Как рассчитывается абсолютное отклонение
Расчет среднего абсолютного отклонения
Статистические данные позволяют измерить разброс или разброс. Хотя чаще всего используются диапазон и стандартное отклонение, есть и другие способы количественной оценки дисперсии. Мы посмотрим, как рассчитать среднее абсолютное отклонение для набора данных.
Определение
Начнем с определения среднего абсолютного отклонения, которое также называется средним абсолютным отклонением. Формула, отображаемая в этой статье, является формальным определением среднего абсолютного отклонения. Возможно, имеет смысл рассматривать эту формулу как процесс или серию шагов, которые мы можем использовать для получения нашей статистики.
Варианты
Наиболее распространенными статистическими измерениями центра набора данных являются среднее значение, медиана и мода. Таким образом, любой из них может использоваться как m при вычислении среднего абсолютного отклонения. Вот почему принято относиться к среднему абсолютному отклонению относительно среднего или среднему абсолютному отклонению от медианы. Мы увидим несколько примеров этого.
Пример: Среднее абсолютное отклонение относительно среднего
Предположим, что мы начнем со следующего набор данных:
1, 2, 2, 3, 5, 7, 7, 7, 7, 9.
Среднее значение этого набора данных равно 5. Следующая таблица организует нашу работу по вычислению среднего абсолютного отклонения от среднего..
Теперь разделим эту сумму на 10, поскольку всего имеется десять значений данных. Среднее абсолютное отклонение от среднего составляет 24/10 = 2,4.
Пример: Среднее абсолютное отклонение от среднего
Теперь мы начинаем с другого набора данных:
1, 1, 4, 5, 5, 5, 5, 7, 7, 10.
Как и в предыдущем наборе данных, среднее значение этого набора данных равно 5.
Таким образом, среднее абсолютное отклонение от среднего составляет 18/10 = 1,8. Сравним этот результат с первым примером. Хотя среднее значение было одинаковым для каждого из этих примеров, данные в первом примере были более разбросанными. Из этих двух примеров видно, что среднее абсолютное отклонение от первого примера больше, чем среднее абсолютное отклонение от второго примера. Чем больше среднее абсолютное отклонение, тем больше разброс наших данных.
Пример: среднее абсолютное отклонение относительно медианы
Начните с того же набора данных, что и в первом примере:
1, 2, 2, 3, 5, 7, 7, 7, 7, 9.
Медиана набора данных равна 6. В следующей таблице мы показываем детали расчета среднего абсолютного отклонения от медианы.
Снова делим сумму на 10 и получить среднее среднее отклонение от медианы как 24/10 = 2,4.
Пример: Среднее абсолютное отклонение от медианы
Начните с того же набора данных, что и раньше:
1, 2, 2, 3, 5, 7, 7, 7, 7, 9.
На этот раз мы обнаруживаем, что режим этого набора данных равен 7. В следующей таблице мы показываем детали вычисления среднего абсолютного отклонения для режима.
Делим сумму абсолютных отклонений и видим, что у нас есть среднее абсолютное отклонение о режиме 22/10 = 2.2.
Быстрые факты
Есть несколько основных свойств, касающихся средних абсолютных отклонений
Распространенное использование
Среднее абсолютное отклонение имеет несколько применений. Первое применение состоит в том, что эту статистику можно использовать для обучения некоторым идеям, лежащим в основе стандартного отклонения. Среднее абсолютное отклонение относительно среднего намного легче вычислить, чем стандартное отклонение. Это не требует, чтобы мы возводили отклонения в квадрат, и нам не нужно находить квадратный корень в конце нашего расчета. Кроме того, среднее абсолютное отклонение более интуитивно связано с разбросом набора данных, чем стандартное отклонение. Вот почему иногда сначала изучают среднее абсолютное отклонение, прежде чем вводить стандартное отклонение.
Некоторые зашли так далеко, что утверждают, что стандартное отклонение должно быть заменено средним абсолютным отклонением. Хотя стандартное отклонение важно для научных и математических приложений, оно не так интуитивно понятно, как среднее абсолютное отклонение. Для повседневных приложений среднее абсолютное отклонение — более ощутимый способ измерить разброс данных.
Как рассчитать отклонение показателей?
Как посчитать относительно отклонение?
А относительное отклонение — соотношение тех же показателей друг к другу, только выраженное в процентах. Показатели текущего периода надо разделить на показатели базового периода и умножить на 100. Так мы получаем в процентах относительное отклонение.
Как рассчитать абсолютное отклонение?
Абсолютное отклонение рассчитать очень легко — надо просто вычесть из отчетного периода сумму аналогичного нужного периода и в итоге получим абсолютное отклонение. Относительное же рассчитываем в процентном соотношении — так легче и понятнее.
Как рассчитать отклонение факта от плана?
Фактическую цифру умнож. на 100 и разделить на цифру плановую. От данного значения минус 100. Если результат отрицательный то значит на столько план не выполнен если положительный то соответственно перевыполнен план.
Как рассчитать абсолютное отклонение факта от плана?
Далее чтобы найти «отклонение от плана В ПРОЦЕНТАХ» берём величину (абсолютное отклонение) делим на плановую величину «195» и получаемый результат выражаем в процентах, а то бишь умножаем на 100. Формулы, для тех кому лениво читать: ((факт-план) /план) *100=процентное отклонение.
Как найти относительное изменение цены?
Как найти относительное отклонение? Мы берем показатель текущего периода (или фактический показатель) и делим его на показатель более раннего периода (или планового), умножаем полученное значение на 100 и вычитаем 100.
Как найти отклонение формула?
Процент отклонения вычисляется через вычитание старого значения от нового значения, а далее деление результата на старое значение. Результат вычисления этой формулы в Excel должен отображаться в процентном формате ячейки. В данном примере формула вычисления выглядит следующим образом (150-120)/120=25%.
Как определить абсолютное и относительное отклонение?
Относительное отклонение исчисляется отношением обсолютного отклонения к базовой(аналогичной) величине и умножено на 100%. Абсолютное отклонение это на самом деле всего лишь разница между периодом настоящим, который отчетный у вас и базовым, предыдущим периодом.
Как посчитать абсолютное изменение?
Формула относительного изменения
Как посчитать отклонение от среднего?
Вычисление стандартного отклонения
Как найти процент перевыполнения плана?
Для вычисления процента выполнения плана нужно разделить фактические показатели на плановые и умножить на 100. Если результат получится больше 100 – план перевыполнен.
Как считать план факт?
%плана_прогноз = (факт / текущий день) (план / количество дней в месяце) * 100%. Вот как выглядит эта формула в Excel: Если нужно взять именно текущий день, то пишем такую формулу: Да просто, как два пальца об асфальт.
Как вычислить стандартное отклонение в Excel?
Метод 3 Вычисление стандартного отклонения
Что такое план факторный анализ?
По сути, что такое план-факторный анализ? Это сверка фактических и планируемых показателей. Именно поэтому процедура имеет такое «говорящее» название. Подготовка предполагает на превентивном этапе разделение статей на два основных направления.
Как рассчитать относительное стандартное отклонение?
Относительное стандартное отклонение рассчитывается путем деления стандартного отклонения ряда значений на среднее значение.
Как рассчитать отклонение показателей?
Как посчитать относительно отклонение?
А относительное отклонение — соотношение тех же показателей друг к другу, только выраженное в процентах. Показатели текущего периода надо разделить на показатели базового периода и умножить на 100. Так мы получаем в процентах относительное отклонение.
Как рассчитать абсолютное отклонение?
Абсолютное отклонение рассчитать очень легко — надо просто вычесть из отчетного периода сумму аналогичного нужного периода и в итоге получим абсолютное отклонение. Относительное же рассчитываем в процентном соотношении — так легче и понятнее.
Как рассчитать отклонение факта от плана?
Фактическую цифру умнож. на 100 и разделить на цифру плановую. От данного значения минус 100. Если результат отрицательный то значит на столько план не выполнен если положительный то соответственно перевыполнен план.
Как рассчитать абсолютное отклонение факта от плана?
Далее чтобы найти «отклонение от плана В ПРОЦЕНТАХ» берём величину (абсолютное отклонение) делим на плановую величину «195» и получаемый результат выражаем в процентах, а то бишь умножаем на 100. Формулы, для тех кому лениво читать: ((факт-план) /план) *100=процентное отклонение.
Как найти относительное изменение цены?
Как найти относительное отклонение? Мы берем показатель текущего периода (или фактический показатель) и делим его на показатель более раннего периода (или планового), умножаем полученное значение на 100 и вычитаем 100.
Как найти отклонение формула?
Процент отклонения вычисляется через вычитание старого значения от нового значения, а далее деление результата на старое значение. Результат вычисления этой формулы в Excel должен отображаться в процентном формате ячейки. В данном примере формула вычисления выглядит следующим образом (150-120)/120=25%.
Как определить абсолютное и относительное отклонение?
Относительное отклонение исчисляется отношением обсолютного отклонения к базовой(аналогичной) величине и умножено на 100%. Абсолютное отклонение это на самом деле всего лишь разница между периодом настоящим, который отчетный у вас и базовым, предыдущим периодом.
Как посчитать абсолютное изменение?
Формула относительного изменения
Как посчитать отклонение от среднего?
Вычисление стандартного отклонения
Как найти процент перевыполнения плана?
Для вычисления процента выполнения плана нужно разделить фактические показатели на плановые и умножить на 100. Если результат получится больше 100 – план перевыполнен.
Как считать план факт?
%плана_прогноз = (факт / текущий день) (план / количество дней в месяце) * 100%. Вот как выглядит эта формула в Excel: Если нужно взять именно текущий день, то пишем такую формулу: Да просто, как два пальца об асфальт.
Как вычислить стандартное отклонение в Excel?
Метод 3 Вычисление стандартного отклонения
Что такое план факторный анализ?
По сути, что такое план-факторный анализ? Это сверка фактических и планируемых показателей. Именно поэтому процедура имеет такое «говорящее» название. Подготовка предполагает на превентивном этапе разделение статей на два основных направления.
Как рассчитать относительное стандартное отклонение?
Относительное стандартное отклонение рассчитывается путем деления стандартного отклонения ряда значений на среднее значение.
Расчет среднего абсолютного отклонения
Статистические данные позволяют измерить разброс или разброс. Хотя чаще всего используются диапазон и стандартное отклонение, есть и другие способы количественной оценки дисперсии. Мы посмотрим, как рассчитать среднее абсолютное отклонение для набора данных.
Определение
Начнем с определения среднего абсолютного отклонения, которое также называется средним абсолютным отклонением. Формула, отображаемая в этой статье, является формальным определением среднего абсолютного отклонения. Возможно, имеет смысл рассматривать эту формулу как процесс или серию шагов, которые мы можем использовать для получения нашей статистики.
Варианты
Наиболее распространенными статистическими измерениями центра набора данных являются среднее значение, медиана и мода. Таким образом, любой из них может использоваться как m при вычислении среднего абсолютного отклонения. Вот почему принято относиться к среднему абсолютному отклонению относительно среднего или среднему абсолютному отклонению от медианы. Мы увидим несколько примеров этого.
Пример: Среднее абсолютное отклонение относительно среднего
Предположим, что мы начнем со следующего набор данных:
1, 2, 2, 3, 5, 7, 7, 7, 7, 9.
Среднее значение этого набора данных равно 5. Следующая таблица организует нашу работу по вычислению среднего абсолютного отклонения от среднего..
Теперь разделим эту сумму на 10, поскольку всего имеется десять значений данных. Среднее абсолютное отклонение от среднего составляет 24/10 = 2,4.
Пример: Среднее абсолютное отклонение от среднего
Теперь мы начинаем с другого набора данных:
1, 1, 4, 5, 5, 5, 5, 7, 7, 10.
Как и в предыдущем наборе данных, среднее значение этого набора данных равно 5.
Таким образом, среднее абсолютное отклонение от среднего составляет 18/10 = 1,8. Сравним этот результат с первым примером. Хотя среднее значение было одинаковым для каждого из этих примеров, данные в первом примере были более разбросанными. Из этих двух примеров видно, что среднее абсолютное отклонение от первого примера больше, чем среднее абсолютное отклонение от второго примера. Чем больше среднее абсолютное отклонение, тем больше разброс наших данных.
Пример: среднее абсолютное отклонение относительно медианы
Начните с того же набора данных, что и в первом примере:
1, 2, 2, 3, 5, 7, 7, 7, 7, 9.
Медиана набора данных равна 6. В следующей таблице мы показываем детали расчета среднего абсолютного отклонения от медианы.
Снова делим сумму на 10 и получить среднее среднее отклонение от медианы как 24/10 = 2,4.
Пример: Среднее абсолютное отклонение от медианы
Начните с того же набора данных, что и раньше:
1, 2, 2, 3, 5, 7, 7, 7, 7, 9.
На этот раз мы обнаруживаем, что режим этого набора данных равен 7. В следующей таблице мы показываем детали вычисления среднего абсолютного отклонения для режима.
Делим сумму абсолютных отклонений и видим, что у нас есть среднее абсолютное отклонение о режиме 22/10 = 2.2.
Быстрые факты
Есть несколько основных свойств, касающихся средних абсолютных отклонений
Распространенное использование
Среднее абсолютное отклонение имеет несколько применений. Первое применение состоит в том, что эту статистику можно использовать для обучения некоторым идеям, лежащим в основе стандартного отклонения. Среднее абсолютное отклонение относительно среднего намного легче вычислить, чем стандартное отклонение. Это не требует, чтобы мы возводили отклонения в квадрат, и нам не нужно находить квадратный корень в конце нашего расчета. Кроме того, среднее абсолютное отклонение более интуитивно связано с разбросом набора данных, чем стандартное отклонение. Вот почему иногда сначала изучают среднее абсолютное отклонение, прежде чем вводить стандартное отклонение.
Некоторые зашли так далеко, что утверждают, что стандартное отклонение должно быть заменено средним абсолютным отклонением. Хотя стандартное отклонение важно для научных и математических приложений, оно не так интуитивно понятно, как среднее абсолютное отклонение. Для повседневных приложений среднее абсолютное отклонение — более ощутимый способ измерить разброс данных.
Как определить абсолютное и относительное отклонение. Как рассчитать отклонение
Понятие процент отклонения подразумевает разницу между двумя числовыми значениями в процентах. Приведем конкретный пример: допустим одного дня с оптового склада было продано 120 штук планшетов, а на следующий день – 150 штук. Разница в объемах продаж – очевидна, на 30 штук больше продано планшетов в следующий день. При вычитании от 150-ти числа 120 получаем отклонение, которое равно числу +30. Возникает вопрос: чем же является процентное отклонение?
Как посчитать отклонение в процентах в Excel
Процент отклонения вычисляется через вычитание старого значения от нового значения, а далее деление результата на старое значение. Результат вычисления этой формулы в Excel должен отображаться в процентном формате ячейки. В данном примере формула вычисления выглядит следующим образом (150-120)/120=25%. Формулу легко проверить 120+25%=150.
Ниже на рисунке представлен пример, как выше описанное вычисление представить в виде формулы Excel. Формула в ячейке D2 вычисляет процент отклонения между значениями продаж для текущего и прошлого года: =(C2-B2)/B2
Важно обратит внимание в данной формуле на наличие скобок. По умолчанию в Excel операция деления всегда имеет высший приоритет по отношению к операции вычитания. Поэтому если мы не поставим скобки, тогда сначала будет разделено значение, а потом из него вычитается другое значение. Такое вычисление (без наличия скобок) будет ошибочным. Закрытие первой части вычислений в формуле скобками автоматически повышает приоритет операции вычитания выше по отношению к операции деления.
Правильно со скобками введите формулу в ячейку D2, а далее просто скопируйте ее в остальные пустые ячейки диапазона D2:D5. Чтобы скопировать формулу самым быстрым способом, достаточно подвести курсор мышки к маркеру курсора клавиатуры (к нижнему правому углу) так, чтобы курсор мышки изменился со стрелочки на черный крестик. После чего просто сделайте двойной щелчок левой кнопкой мышки и Excel сам автоматически заполнит пустые ячейки формулой при этом сам определит диапазон D2:D5, который нужно заполнить до ячейки D5 и не более. Это очень удобный лайфхак в Excel.
Альтернативная формула для вычисления процента отклонения в Excel
В альтернативной формуле, вычисляющей относительное отклонение значений продаж с текущего года сразу делиться на значения продаж прошлого года, а только потом от результата отнимается единица: =C2/B2-1.
Как видно на рисунке результат вычисления альтернативной формулы такой же, как и в предыдущей, а значит правильный. Но альтернативную формулу легче записать, хот и возможно для кого-то сложнее прочитать так чтобы понять принцип ее действия. Или сложнее понять, какое значение выдает в результате вычисления данная формула если он не подписан.
Единственный недостаток данной альтернативной формулы – это отсутствие возможности рассчитать процентное отклонение при отрицательных числах в числителе или в заменителе. Даже если мы будем использовать в формуле функцию ABS, то формула будет возвращать ошибочный результат при отрицательном числе в заменителе.
Так как в Excel по умолчанию приоритет операции деления выше операции вычитания в данной формуле нет необходимости применять скобки.
Методика экономического анализа деятельности предприятия – совокупность специальных приемов, способов, методов, применяемых для обработки экономической информации о деятельности предприятия.
Важнейшими способами и приемами обработки данных являются:
– наблюдение, сводка, группировка
– абсолютные и относительные величины
Наблюдение, сводка, группировка. Изучение финансово-хозяйственной деятельности строительных предприятий предполагает в качестве первого шага сбор данных по заранее разработанному плану, который и называется статистическим наблюдение. План сбора данных может быть как тематическим, отражающим конкретные экономические явления и процессы на предприятии так и комплексным, охватывающим все аспекты финансово-хозяйственной деятельности. Экономические явления и процессы на предприятии характеризуются системой производственно-экономических показателей.
Собранный в процессе наблюдения материал подвергается первичной обработке: осуществляется проверка достоверности информации, систематизация и классификация.
Для обобщения первичного статистического материала применяют способ сводки и группировки данных. Сводкой называется сведение воедино материалов наблюдения и получение обобщающих характеристик изучаемого экономического явления. Простым примером сводки является выполнение итоговых подсчетов, определение общего результата влияния факторов на объем выполненных строительно-монтажных работ, на снижение себестоимости и т.д..
Группировкой называют выделение среди изучаемых явлений характерных групп по тем или иным признакам. Например, анализируя численность работников предприятия, необходимо выполнить группировку работников по возрасту, стажу, образованию, квалификации и другим признакам.
Относительные величины выражаются в процентах, в коэффициентах или индексах. Относительные величины используются для характеристики уровня выполнения планового задания, динамики показателей, изменения цен, структуры.
Средние величины. Для обобщающей количественной характеристики совокупности однородных экономических явлений по какому–либо признаку используются средние величины, т.е. с помощью одного числа характеризуют всю совокупность анализируемых явлений. Например, средняя заработная плата, средний разряд рабочих, средний разряд работ. В экономическом анализе используются различные типы средних величин (простые средние, взвешенные средние, среднегеометрические и др.). Методика расчета средних величин детально рассматривается в статистике.
Анализ динами стоимости основных производственных фондов
Для эффективного анализа данных и для нахождения проблемных участков в производстве необходимо находить отклонения в показателях. Отклонения бывают нескольких видов и отличаются как единицами измерения, так и способом получения, среди них можно выделить:
Как определить динамику изменения значений при отклонении
Нередко для того, чтобы понять насколько плавно изменяется тот или иной показатель на нескольких отрезках времени, простого среднего значения, сравниваемого с наименьшим или наибольшим числом из ряда – недостаточно. В таких случаях для более глубоко анализа применяется нахождение стандартного отклонения, показывающего более четко динамику изменения значений.
Даны показатели затрат на средства уборки для двух заведений: 10, 21, 49, 15, 59 и 31, 29, 34, 27, 32, где средним значением будет 30,8 и 30,6. Показатели в среднем приблизительно одинаковы, однако даже визуально видно, что значения в одном заведении изменяются не равномерно, что их контроль производится от случая к случаю. Но для более полного представления необходимо найти стандартное отклонение. Оно будет равно: 19,51 и 2,4. При среднем значении в первом заведении 30,8 показатели отклоняются от него более чем существенно – 21,8, соответственно у вас есть подтверждение небрежного отношения к работе.
Рассчитывается оно следующим образом:
Под понятием абсолютного отклонения принято подразумевать отличия одного показателя от другого в числовом значении. Например, разница выручки за два дня: 15-13=2, где 2 – абсолютное отклонение. Этот способ подходит для нахождения отклонения между фактическим и планируемым результатом.
Для правильного выбора уменьшаемого и вычитаемого, необходимо четко понимать, для чего находится отклонения, например в случае с прибылью, планируемая будет уменьшаемым, а фактическая – вычитаемым. Использование абсолютного отклонения редко помогает при глубоком анализе ситуации.
Процент воспринимается лучше
Относительным отклонением считают процентное отношение одного показателя к другому. Чаще всего его рассчитывают для понимания того, как тот или иной компонент относится к целому значению ли параметру, а также для нахождения отношения между планируемым показателем и фактическим. Это помогает найти отношение затрат на транспортировку к сумме всех затрат, или объясняет, как в процентах относится полученная выручка к планируемой.
Применение относительного отклонения позволяет повысить уровень наглядности проводимого анализа, что в свою очередь дает возможность более точно вычленить и оценить произошедшие в системе изменения.
Для примера можно найти абсолютное отклонение для полученной выручки относительно планируемой: при соответствующих значениях 1600 и 2000, оно составит 2000-1600=400. Это визуально воспринимается не так серьезно, как процентное отношение (2000-1600)/1600*100%=25%. Отклонение в 25% воспринимается более серьезно.
Как это поможет в сезонной работе
Селективное отклонение призвано помочь сравнить исследуемые данные за определенные промежутки времени. Данным отрезком времени могут быть кварталы, месяцы, не редко это сравнения дней. И для большей информативности необходимо сравнивать временные отрезки не в пределах одного года, а с такими же за прошлые года. Это более точно покажет общую тенденцию изменений величин на протяжении нескольких лет и поможет четче выявить влияющие на них факторы.
Наибольшую актуальность применение селективного отклонения находит в фирмах, доход которых неравномерно распределен на протяжении года. То есть поставщики сезонных продуктов или услуг.
Как выявить тренд отклонения
Сумма, исчисляемая нарастающим итогом, называется кумулятивным отклонением. Благодаря ему производится оценка параметра, его рост или падение за заданный промежуток времени, чаще всего месяц. А также позволяет спланировать конечный результат изменений за период. Благодаря этому можно игнорировать случайные, несистематические изменения параметра, не влияющие на долгосрочную перспективу (весь период) и давать более четкую тенденцию движения параметра. Она чаще всего показывается в виде прямой на графике, последовательно отмечающем все показатели параметра, и соединяющей начальную и конечную точки ломаной линии. Ее направление вниз или вверх и будет тенденцией.
Отклонение во временном разрезе
Зачастую с его помощью происходит сравнение фактического и планируемого показателя. Является крайне важным в случае негативного отклонения планового значения от фактического. Позволяет использовать в анализе реальный результат вместо планируемого или желаемого показателей.
Классификация отклонений. Расчет отклонений
К числу важнейших задач оперативного контроллинга относятся: контроль над исполнением бюджета предприятия, установление отклонений, анализ причин, вызвавших отклонения, выработка корректирующих мероприятий.
В результате бюджетирования устанавливаются плановые значения контролируемых величин, в качестве которых могут выступать количественные параметры деятельности предприятия, выраженные в натуральных и стоимостных показателях, а также качество, сроки и т.д. Объем контролируемых величин с целью выявления отклонений и анализа их причин устанавливается экономической целесообразностью, определяемой через соотношение выгоды, получаемой от устранения причин отклонения, и затрат на их выявление. Возможен частичный контроль наиболее значимых величин.
Фактические значения контролируемых величин выявляются на основе данных стратегического, финансового и управленческого учета на предприятии.
Отклонения плановых и фактических величин могут возникать по всем параметрам, определенным в бюджете:
Различают следующие виды отклонений:
Относительные отклонения. Отклонения рассчитываются по отношению к другим величинам и выражаются в процентах. Чаще всего относительное отклонение исчисляется по отношению к более общему показателю или параметру. Например, относительное отклонение затрат на материалы можно выразить в отношении к суммарным затратам или в процентах к обороту. Применение относительных отклонений повышает уровень информативности проводимого анализа и позволяет более отчетливо оценить изменения. Так, например, величина абсолютного отклонения оборота, равная 10-8=2, воспринимается не так остро, как величина отклонения в процентах: (10-8)/8*100%=25%.
Селективные отклонения. Этот метод расчета отклонений предполагает сравнение контролируемых величин во временном разрезе: квартал, месяц и даже иногда год. Сравнение контролируемых величин за определенный месяц текущего года с тем же месяцем предыдущего года может быть гораздо информативнее сравнения с предыдущим месяцем рассматриваемого планового периода. Использование селективных отклонений для анализа причин особенно актуально для предприятий, занимающихся сезонным бизнесом.
Кумулятивное отклонение. Суммы, исчисленные нарастающим итогом (кумулятивные суммы), и их отклонения позволяют оценить степень достижения за прошедшие периоды (месяцы) и возможную разницу к концу планового периода (года). Возникающие в отдельных периодах случайные колебания параметров деятельности предприятия могут привести к значительным отклонениям на коротком отрезке времени. Кумуляция позволяет компенсировать случайные отклонения (и более точно выявить тренд).
Определение
Математическое ожидание
Наш начинающий стрелок долго практиковался в стрельбе и заметил, что он попадает в разные значения с определенной вероятностью. Допустим, на основании большого количества выстрелов он выяснил, что попадает в 10 с вероятностью 15 %. Остальные значения получили свои вероятности:
Сейчас он готовится сделать очередной выстрел. Какое значение он выбьет с наибольшей вероятностью? Ответить на этот вопрос нам поможет математическое ожидание. Зная все эти вероятности, мы можем определить наиболее вероятный результат выстрела. Формула для вычисления математического ожидания довольно проста. Обозначим значение выстрела как C, а вероятность как p. Математическое ожидание будет равно сумме произведение соответствующих значений и их вероятностей:
Определим матожидание для нашего примера:
Итак, наиболее вероятно, что стрелок попадет в зону, дающую 7 очков. Эта зона будет самой простреленной, что является прекрасным результатом наиболее частого попадания. Для любой случайной величины показатель матожидания означает наиболее встречаемое значение или центр всех значений.
Дисперсия
Давайте рассчитаем разброс выстрелов для нашего случая:
Среднеквадратическое отклонение
Для превращения дисперсии в логично понятные баллы, килограммы или доллары используется среднеквадратическое отклонение, которое представляет собой квадратный корень из дисперсии. Давайте вычислим его для нашего примера:
S = sqrt(D) = sqrt(2,78) = 1,667
Мы получили баллы и теперь можем использовать их для связки с математически ожиданием. Наиболее вероятный результат выстрела в этом случае будет выражен как 7,75 плюс-минус 1,667. Этого достаточно для ответа, но так же мы можем сказать, что практически наверняка стрелок попадет в область мишени между 6,08 и 9,41.
Рассмотрим на примере
Волатильность валютной пары
Известно, что на валютном рынке широко используются приемы математической статистики. Во многих торговых терминалах встроены инструменты для подсчета волатильности актива, который демонстрирует меру изменчивости цены валютной пары. Конечно, финансовые рынки имеют свою специфику расчета волатильности как то цены открытия и закрытия биржевых площадок, но в качестве примера мы можем подсчитать сигму для последних семи дневных свечей и грубо прикинуть недельную волатильность.
Наиболее волатильным активом рынка Форекс по праву считается валютная пара фунт/иена. Пусть теоретически в течение недели цена закрытия токийской биржи принимала следующие значения:
145, 147, 146, 150, 152, 149, 148.
Введем эти данные в калькулятор и подсчитаем сигму, равную 2,23. Это означает, что в среднем курс японской иены изменялся на 2,23 иены ежедневно. Если бы все было так замечательно, трейдеры заработали бы на таких движениях миллионы.
Заключение
Стандартное отклонение используется в статистическом анализе числовых выборок. Это полезный коэффициент позволяющий оценить разброс данных, так как два набора с, казалось бы, одинаковым средним значением могут быть абсолютно разными по разбросу величин. Используйте наш калькулятор для поиска сигм небольших выборок.