Дисперсия, среднеквадратичное (стандартное) отклонение, коэффициент вариации в excel

Как рассчитать дисперсию в Excel

Все, что вам нужно для расчета дисперсии в Excel, — это набор значений. Мы собираемся использовать VAR.S в приведенном ниже примере, но формула и методы точно такие же, независимо от того, какую формулу дисперсии вы используете:

1. Предполагая, что у вас есть готовый диапазон или дискретный набор значений, выберите пустую ячейку по вашему выбору.

1. В поле формулы введите = VAR.S (XX: YY), где значения X и Y заменяются номерами первой и последней ячеек диапазона.

1. Нажмите Enter, чтобы завершить расчет.

В качестве альтернативы вы можете указать конкретные значения, и в этом случае формула будет иметь вид = VAR.S (1,2,3,4). С числами, замененными на все, что вам нужно для расчета дисперсии. Вы можете ввести до 254 значений вручную таким образом, но если у вас есть только несколько значений, почти всегда лучше вводить данные в диапазоне ячеек, а затем использовать версию формулы, описанную выше, для диапазона ячеек.

Среднеквадратичное отклонение

Среднеквадратичное отклонение (СКО) – это корень из дисперсии. Этот показатель также называют стандартным отклонением и рассчитывают по формуле:

по генеральной совокупности

Можно просто извлечь корень из дисперсии, но в Excel для среднеквадратичного отклонения есть готовые функции: СТАНДОТКЛОН.Г и СТАНДОТКЛОН.В (по генеральной и выборочной совокупности соответственно).

Стандартное и среднеквадратичное отклонение, повторюсь, — синонимы.

Далее, как обычно, указываем нужный диапазон и нажимаем на «ОК». Среднеквадратическое отклонение имеет те же единицы измерения, что и анализируемый показатель, поэтому является сопоставимым с исходными данными. Об этом ниже.

Способ 3. Ручной ввод формулы среднеквадратичного отклонения в Эксель

Чтобы рассчитать стандартное отклонение в Microsoft Office Excel, можно ввести специальную формулу с клавиатуры, результат будет одинаковым. Такой метод вычисления заключается в выполнении следующих этапов:

1. Поставить курсор мыши в ячейку, куда будет выводиться результат.
2. В выделенный элемент ввести с клавиатуры формулу «=СТАНДОТКЛОН.В(а,b,c,d)». Вместо букв в скобках нужно указать соответствующие аргументы. Это числа из табличного массива данных.

Пример записи формулы для расчёта стандартного отклонения в Excel

1. Нажать на «Enter» для завершения процедуры.
2. Проверить результат. В итоге в ячейке должно отобразиться конкретное значение среднеквадратичного отклонения.

Финальный результат

Способ 4. Ручной подсчет

Такую операцию в Microsoft Office Excel нецелесообразно выполнять. Данный метод основан на применении обычного калькулятора, который также присутствует в Эксель. Для ручного счета необходимо проделать следующие действия по алгоритму:

1. Левой клавишей манипулятора выделить ячейку табличного массива, в которую будет выводиться результат.
2. Поставить знак «=» и с клавиатуры компьютера прописать числовые значения для расчета среднеквадратичного отклонения, указывая координаты соответствующих ячеек из таблички. Здесь надо подставлять параметры в формулу из первого рисунка.
3. После написания формулы нажать на «Enter» и убедиться, что в ячейке отобразился результат стандартного отклонения.

Как работает стандартное отклонение в Excel

      Добрый день!

     В статье я решил рассмотреть, как работает стандартное отклонение в Excel с помощью функции СТАНДОТКЛОН. Я просто очень давно не описывал и не комментировал статистические функции, а еще просто потому что это очень полезная функция для тех, кто изучает высшую математику.

А оказать помощь студентам – это святое, по себе знаю, как трудно она осваивается.

В реальности функции стандартных отклонений можно использовать для определения стабильности продаваемой продукции, создания цены, корректировки или формирования ассортимента, ну и других не менее полезных анализов ваших продаж.

В Excel используются несколько вариантов этой функции отклонения:

• Функция СТАНДОТКЛОНА – вычисляется отклонение по выборке текстовых и логических значений. При этом ложные логические и текстовые значения формула приравнивает к 0, а 1 будут равняться только истинные логические значения;
• Функция СТАНДОТКЛОН.В – производит оценку стандартного отклонения по выборке, при этом текстовые и логические значения игнорирует;
• Функция СТАНДОТКЛОН.Г – делает оценку отклонения по некой генеральной совокупности и как в предыдущей функции игнорируются текстовые и логические значения;
• Функция СТАНДОТКЛОНПА – также вычисляет по генеральной совокупности стандартное отклонение, но с учетом текстовых и логических значений. Равняться 1 будут только истинные логические значения, а ложные логические и текстовые значения будут приравнены к 0.

Математическая теория

      Для начала немножко о теории, как математическим языком можно описать функцию стандартного отклонения для применения ее в Excel, для анализа, к примеру, данных статистики продаж, но об этом дальше. Предупреждаю сразу, буду писать очень много непонятных слов… )))), если что ниже по тексту смотрите сразу практическое применение в программе.

     Что же собственно делает стандартное отклонение? Оно производит оценку среднеквадратического отклонения случайной величины Х относительно её математического ожидания на основе несмещённой оценки её дисперсии. Согласитесь, звучит запутанно, но я думаю учащиеся поймут о чём собственно идет речь!

     Теперь можно дать определение и стандартному отклонению – это анализ среднеквадратического отклонения случайной величины Х сравнительно её математической перспективы на основе несмещённой оценки её дисперсии. Формула записывается так:      Отмечу, что все две оценки предоставляются смещёнными. При общих случаях построить несмещённую оценку не является возможным. Но оценка на основе оценки несмещённой дисперсии будет состоятельной.

Практическое воплощение в Excel

     Ну а теперь отойдём от скучной теории и на практике посмотрим, как работает функция СТАНДОТКЛОН. Я не буду рассматривать все вариации функции стандартного отклонения в Excel, достаточно и одной, но в примерах. А для примера рассмотрим, как определяется статистика стабильности продаж.

      Для начала посмотрите на орфографию функции, а она как вы видите, очень проста:

        =СТАНДОТКЛОН.Г(_число1_;_число2_; ….), где:

Число1, число2, … — являют собой генеральную совокупность значений и имеют только числовые значения или же ссылки на них. Формула поддерживает до 255 числовых значений.

      Теперь создадим файл примера и на его основе рассмотрим работу этой функции.

     Так как для проведения аналитических вычислений необходимо использовать не меньше трёх значений, как в принципе в любом статистическом анализе, то и я взял условно 3 периода, это может быть год, квартал, месяц или неделя. В моем случае – месяц.

Для наибольшей достоверности рекомендую брать как можно большое количество периодов, но никак не менее трёх. Все данные в таблице очень простые для наглядности работы и функциональности формулы.

    Для начала нам необходимо посчитать среднее значение по месяцам. Будем использовать для этого функцию СРЗНАЧ и получится формула: =СРЗНАЧ(C4:E4).       Теперь собственно мы и можем найти стандартное отклонение с помощью функции СТАНДОТКЛОН.Г в значении которой нужно проставить продажи товара каждого периода.

Получится формула следующего вида: =СТАНДОТКЛОН.Г(C4;D4;E4).      Ну вот и сделана половина дел. Следующим шагом мы формируем «Вариацию», это получается делением на среднее значение, стандартного отклонения и результат переводим в проценты.

Получаем такую таблицу:        Ну вот основные расчёты окончены, осталось разобраться как идут продажи стабильно или нет. Возьмем как условие что отклонения в 10% это считается стабильно, от 10 до 25% это небольшие отклонения, а вот всё что выше 25% это уже не стабильно.

Для получения результата по условиям воспользуемся логической функцией ЕСЛИ и для получения результата напишем формулу:

                =ЕСЛИ(H4

Что такое корреляция простыми словами

Не хочу вас сразу грузить формулами и расчётами, об этом поговорим ближе к концу. Давайте сначала разберемся, что по своей сути означает цифра коэффициента корреляции, которую вы можете встретить в какой-нибудь книге или статье.

Значение коэффициента может меняться от -1 до +1:

Если значение близко к единице или минус единице — значит два явления так или иначе сильно взаимосвязаны. Впрочем, причины этого не всегда очевидны — явление А может влиять на явление B, может быть наоборот. Нередко бывает, что существует явление C, которое приводит в движение А и В одновременно. В общем, природа корреляции — это уже второй вопрос, которым должны заниматься исследователи.

Околонулевые значения, в свою очередь, говорят об отсутствии какой-либо зависимости между явлениями. Нет конкретного предела, где заканчивается случайность и начинается взаимосвязь, все зависит от предмета исследования и количества данных. Навскидку, обычно при значениях от -0.3 до 0.3 можно говорить о том, что зависимость отсутствует.

При высокой положительной корреляции вслед за графиком А растёт и график B, и чем выше значение, тем слаженнее оба движутся. Для наглядности, вот как выглядит корреляция +1:

Движения графиков полностью повторяют друг друга, причем это как в случае простого добавления, так и с множителем.

При сильной отрицательной корреляции рост графика А приводит к падению графика B и наоборот. Вот так выглядит корреляция -1:

Движения графиков похожи на зеркальные отражения.

Коэффициент корреляции — удобный инструмент для анализа во многих сферах науки и жизни. Его легко рассчитать в Excel и применить, поэтому самая большая сложность в работе с ним — грамотно подобрать данные для расчёта. Основное правило — чем больше данных, тем лучше. Многие взаимосвязи проявляют себя лишь на длинной дистанции.

Также нужно следить за тем, чтобы найденные корреляции не были ложными.

Коэффициент вариации

Значение стандартного отклонения зависит от масштаба самих данных, что не позволяет сравнивать вариабельность разных выборках. Чтобы устранить влияние масштаба, необходимо рассчитать коэффициент вариации по формуле:

По нему можно сравнивать однородность явлений даже с разным масштабом данных. В статистике принято, что, если значение коэффициента вариации менее 33%, то совокупность считается однородной, если больше 33%, то – неоднородной. В реальности, если коэффициент вариации превышает 33%, то специально ничего делать по этому поводу не нужно. Это информация для общего представления. В общем коэффициент вариации используют для оценки относительного разброса данных в выборке.

Коэффициент вариации

Все показатели, рассмотренные выше, имеют привязку к масштабу исходных данных и не позволяют получить образное представление о вариации анализируемой совокупности. Для получения относительной меры разброса данных используют коэффициент вариации, который рассчитывается путем деления среднего квадартического отклонения на среднее арифметическое значение. Математическая формула такова:

В Экселе нет готовой функции для расчета коэффициента вариации, что не есть большая проблема. Расчет можно произвести простым делением стандартного отклонения на среднее значение. Для этого в строке формул пишем:

В скобках должен быть указан диапазон данных. При необходимости используется среднее квадратическое отклонение по выборке (СТАНДОТКЛОН.В).

Коэффициент вариации обычно выражается в процентах, поэтому ячейку с формулой можно обрамить процентным форматом. Нужная кнопка находится на ленте на закладке «Главная»:

Изменить формат также можно, выбрав «Формат ячеек» из выпадающего списка после выделения нужной ячейки правой кнопкой мышки.

Коэффициент вариации, в отличие от других показателей разброса значений, используется как самостоятельный и весьма информативный индикатор вариации данных. В статистике принято считать, что если коэффициент вариации менее 33%, то совокупность данных является однородной, если более 33%, то – неоднородной. Эта информация может быть полезна для предварительного описания данных и определения возможностей проведения дальнейшего анализа. Кроме того, коэффициент вариации, измеряемый в процентах, позволяет сравнивать степень разброса различных данных независимо от их масштаба и единиц измерений. Полезное свойство.

В целом, с помощью Excel все, или почти все, статистические показатели рассчитываются очень просто. Если что-то непонятно, всегда можно воспользоваться окошком для поиска в Мастере функций. Ну, и Гугл в помощь.

Коэффициент вариации

Все показатели, рассмотренные выше, имеют привязку к масштабу исходных данных и не позволяют получить образное представление о вариации анализируемой совокупности. Для получения относительной меры разброса данных используют коэффициент вариации , который рассчитывается путем деления среднеквадратичного отклонения на среднее арифметическое . Формула коэффициента вариации проста:

Для расчета коэффициента вариации в Excel нет готовой функции, что не есть большая проблема. Расчет можно произвести простым делением стандартного отклонения на среднее значение. Для этого в строке формул пишем:

В скобках указывается диапазон данных. При необходимости используют среднее квадратичное отклонение по выборке (СТАНДОТКЛОН.В).

Коэффициент вариации обычно выражается в процентах, поэтому ячейку с формулой можно обрамить процентным форматом. Нужная кнопка находится на ленте на вкладке «Главная»:

Изменить формат также можно, выбрав из контекстного меню после выделения нужной ячейки и нажатия правой кнопкой мышки.

Коэффициент вариации, в отличие от других показателей разброса значений, используется как самостоятельный и весьма информативный индикатор вариации данных. В статистике принято считать, что если коэффициент вариации менее 33%, то совокупность данных является однородной, если более 33%, то – неоднородной. Эта информация может быть полезна для предварительного описания данных и определения возможностей проведения дальнейшего анализа. Кроме того, коэффициент вариации, измеряемый в процентах, позволяет сравнивать степень разброса различных данных независимо от их масштаба и единиц измерений. Полезное свойство.

Помогите в эксель рассчитать отклонение от нормы в % (внутри пример)

​ в строке за​ как для более​​ пустого диапазона, который,​​Запускается окно ввода данных​​ её включить.​​ результат расчета среднего​ держать в голове​ Если вам неудобно​ пункт «Среднее».​ в список аргументов.​​или​ жмем на кнопку​:​И ещё одна​​ значение за весь​ Только в этом​ копируем данную формулу​​ апрель. Вызываем окно​ поздних дат идет​

​ опять же, должен​​ для прогнозирования методом​

​Перемещаемся во вкладку​

• Относительное стандартное отклонение в excel
• Как в excel вывести среднее значение
• Среднее значение в excel на английском
• Смещенное отклонение excel это
• Отклонение от среднего значения excel
• Excel 2010 сброс настроек по умолчанию
• Excel word слияние
• Excel время перевести в число
• Excel вторая ось на графике
• Excel вычесть дату из даты
• Excel двойное условие
• Excel диапазон значений

Как написать коэффициент в экселе

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.

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».

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»

В предварительно выделенной ячейке отображается итог расчета выбранного вида стандартного отклонения.

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».

В статистической категории Мастера функций ищем наименование «СРЗНАЧ». После его выделения жмем на кнопку «OK».

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.

После того, как их координаты были занесены в поле окна аргументов, жмем на кнопку «OK».

Результат вычисления среднего арифметического выводится в ту ячейку, которая была выделена перед открытием Мастера функций.

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 «». Кликаем по полю формата на ленте в блоке инструментов «Число». Из раскрывшегося списка вариантов выбираем «Процентный».

После этих действий формат у элемента будет соответствующий.

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.

Об этой статье

wikiHow работает по принципу вики, а это значит, что многие наши статьи написаны несколькими авторами. При создании этой статьи над ее редактированием и улучшением работали, в том числе анонимно, 24 человек(а). Количество просмотров этой статьи: 60 477.

Категории: Математика

English:Calculate Mean, Standard Deviation, and Standard Error

Español:calcular el promedio, la desviación estándar y el error estándar

Deutsch:Berechnung des Mittelwertes, der Standardabweichung und der Standardfehler

Italiano:Calcolare la Media, la Deviazione Standard e l’Errore Standard

Português:Calcular Média, Desvio Padrão e Erro Padrão

Français:calculer la moyenne l’écart type et l’erreur type

Nederlands:Het gemiddelde en de standaarddeviatie berekenen

中文:计算均值、标准差和标准误差

Bahasa Indonesia:Menghitung Mean, Standar Deviasi, dan Standar Error

Печать

Что такое дисперсия?

«Дисперсия» — это способ измерения среднего расстояния от среднего. «Среднее» — это сумма всех значений в наборе данных, деленная на количество значений. Дисперсия дает нам представление о том, имеют ли значения в этом наборе данных тенденцию в среднем равномерно придерживаться среднего значения или разбросаны повсюду.

Математически дисперсия не так уж сложна:

1. Вычислите среднее значение набора значений. Чтобы вычислить среднее значение, возьмите сумму всех значений, разделенную на количество значений.
2. Возьмите каждое значение в вашем наборе и вычтите его из среднего.
3. Возведите полученные значения в квадрат (чтобы исключить отрицательные числа).
4. Сложите все квадраты значений вместе.
5. Вычислите среднее квадратов значений, чтобы получить дисперсию.

Как видите, вычислить это значение несложно. Однако если у вас есть сотни или тысячи значений, на то, чтобы сделать это вручную, уйдет целая вечность. Так что хорошо, что Excel может автоматизировать этот процесс!

Максимальное и минимальное значение

Начнем с формул максимума и минимума. Что такое максимальное и минимальное значение, уверен, знают почти все. Максимум – самое большое значение из анализируемого набора данных, минимум – самое маленькое (может быть и отрицательным числом). Это крайние значения в совокупности данных, обозначающие границы их вариации. Примеры реального использования каждый может придумать сам – их полно. Это и минимальные/максимальные цены на что-нибудь, и выбор наилучшего или наихудшего решения задачи, и всего, чего угодно. Минимум и максимум – весьма информативные показатели. Давайте теперь их рассчитаем в Excel.

Как нетрудно догадаться, делается сие элементарно – как два клика об асфальт. В Мастере функций следует выбрать: МАКС – для расчета максимального значения, МИН – для расчета минимального значения. Для облегчения поиска перечень всех функций можно отфильтровать по категории «Статистические».

Выбираем нужную формулу, в следующем окошке указываем диапазон данных (в котором ищется максимальное или минимальное значение) и жмем «ОК».

Функции МАКС и МИН достаточно часто используются, поэтому разработчики Экселя предусмотрительно добавили соответствующие кнопки в ленту. Они находятся там же, где суммаи среднее значение – в разворачивающемся списке.

В общем, для вызова функции максимума или минимума действий потребуется не больше, чем для расчета средней арифметической. Все архипросто.

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​

​ незначительном изменении доходности.​

​ заголовком столбца с​

​База данных. Интервал​

​ интерпретируются как 0​

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