Среднеквадратическое отклонение формула в excel
Excel среднеквадратическое отклонение
Расчет коэффициента вариации в Microsoft Excel
Смотрите также и инвестировать в на графике: разброса значений. применяется для сравнения столбца указывается вФормулаЧтобы не включать логические на массив.
СТАНДОТКЛОН сделать простым выделением
Вычисление коэффициента вариации
(/) коэффициент вариации.. Аргументы полностью идентичны все нужные данныеили
разделена, в зависимостиОдним из основных статистических активы предприятия ВОбычно показатель выражается вКоэффициент вариации позволяет сравнить разброса двух случайных двойных кавычках, напримерОписание (результат) значения и текстовыеФункция СТАНДОТКЛОНА предполагает, что
Шаг 1: расчет стандартного отклонения
и данного диапазона. Вместона клавиатуре. ДалееВыделяем 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 толькоСРЗНАЧ оператора выделяем ячейку, в
будет выводиться результат. у операторов группы
кнопку
. Выбираем наименование
генеральной совокупности происходит
-
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 генеральнойэта задача оченьСТАНДОТКЛОН.В которой располагается среднее Прежде всего, нужноСТАНДОТКЛОН
«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, вВ предварительно выделенной ячейкеили выборке, на два производятся довольно сложные
с разной ожидаемойЗначение 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
выбранного вида стандартного, в зависимости отСТАНДОТКЛОН.Г
Шаг 2: расчет среднего арифметического
Excel позволяют значительно уровнем риска? что свидетельствует об есть показатель увязывает наглядно иллюстрирует однородность задающее положение столбца27,46391572 следующей формуле: отклонение следует вычислять человек, который не
-
СТАНДОТКЛОН.Г и вывести значение, с этим следует числовые величины, так отклонения. того, по генеральной
и облегчить их дляДля сопоставления активов двух относительной однородности ряда. риск и доходность. временного ряда. в списке: 1
Юрикгде x — выборочное среднее с помощью функции имеет высокого уровня. щёлкаем по кнопке поменять формат ячейки и ссылки. УстанавливаемУрок: совокупности или поСТАНДОТКЛОН.В пользователя. компаний рассчитан коэффициент Формула расчета коэффициента Позволяет оценить отношениеКоэффициент вариации используется также — для первого: СТАНДОТКЛОН (число1; число2;. ) СРЗНАЧ(значение1,значение2,…), а n — СТАНДОТКЛОНПА. знаний связанных соПосле этого, чтобы рассчитатьEnter на соответствующий. Это курсор в поле
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
-
на клавиатуре. можно сделать после«Число1» в Excel расчет. Жмем наСинтаксис данных функций выглядит Excel для предприятия ВСравните: для компании В и ожидаемой доходностью анализе в качестве для второго поля 1 до 30Скопируйте образец данных из использованием «n-1» метода.Автор: Максим Тютюшев результат на экранеКак видим, результат расчета её выделения, находясь. Так же, какСреднее арифметическое является отношением кнопку соответствующим образом:
Этот показатель представляет собой – 50%, для коэффициент вариации составил в относительном выражении. количественного показателя риска, и так далее. числовых аргументов, соответствующих следующей таблицы иДопускаются 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 вложениемКритерий. Это диапазон
имена, массивы или синтаксис формулы и кнопкеТаким образом мы произвели«Главная» случае, выделяем на значений числового ряда.= СТАНДОТКЛОН.Г(Число1;Число2;…) к среднему арифметическому.
-
33%. Риск инвестирования является однородным, данные результаты. средств в определенные ячеек, содержащий задаваемые совокупности. Вместо аргументов,
ячейку A1 нового
ссылки, содержащие числа; использование функцииEnter 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 относительноПри принятии инвестиционного решения активы. Особенно эффективен условия. В качестве
совокупность ячеек. После Для расчета этого функции. Оно можетДля 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, такиев Microsoft Excel.Существует условное разграничение. Считается, в которых уже в блоке инструментов того, как их показателя тоже существует иметь от 1 стандартное отклонение, выделяемВ Экселе не существует в 1,54 раза момент: когда ожидаемая у активов разная использовать любой диапазон, использовать массив или выделите их и как ИСТИНА иОценивает стандартное отклонение по
что если показатель
СТАНДОТКЛОНА (функция СТАНДОТКЛОНА)
были рассчитаны стандартное«Число» координаты были занесены отдельная функция – до 255 полей,
любую свободную ячейку отдельно функции для (50% / 33%).Прежде чем включить в доходность актива близка доходность и различный
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 окнаСРЗНАЧ в которых могут на листе, которая вычисления этого показателя, Это означает, что
инвестиционный портфель дополнительный к 0, коэффициент уровень риска. К крайней мере одинИ 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 мереДСТАНДОТКЛ (база_данных; поле; необходимости измените ширину Аргументы, содержащие текст
разбросаны точки данных обратном случае её
по-иному, не рассчитывая. После этих действий«OK»
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.
Расчет среднего квадратичного отклонения в Microsoft Excel
Одним из основных инструментов статистического анализа является расчет среднего квадратичного отклонения. Данный показатель позволяет сделать оценку стандартного отклонения по выборке или по генеральной совокупности. Давайте узнаем, как использовать формулу определения среднеквадратичного отклонения в Excel.
Определение среднего квадратичного отклонения
Сразу определим, что же представляет собой среднеквадратичное отклонение и как выглядит его формула. Эта величина является корнем квадратным из среднего арифметического числа квадратов разности всех величин ряда и их среднего арифметического. Существует тождественное наименование данного показателя — стандартное отклонение. Оба названия полностью равнозначны.
Но, естественно, что в Экселе пользователю не приходится это высчитывать, так как за него все делает программа. Давайте узнаем, как посчитать стандартное отклонение в Excel.
Расчет в Excel
Рассчитать указанную величину в Экселе можно с помощью двух специальных функций СТАНДОТКЛОН.В (по выборочной совокупности) и СТАНДОТКЛОН.Г (по генеральной совокупности). Принцип их действия абсолютно одинаков, но вызвать их можно тремя способами, о которых мы поговорим ниже.
Способ 1: мастер функций
- Выделяем на листе ячейку, куда будет выводиться готовый результат. Кликаем на кнопку «Вставить функцию», расположенную слева от строки функций.
В открывшемся списке ищем запись СТАНДОТКЛОН.В или СТАНДОТКЛОН.Г. В списке имеется также функция СТАНДОТКЛОН, но она оставлена из предыдущих версий Excel в целях совместимости. После того, как запись выбрана, жмем на кнопку «OK».
Способ 2: вкладка «Формулы»
Также рассчитать значение среднеквадратичного отклонения можно через вкладку «Формулы».
-
Выделяем ячейку для вывода результата и переходим во вкладку «Формулы».
Способ 3: ручной ввод формулы
Существует также способ, при котором вообще не нужно будет вызывать окно аргументов. Для этого следует ввести формулу вручную.
-
Выделяем ячейку для вывода результата и прописываем в ней или в строке формул выражение по следующему шаблону:
=СТАНДОТКЛОН.Г(число1(адрес_ячейки1); число2(адрес_ячейки2);…)
или
=СТАНДОТКЛОН.В(число1(адрес_ячейки1); число2(адрес_ячейки2);…).
Всего можно записать при необходимости до 255 аргументов.
Как видим, механизм расчета среднеквадратичного отклонения в Excel очень простой. Пользователю нужно только ввести числа из совокупности или ссылки на ячейки, которые их содержат. Все расчеты выполняет сама программа. Намного сложнее осознать, что же собой представляет рассчитываемый показатель и как результаты расчета можно применить на практике. Но постижение этого уже относится больше к сфере статистики, чем к обучению работе с программным обеспечением.
Отблагодарите автора, поделитесь статьей в социальных сетях.
Дисперсия, среднеквадратичное (стандартное) отклонение, коэффициент вариации в Excel
Из предыдущей статьи мы узнали о таких показателях, как размах вариации, межквартильный размах и среднее линейное отклонение. В этой статье изучим дисперсию, среднеквадратичное отклонение и коэффициент вариации.
Дисперсия случайной величины – это один из основных показателей в статистике. Он отражает меру разброса данных вокруг средней арифметической.
Сейчас небольшой экскурс в теорию вероятностей, которая лежит в основе математической статистики. Как и матожидание, дисперсия является важной характеристикой случайной величины. Если матожидание отражает центр случайной величины, то дисперсия дает характеристику разброса данных вокруг центра.
Формула дисперсии в теории вероятностей имеет вид:
То есть дисперсия — это математическое ожидание отклонений от математического ожидания.
На практике при анализе выборок математическое ожидание, как правило, не известно. Поэтому вместо него используют оценку – среднее арифметическое. Расчет дисперсии производят по формуле:
s 2 – выборочная дисперсия, рассчитанная по данным наблюдений,
X – отдельные значения,
X̅– среднее арифметическое по выборке.
Стоит отметить, что у такого расчета дисперсии есть недостаток – она получается смещенной, т.е. ее математическое ожидание не равно истинному значению дисперсии. Подробней об этом здесь. Однако при увеличении объема выборки она все-таки приближается к своему теоретическому аналогу, т.е. является асимптотически не смещенной.
Простыми словами дисперсия – это средний квадрат отклонений. То есть вначале рассчитывается среднее значение, затем берется разница между каждым исходным и средним значением, возводится в квадрат, складывается и затем делится на количество значений в данной совокупности. Разница между отдельным значением и средней отражает меру отклонения. В квадрат возводится для того, чтобы все отклонения стали исключительно положительными числами и чтобы избежать взаимоуничтожения положительных и отрицательных отклонений при их суммировании. Затем, имея квадраты отклонений, просто рассчитываем среднюю арифметическую. Средний – квадрат – отклонений. Отклонения возводятся в квадрат, и считается средняя. Теперь вы знаете, как найти дисперсию.
Расчет дисперсии в Excel
Генеральную и выборочную дисперсии легко рассчитать в Excel. Есть специальные функции: ДИСП.Г и ДИСП.В соответственно.
В чистом виде дисперсия не используется. Это скорее вспомогательный и промежуточный показатель, который нужен в других расчетах. Отсюда неплохо бы знать математические свойства дисперсии.
Свойства дисперсии
Свойство 1. Дисперсия постоянной величины A равна (нулю).
Свойство 2. Если случайную величину умножить на постоянную А, то дисперсия этой случайной величины увеличится в А 2 раз. Другими словами, постоянный множитель можно вынести за знак дисперсии, возведя его в квадрат.
Свойство 3. Если к случайной величине добавить (или отнять) постоянную А, то дисперсия останется неизменной.
Свойство 4. Если случайные величины X и Y независимы, то дисперсия их суммы равна сумме их дисперсий.
Свойство 5. Если случайные величины X и Y независимы, то дисперсия их разницы также равна сумме дисперсий.
Среднеквадратичное (стандартное) отклонение
Если из дисперсии извлечь квадратный корень, получится среднеквадратичное (стандартное) отклонение (сокращенно СКО). Встречается название среднее квадратичное отклонение и сигма (от названия греческой буквы). Общая формула стандартного отклонения в математике следующая:
На практике формула стандартного отклонения следующая:
Как и с дисперсией, есть и немного другой вариант расчета. Но с ростом выборки разница исчезает.
Расчет cреднеквадратичного (стандартного) отклонения в Excel
Для расчета стандартного отклонения достаточно из дисперсии извлечь квадратный корень. Но в Excel есть и готовые функции: СТАНДОТКЛОН.Г и СТАНДОТКЛОН.В (по генеральной и выборочной совокупности соответственно).
Среднеквадратичное отклонение имеет те же единицы измерения, что и анализируемый показатель, поэтому является сопоставимым с исходными данными.
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.
Расчет коэффициента вариации в Excel
Расчет коэффициента вариации в Excel также производится делением стандартного отклонения на среднее арифметическое:
Коэффициент вариации обычно выражается в процентах, поэтому ячейке с формулой можно присвоить процентный формат:
Коэффициент осцилляции
Еще один показатель разброса данных на сегодня – коэффициент осцилляции. Это соотношение размаха вариации (разницы между максимальным и минимальным значением) к средней. Готовой формулы Excel нет, поэтому придется скомпоновать три функции: МАКС, МИН, СРЗНАЧ.
Коэффициент осцилляции показывает степень размаха вариации относительно средней, что также можно использовать для сравнения различных наборов данных.
Таким образом, в статистическом анализе существует система показателей, отражающих разброс или однородность данных. Ниже видео о том, как посчитать коэффициент вариации, дисперсию, стандартное (среднеквадратичное) отклонение и другие показатели вариации в Excel.
Разбираем формулы среднеквадратического отклонения и дисперсии в Excel
Цель данной статьи показать, как математические формулы, с которыми вы можете столкнуться в книгах и статьях, разложить на элементарные функции в Excel.
В данной статье мы разберем формулы среднеквадратического отклонения и дисперсии и рассчитаем их в Excel.
Перед тем как переходить к расчету среднеквадратического отклонения и разбирать формулу, желательно разобраться в элементарных статистических показателях и обозначениях.
Рассматривая формулы моделей прогнозирования, мы встретимся со следующими показателями:
Например, у нас есть временной ряд — продажи по неделям в шт.
Для этого временного ряда i=1, n=10 , ,
Рассмотрим формулу среднего значения:
Для нашего временного ряда определим среднее значение
Также для выявления тенденций помимо среднего значения представляет интерес и то, насколько наблюдения разбросаны относительно среднего. Среднеквадратическое отклонение показывает меру отклонения наблюдений относительно среднего.
Формула расчета среднеквадратического отклонение для выборки следующая:
Разложим формулу на составные части и рассчитаем среднеквадратическое отклонение в Excel на примере нашего временного ряда.
1. Рассчитаем среднее значение для этого воспользуемся формулой Excel =СРЗНАЧ(B11:K11)
= СРЗНАЧ(ссылка на диапазон) = 100/10=10
2. Определим отклонение каждого значения ряда относительно среднего
для первой недели = 6-10=-4
для второй недели = 10-10=0
для третей = 7-1=-3 и т.д.
3. Для каждого значения ряда определим квадрат разницы отклонения значений ряда относительно среднего
для первой недели = (-4)^2=16
для второй недели = 0^2=0
для третей = (-3)^2=9 и т.д.
4. Рассчитаем сумму квадратов отклонений значений относительно среднего с помощью формулы =СУММ(ссылка на диапазон (ссылка на диапазон с
)
=16+0+9+4+16+16+4+9+0+16=90
5. , для этого сумму квадратов отклонений значений относительно среднего разделим на количество значений минус единица (Сумма((Xi-Xср)^2))/(n-1)
= 90/(10-1)=10
6. Среднеквадратическое отклонение равно = корень(10)=3,2
Итак, в 6 шагов мы разложили сложную математическую формулу, надеюсь вам удалось разобраться со всеми частями формулы и вы сможете самостоятельно разобраться в других формулах.
Рассмотрим еще один показатель, который в будущем нам понадобятся — дисперсия.
Как рассчитать дисперсию в Excel?
Дисперсия — квадрат среднеквадратического отклонения и отражает разброс данных относительно среднего.
Рассчитаем дисперсию:
Итак, теперь мы умеем рассчитывать среднеквадратическое отклонение и дисперсию в Excel. Надеемся, полученные знания пригодятся вам в работе.
Точных вам прогнозов!
Присоединяйтесь к нам!
Скачивайте бесплатные приложения для прогнозирования и бизнес-анализа:
- Novo Forecast Lite — автоматический расчет прогноза в Excel .
- 4analytics — ABC-XYZ-анализ и анализ выбросов в Excel.
- Qlik Sense Desktop и QlikView Personal Edition — BI-системы для анализа и визуализации данных.
Тестируйте возможности платных решений:
- Novo Forecast PRO — прогнозирование в Excel для больших массивов данных.
Получите 10 рекомендаций по повышению точности прогнозов до 90% и выше.
Пусть имеется несколько чисел, характеризующих -либо однородные величины. Например, результаты измереений, взвешиваний, статистических наблюдений и т.п. Все представленные величины должны измеряться одной и той же измерения. Чтобы найти квадратичное отклонение, проделайте следующие действия.
Определите среднее арифметическое всех чисел: сложите все числа и разделите сумму на общее количество чисел.
Определите дисперсию (разброс) чисел: сложите квадраты найденных ранее отклонений и разделите полученную сумму на количество чисел.
В палате лежат семь больных с температурой 34, 35, 36, 37, 38, 39 и 40 градусов Цельсия.
Требуется определить среднее отклонение от средней .
Решение:
« по палате»: (34+35+36+37+38+39+40)/7=37 ºС;
Отклонения температур от среднего (в данном случае нормального значения): 34-37, 35-37, 36-37, 37-37, 38-37, 39-37, 40-37, получается: -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3 (ºС);
Разделите полученную раннее сумму чисел на их количество. Для точности вычисления лучше воспользоваться калькулятором. Итог деления является средним арифметическим значением слагаемых чисел.
Внимательно отнеситесь ко всем этапам расчета, так как ошибка хоть в одном из вычислений приведет к неправильному итоговому показателю. Проверяйте полученные расчеты на каждом этапе. Среднее арифметическое число имеет тот же измеритель, что и слагаемые числа, то есть если вы определяете среднюю посещаемость , то все показатели у вас будут «человек».
Данный способ вычисления применяется только в математических и статистических расчетах. Так, например, среднего арифметического значения в информатике имеет другой алгоритм вычисления. Среднее арифметическое значение является очень условным показателем. Оно показывает вероятность того или иного события при условии, что у него только один фактор либо показатель. Для наиболее глубокого анализа необходимо учитывать множество факторов. Для этого применяется вычисление более общих величин.
Среднее арифметическое — одна из мер центральной тенденции, широко используемая в математике и статистических расчетах. Найти среднее арифметическое число для нескольких значений очень просто, но у каждой задачи есть свои нюансы, знать которые для выполнения верных расчетов просто необходимо.
Количественных результатов проведенных подобных опытов.
Как найти среднее арифметическое число
Особенности работы с отрицательными числами
1. Нахождение общего среднего арифметического числа стандартным методом;
2. Нахождение среднего арифметического отрицательным чисел.
3. Вычисление среднего арифметического положительных чисел.
Ответы каждого из действий записываются через запятую.
Натуральные и десятичные дроби
При работе с натуральными дробями их следует привести к общему знаменателю, который умножается на количество чисел в массиве. В числителе ответа будет сумма приведенных числителей исходных дробных элементов.
В статье я решил рассмотреть, как работает стандартное отклонение в Excel с помощью функции СТАНДОТКЛОН. Я просто очень давно не описывал и не комментировал , 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:
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!
Для начала нам нужно определить «среднеквадратическое отклонение», что бы в дальнейшем произвести расчёт «стандартного отклонения», в этом нам поможет формула: Описать формулу возможно так: будет измеряться в тех же единицах что и измерения случайной величины и применяется при вычислении стандартной среднеарифметической ошибки, когда производятся построения доверительных интервалов, при проверке гипотез на статистику или же при анализе линейной взаимосвязи между независимыми величинами. Функцию определяют, как квадратный корень из дисперсии независимых величин.
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:
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 и для получения результата напишем формулу:
Точка — это абстрактный объект, который не имеет измерительных характеристик: ни высоты, ни длины, ни радиуса. В рамках задачи важно только его местоположение Точка обозначается цифрой или заглавной.
«Мир в ореховой скорлупке»