Формула анализа отклонений (Содержание)

  • формула
  • Примеры

Что такое формула анализа отклонений?

Дисперсионный анализ является довольно важной формулой, используемой в управлении портфелем и другом финансовом и бизнес-анализе. Количественная формула может быть измерена как разница между плановыми и фактическими числами. Формула активно используется в анализе затрат для проверки расхождений между плановыми или стандартными затратами по сравнению с фактическими затратами. Анализ помогает руководству контролировать операционные показатели компании.

Формула для анализа отклонений приведена ниже

Variance = (X – µ) 2 / N

  • X обозначает значение отдельной точки данных
  • µ обозначает среднее или среднее значение отдельной точки данных
  • N обозначает количество отдельных точек данных в данном массиве

Формула анализа отклонений используется в настройке распределения вероятностей и дисперсии, а также определяется как мера риска от среднего среднего. Разница также показывает, насколько инвестор может принять на себя риск при покупке конкретной ценной бумаги.

Примеры формулы анализа отклонений (с шаблоном Excel)

Давайте рассмотрим пример, чтобы лучше понять расчет анализа отклонений.

Вы можете скачать этот шаблон Excel для анализа отклонений здесь - Шаблон Excel для анализа отклонений

Формула анализа отклонений - пример № 1

Рассмотрим набор данных, имеющий следующие наблюдения 2, 3, 6, 6, 7, 2, 1, 2, 8. Нам нужно рассчитать дисперсионный анализ.

Решение следующей проблемы может быть решено с помощью следующих шагов:

Среднее значение рассчитывается как:

Теперь нам нужно вычислить разницу между точками данных и средним значением.

Аналогичным образом рассчитайте для всех значений набора данных.

Рассчитайте квадрат разности между точками данных и средним значением.

Дисперсионный анализ рассчитывается по формуле, приведенной ниже

Дисперсия = (X - µ) 2 / N

На первом этапе мы вычислили среднее значение путем суммирования (2 + 3 + 6 + 6 + 7 + 2 + 1 + 2 + 8) / числа наблюдений, что дает нам среднее значение 4, 1. Затем в столбце 2 мы рассчитали разницу между точками данных и средним значением и возвели в квадрат каждое значение по отдельности. После суммирования столбца C и деления его на число наблюдений получаем дисперсию 5, 8.

Формула анализа отклонений - пример № 2

Высота собак в данном наборе случайной величины составляет 300 мм, 250 мм, 400 мм, 125 мм, 430 мм, 312 мм, 256 мм, 434 мм и 132 мм. Рассчитать дисперсионный анализ набора данных из среднего значения.

Решение следующей проблемы может быть решено с помощью следующих шагов:

Среднее значение рассчитывается как:

Теперь нам нужно вычислить разницу между точками данных и средним значением.

Аналогичным образом рассчитайте для всех значений набора данных.

Рассчитайте квадрат разности между точками данных и средним значением.

Дисперсионный анализ рассчитывается по формуле, приведенной ниже

Дисперсия = (X - µ) 2 / N

На первом этапе мы вычислили среднее значение путем суммирования (300 + 250 + 400 + 125 + 430 + 312 + 256 + 434 + 132) / числа наблюдений, что дает нам среднее значение 293, 2. Затем в столбце 2 мы рассчитали разницу между точками данных и средним значением и возвели в квадрат каждое значение по отдельности. После суммирования столбца C и деления его на число наблюдений получаем дисперсию 11985, 7.

Формула анализа отклонений - пример № 3

Оценки, набранные учащимися из большой выборки из 100 учащихся, составляют 12, 15, 18, 24, 36, 10. Рассчитайте дисперсионный анализ данных из среднего значения.

Решение следующей проблемы может быть решено с помощью следующих шагов:

Среднее значение рассчитывается как:

Теперь нам нужно вычислить разницу между точками данных и средним значением.

Аналогичным образом рассчитайте для всех значений набора данных.

Рассчитайте квадрат разности точек данных и среднего значения.

Дисперсионный анализ рассчитывается по формуле, приведенной ниже

Дисперсия = (X - µ) 2 / N

На первом этапе мы рассчитали среднее значение путем суммирования (12 + 15 + 18 + 24 + 36 + 10) / количества наблюдений, что дает нам среднее значение 19, 2. Затем в столбце 2 мы рассчитали разницу между точками данных и средним значением и возвели в квадрат каждое значение по отдельности. После суммирования столбца C и деления его на число наблюдений получаем дисперсию 76, 8.

объяснение

Формула дисперсионного анализа рассчитывается с использованием следующих шагов:

Шаг 1: Рассчитать среднее число наблюдений, присутствующих в массиве данных, которое мы можем рассчитать по простой формуле среднего значения, которая представляет собой сумму всех наблюдений, деленную на количество наблюдений.

Шаг 2: После вычисления среднего значения наблюдений каждое наблюдение вычитается из среднего значения, чтобы вычислить отклонение каждого наблюдения от среднего значения.

Шаг 3: Разница каждого наблюдения затем суммируется и возводится в квадрат, чтобы избежать отрицательно-положительного обозначения, а затем делится на количество наблюдений.

Актуальность и использование формулы анализа отклонений

Дисперсионный анализ может быть использован в следующих областях:

  • Управление портфелем ценных бумаг
  • Расчет доходности акций и портфеля
  • Бюджет VS Сравнение фактических затрат, которое очень часто используется в бизнесе
  • Прогнозирование затрат и выручки
  • существенность
  • Отношения между двумя переменными

Рекомендуемые статьи

Это было руководство к формуле анализа отклонений. Здесь мы обсудим, как рассчитать анализ отклонений, а также на практических примерах и загружаемом шаблоне Excel. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -

  1. Формула процентной ошибки с калькулятором
  2. Примеры формул регрессии с шаблоном Excel
  3. Что такое формула относительного стандартного отклонения?
  4. Как рассчитать корреляцию?

Категория:

Развитие предпринимательства