесплатно скачать Официальный альбом Джан Бурраска Вамба в формате MP3! Запечатайте все в одном только соло (более 4 Гб.).

      Основные аудиозаписи, написанные Валерио Ди Стефано, записанные на Audible.it, и самые дорогие из них, а также эффективные средства массовой информации. Con un acquisto o un abbonamento su Audible puoi fare molto per noi. E и primi 30 дней соно бесплатно.

      Il Regalo Fatto ai Lettori per il nostro ultimo compleanno. Содержит все подборки librivox.org на итальянском языке. Potresti iniziare da Le meraviglie del 2000 di Emilio Salgari.Запишите все регистрации на librivox.org, которые являются общедоступными.

      Добавьте текст на итальянском языке Librivox.org для Audible.it.

      Лучшая подборка аудиобиблиотек Project Gutenberg в формате MP3 на английском и других языках.

      Многоязычный раздел, содержащий все версии Bibbia в pubblico dominio. Centinaia ди Migliaia ди Pagine да Consultare бесплатно. E 'Inoltre Disponibile una Audiolettura Integrale dell'Opera (название esempio, qui il primo capitolo della Genesi) e la versione PDF in pubblico dominio.Oltre a questo, disponiamo della concordanza biblica completa in sette volumi, a cura di Illuminato Butindaro, su gentile concessione del curatore.

      Старый прецедент, доступный во французской версии Луи Сегонда, испанской версии Рейна-Валера и онлайн-библии на китайском языке.

      Выберите электронную книгу в различных форматах, используя Liber Liber , для бесплатной загрузки. Per esempio, puoi scaricare subito la Divina Commedia e altre opere di Dante Alighieri direttamente da qui.Внутренний архив можно скачать в формате RAR для консультации в автономном режиме.

      Все электронные книги Liber Liber в версии HTML с визуализацией видео. Вы можете найти « Decameron » Джованни Боккаччо. E poi anche scaricarli tutti в одиночном клике.

      Аудиолибри

      L'Operazione с открытым исходным кодом Кимико Ишизака на Вариациони Гольдберга Баха. Qui trovate la partitura в формате PDF. Я сохраняю звук в формате MP3 и в формате WAV, чтобы сделать его идеальным и мастерским на компакт-диске.Da Qui potete accedere alla prima traccia.

      Полная опера для органа Иоганна Себастьяна Баха, nell'esecuzione del Dr. Джеймс Кибби в форматах MP3 и AAC + ZIP, с лицензией Creative Commons. Qui un estratto dal BWV 531.

      Несоизмеримая опера Даниэле Раймонди в формате HTML для прямой визуализации видео.

      Уникальная мини-библиотека рисунков и учебников для операционных систем и приложений с открытым исходным кодом. Вы можете прочитать Оперный кодекс Либеро Ричарда Столлмана в формате HTML, прямо на ПК, из других книг.

      Единая копия на вводном компакт-диске, предназначенном для учебных пособий Linux Documentation Project. Una miniera di informazioni. E, perriflettere un po ', c'è semper and libro Abbi cura di te Анны Рамбелли.

      Образ ISO из набора бесплатных приложений с открытым исходным кодом для Windows.

      Gestite anche altri siti Analoghi?

      Оввио. In linea puoi trovare:

      Una risorsa di informazione Parliamentare assolutamente gratuita e senza pubblicità (finalmente, eh ??)

      Портал для прослушивания, выделения и загрузки разделов классической музыки.Эта страница может быть загружена бесплатно из всех музыкальных файлов в формате MP3 классической и национальной музыки в один клик. Аттензионе! Si tratta di archivi molto grandi.

      Портал-пикколо для аудиобиблиотеки, свободно, бесплатно и без публикации. E ’giovane, имеет crescerà.

      Для того, чтобы аббиамо parcheggiato соло я свалки делла Статическая Википедия 2008. Il resto si vedrà.

      Il блог дель кураторе ди квеста mediateca, голубь esprime ле иск личных и законных мнений.

      E un elenco degli autori?

      Экколо!

      Авторы

      • Эббот Джейкоб
      • Ахо, Юхани
      • Аймар, Гюстав
      • Увы, Леопольдо (Кларин)
      • Альбертацци, Адольфо
      • Олкотт, Луиза Май 90 106
      • Альфьери, Витторио
      • Алжир, Горацио мл.
      • Алигьери, Данте
      • Аллен, Грент
      • Алмейда Гарретт, Жоао Батиста
      • Аноним
      • Аполлинер, Гийом
      • Эпплтон
      • , Виктор
      • Ариосто, Людовико
      • Арнольд, Мэтью
      • Артур, Т.С. 90 106
      • Остин, Джейн
      • Бальзак, Оноре де
      • Баррили, Антон Джулио
      • Бодлер, Шарль
      • Берлиоз, Гектор
      • Бласко Ибаньес, Висенте
      • Бонапарт, Наполеон
      • Браун, Лили
      • Бронте: Сестры
      • Буш, Вильгельм
      • Кабальеро, Фернан
      • 90 105 Кейбл, Джордж У. 90 106
      • Кейн, Генри
      • Калдекотт, Рэндольф
      • Кембридж, Ада
      • Камоэнс, Луис де
      • Кант, Минна
      • Капуана, Луиджи
      • Кэрролл, Льюис
      • Кастельнуово, Энрико
      • Сервантес, Мигель де
      • Честертон, Гилберт К.
      • Кольридж, Сэмюэл Т.
      • Коллоди, Карло
      • 90 105 Купер, Джеймс 90 106
      • Д'Аннунцио, Габриэле
      • Дарвин, Чарльз
      • Доде, Альфонс
      • Дэвис, Ричард Х.
      • Де Амичис, Эдмондо
      • Де Марчи, Эмилио
      • Ди Джакомо, Сальваторе
      • Диккенс, Чарльз
      • Дикинсон, Эмили
      • Достоевский Федор
      • Дойл, Артур С.
      • Дюма, Александр
      • Эдди, Мэри Бейкер
      • Эджворт, Мария
      • Элиот, Джордж
      • Еврипид
      • Фарина, Сальваторе
      • Фенн, Джордж М.
      • Филдинг, Генри
      • Фицджеральд, Фрэнсис Скотт
      • Флобер, Гюстав
      • Фогаззаро, Антонио
      • Фонтане, Теодор
      • Фрейд, Зигмунд
      • Гёте, Иоганн Вольфганг вом
      • Гримм, Геб
      • Харди, Томас
      • Харт, Фрэнсис Брет
      • Хауф, Вильгельм
      • Хоторн, Натаниет
      • Хеббель, Фридрих
      • 90 105 Хенти, Джордж А. 90 106
      • Хенти, Джордж Альфред
      • Хейзе, Пауль Иоганн Людвиг фон
      • Лафайет: мадам де
      • Ламартин, Альфонс де
      • Ландор, Уолтер С.
      • 90 105 Ланци, Луиджи А. 90 106
      • Лаут, Агнес
      • Лоуренс, Дэвид Х.
      • Лондон, Джек
      • Лонгфелло, Генри В.
      • Лавкрафт, Говард Филипп
      • Мансфилед, Кэтрин
      • Маркс, Карл
      • Мопассан, Ги де
      • Мелвилл, Герман
      • Мольер
      • Монтгомери, Люси Мод
      • Мюссе, Альфред де
      • Паласио Вальдес, Армандо
      • Панзини, Альфредо
      • Пеллико, Сильвио
      • Перес Гальдос, Бенито
      • По, Эдгар Аллан
      • Папа Александр
      • Прево, аббат
      • Пруст, Марсель
      • Кейрос, Хосе Мария Эса де
      • Рильке, Райнер Мария
      • Робестьер, Максимилиан де
      • Рольфс, Герхард
      • Саде, маркиз де
      • Саломе, Лу-Андреас
      • Сэнд, Джордж
      • Шиллер, Фридрих
      • Скотт, Уолтер
      • Серао, Матильда
      • Стендаль
      • Стивенсон, Роберт Л.
      • Стокер, Брэм
      • Сью, Эжен
      • Тагор, Рабиндранат
      • Теккерей, Уильям Н.
      • Тьер, Адольф
      • Твен, Марк
      • Валера, Хуан де
      • Верлен, Поль
      • Верн, Жюль
      • 90 105 Вольтер
      • Уортон, Эдит
      • Уитмен, Уолт
      • Уайльд, Оскар
      • Вульф, Вирджиния

      … я идентифицировал и продавал с публикацией!

      Sì, e allora?

      Posso farvi una donazione?

      Давай, грацие.Vedi la pagina dedicata. Se proprio vuoi aiutarci economicamente puoi acquistare uno dei nostri audiolibri su Audible, oppure su Mondadori Store. O dove vuoi, tanto siamo un po 'ovunque, anche qui.

      Приходите и позаботьтесь о личной жизни?

      Политика конфиденциальности La nostra и политика использования cookie-файлов La nostra в вашем распоряжении, потому что они приходят в конце службы. Puoi acconsentire о negare l'uso dei cookies di terze parti attraverso il banner che appare al primo accesso di una qualsiasi delle nostre pagine.Abbiamo un registro dei consensi ospitato dai server di iubenda.it.

      Приходите приобрести статистику?

      Non certo attraverso Google Analytics (незаконный статус, полученный от авторизации для защиты конфиденциальности Paesi dell'Uniane Europea, tra cui Austria e Francia). Вы affidiamo Матомо. Non acquisiamo il tuo indirizzo IP, né la città diprovienza delle visite. Для остальных статистических данных только для одного пользователя, а также для внутреннего пользования и NON для публикации.

      Posso avere maggiori informazioni sui vostri formati?

      Ma sì, siamo qui per questo.

      Informazioni sui nostri formati

      Страница постоянно продолжается. Abbiate pazienza.

      .

      Смотрите также

Только новые статьи

Введите свой e-mail

Видео-курс

Blender для новичков

Ваше имя:Ваш E-Mail: