Проверка гипотезы о виде распределения

интерпретация

В классическом случае низкое среднеквадратическое отклонение означает, что смещение и дисперсия оценки малы одновременно . С помощью оценщика вы в среднем близки к оцениваемому функционалу (меньшее искажение), и в то же время вы знаете, что расчетные значения имеют небольшой разброс (низкая дисперсия) и, скорее всего, будут близки к их ожидаемому значению. .

Таким образом, с помощью MSE можно сравнивать методы оценки друг с другом. Идея состоит в том, что может быть выгодно предпочесть немного смещенную оценку, которая имеет гораздо меньшую дисперсию для нее. Процедура оценки с меньшей MSE обычно считается лучшей.

Проблема в том, что MSE зависит от неизвестного параметра популяции, который необходимо оценить.

Примечание. Почему именно квадраты разностей?

Но почему при вычислении дисперсии мы берём именно квадраты разностей? Допустим при измерении какого-то параметра, вы получили следующий набор значений: 4; 4; -4; -4. Если мы просто сложим абсолютные отклонения от среднего (разности) между собой … отрицательные значения взаимно уничтожатся с положительными:

.

Получается, этот вариант бесполезен. Тогда, может, стоит попробовать абсолютные значения отклонений (то есть модули этих значений)?

На первый взгляд получается неплохо (полученная величина, кстати, называется средним абсолютным отклонением), но не во всех случаях. Попробуем другой пример. Пусть в результате измерения получился следующий набор значений: 7; 1; -6; -2. Тогда среднее абсолютное отклонение равно:

Вот это да! Снова получили результат 4, хотя разности имеют гораздо больший разброс.

А теперь посмотрим, что получится, если возвести разности в квадрат (и взять потом квадратный корень из их суммы).

Для первого примера получится:

.

Для второго примера получится:

Теперь – совсем другое дело! Среднеквадратическое отклонение получается тем большим, чем больший разброс имеют разности … к чему мы и стремились.

Фактически в данном методе использована та же идея, что и при вычислении расстояния между точками, только примененная иным способом.

И с математической точки зрения использование квадратов и квадратных корней дает больше пользы, чем мы могли бы получить на основании абсолютных значений отклонений, благодаря чему среднеквадратическое отклонение применимо и для других математических задач.

О том, как найти среднеквадратическое отклонение, вам рассказал , Сергей Валерьевич

Х i —
случайные (текущие) величины;

X̅
–
среднее значение случайных величин по выборке, рассчитывается по формуле:

Sample size for process control

Oftentimes in process control one needs to estimate the number of samples needed in order to ensure that a process is performing up to specification. Upholding of standards usually happens by computing a confidence interval around the observed sample mean or, equivalently, through comparison with control charts. Since taking measures or estimating compliance with specification can be time consuming, material consuming, and even destructive, it is of utmost importance that quality control is assured with the minimum possible sample size. Our sigma calculator can help you with that — simply switch to «sample size» in the interface. If you want to learn more about the mathematics behind, keep reading.

In order to compute the sample size, one needs to have estimated the standard deviation σ of the characteristic of interest from past samples, needs to set a probability for the estimation procedure to contain the true value of the characteristic (customary values are 90%, 95%, 99%, but the exact value chosen depends on a trade-off between accuracy and cost of estimation), and needs to determine the maximum width of the interval which would satisfy the estimation task.

The latter is half the standard error E, also known as margin of error and is dubbed «maximum error» in the six sigma calculator interface.

The maximum error should certainly be less than the difference between the upper specification limit (UCL) and the lower specification limit (LCL) to be of any practical use. For example, if the upper specification limit for the diameter of a rod is 10.2mm and the lower specification limit is 10.0mm, the maximum error of the estimation procedure cannot be more than 10.2 — 10.0 = 0.2. Usually it is set significantly lower in order to ensure adherence to production standards. If the standard deviation is estimated from previous measurements to be 0.05 (making this a 4σ process), the maximum error can be set to 0.025 (margin of error of 0.0125), meaning that 62 randomly selected samples will need to be measured to ensure compliance with specification with a difference of no more than 0.025 with 95% confidence.

Of course, the above is just an example, but it should give the necessary understanding to make proper use of our six sigma calculator. You should follow the procedures for setting maximum error (or margin of error = 2 · maximum error) applicable to your particular case.

References

Smith, B. (1993) «Making War on Defects», IEEE Spectrum 30(9):43-50; DOI: 10.1109/6.275174

Shewhart, W.A. (1930) «Economic Control Of Quality Of Manufactured Product», Bell Labs Technical Journal 9(2):364-389; DOI: 10.1002/j.1538-7305.1930.tb00373.x

Akerman, T. (2018) «Where is the evidence for sigma shift?» https://www.tamarindtreeconsulting.com/where-is-the-evidence-for-sigma-shift/ , accessed Jul 18, 2019

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.

Что такое стандартное отклонение

Но… все будет немного иначе, если мы будем анализировать выборку
данных. В нашем примере мы рассматривали генеральную совокупность.
То есть наши 5 собак были единственными в мире собаками, которые нас интересовали.

Но если данные являются выборкой (значениями, которые выбрали из большой генеральной совокупности), тогда вычисления нужно вести иначе.

Если есть значений, то:

Все остальные расчеты производятся аналогично, в том числе и определение среднего.

Например, если наших пять собак – только выборка из генеральной совокупности собак (всех собак на планете), мы должны делить на 4, а не на 5,
а именно:

Дисперсия выборки = мм 2 .

При этом стандартное отклонение по выборке равно мм (округлено до ближайшего целого значения).

Можно сказать, что мы произвели некоторую “коррекцию” в случае, когда наши значения являются всего лишь небольшой выборкой.

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.

Интерпретация

Значение MSE, равное нулю, означающее, что оценщик предсказывает наблюдения параметра с идеальной точностью, является идеальным (но обычно невозможно).
θ^{\ displaystyle {\ hat {\ theta}}}θ{\ displaystyle \ theta}

Значения MSE могут использоваться для сравнительных целей. Две или более статистических моделей можно сравнить с использованием их MSE — в качестве меры того, насколько хорошо они объясняют данный набор наблюдений: несмещенная оценка (оцененная на основе статистической модели) с наименьшей дисперсией среди всех несмещенных оценок является лучшей несмещенной оценкой или MVUE (Несмещенная оценка минимальной дисперсии).

Как анализ дисперсии, так и методы линейной регрессии оценивают MSE как часть анализа и используют оцененную MSE для определения статистической значимости изучаемых факторов или предикторов. Цель экспериментального плана состоит в том, чтобы построить эксперименты таким образом, чтобы при анализе наблюдений MSE была близка к нулю относительно величины по крайней мере одного из оцененных эффектов лечения.

При одностороннем дисперсионном анализе MSE можно вычислить путем деления суммы квадратов ошибок и степени свободы. Кроме того, значение f представляет собой отношение среднего квадрата обработки и MSE.

MSE также используется в нескольких методах пошаговой регрессии как часть определения того, сколько предикторов из набора кандидатов включить в модель для данного набора наблюдений.

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

1. 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».

Результат расчета будет выведен в ту ячейку, которая была выделена в самом начале процедуры поиска среднего квадратичного отклонения.

Способ 2: вкладка «Формулы»

Также рассчитать значение среднеквадратичного отклонения можно через вкладку «Формулы».

1. Выделяем ячейку для вывода результата и переходим во вкладку «Формулы».

После этого запускается окно аргументов. Все дальнейшие действия нужно производить так же, как и в первом варианте.

Способ 3: ручной ввод формулы

Существует также способ, при котором вообще не нужно будет вызывать окно аргументов. Для этого следует ввести формулу вручную.

1. 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.

После того, как запись сделана, нажмите на кнопку Enter на клавиатуре.

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.

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.

Полный расчет среднеквадратичного значения (RMS)

Тем из нас, кто часто работает с электрическими системами переменного тока, необходимо помнить, что среднеквадратичные значения не ограничиваются синусоидальными сигналами. Кроме того, математическая процедура, которая создает среднеквадратичное значение, значительно сложнее, чем деление на \(\sqrt{2}\)

Так уж получилось, что с синусоидами процедура эквивалентна делению на \(\sqrt{2}\). Это упрощение не применяется к другим типам сигналов, таким как сигналы прямоугольной формы, сигналы треугольной формы или шум.

Рисунок 2 – Горизонтальная линия указывает среднеквадратичное значение этого шумового сигнала. Пиковое значение случайного шума обычно в 3-4 раза превышает среднеквадратичное значение.

Фактическое вычисление RMS, то есть вычисление, которое мы применяем к сигналам в целом, выражается следующим образом:

\

Эта же процедура словами: предположим, что x(t) – это сигнал во временной области, периодический в интервале от времени T₁ до времени T₂. Мы возводим в квадрат x(t), интегрируем этот возведенный в квадрат сигнал по соответствующему интервалу, делим интегрированное значение на длину интервала и затем извлекаем квадратный корень.

Интегрирование от T₁ до T₂ с последующим делением на (T₂–T₁) аналогично суммированию всех значений сигнала и делению на количество этих значений. Другими словами, выполнение этих двух шагов является эквивалентом во временной области для вычисления среднего арифметического для набора данных. Таким образом, мы извлекаем квадратный корень из среднего значения возведенного в квадрат сигнала: среднеквадратичное значение.

Using the Sigma Level Calculator

This sigma calculator can be used to estimate the sigma level of a process (of producing units or delivering a service) based on the ratio of defects it results in. Depending on the input, the output consists of:

• sigma level of the process (shows how well it is controlled relative to acceptance standard)
• yield in terms of opportunities which did not result in a defect (standard yield)
• yield in terms of acceptable products or services delivered (rolled throughput yield, RTY)
• percentage of defects from total opportunities of the process to produce a defect
• defects per million opportunities (DPMO, a.k.a. PPM)
• percentage of defect units from the total production
• defects per million units (DPM)

The minimum required input is DPMO in which case the six sigma calculator (not to be confused with a sigma notation calculator!) outputs the corresponding sigma level, standard yield and percent defects. Entering the number of defects and total opportunities for a defect to occur outputs the control level (sigma), yield, percent defects and DPMO. Entering defects, number of units and number of opportunities per unit (the number of specifications that need to be controlled for quality for each unit, defect opportunities per unit) results in the full output of the calculator, including DPM, percentage of defect units, and rolled throughput yield on top of the outputs covered so far.

Нормализация

Нормализация RMSD облегчает сравнение наборов данных или моделей с разными масштабами. Хотя в литературе нет последовательных средств нормализации, обычно выбираются среднее значение или диапазон (определяемый как максимальное значение минус минимальное значение) измеренных данных:

NрMSDзнак равнорMSDуМаксимум-умин{\ displaystyle \ mathrm {NRMSD} = {\ frac {\ mathrm {RMSD}} {y _ {\ max} -y _ {\ min}}}}или .NрMSDзнак равнорMSDу¯{\ displaystyle \ mathrm {NRMSD} = {\ frac {\ mathrm {RMSD}} {\ bar {y}}}}

Это значение обычно называется нормализованным среднеквадратичным отклонением или ошибкой (NRMSD или NRMSE) и часто выражается в процентах, где более низкие значения указывают на меньшую остаточную дисперсию. Во многих случаях, особенно для небольших выборок, на диапазон выборки, вероятно, влияет размер выборки, что затрудняет сравнения.

Другой возможный метод сделать RMSD более полезной мерой сравнения — разделить RMSD на межквартильный размах . При делении RMSD на IQR нормализованное значение становится менее чувствительным к экстремальным значениям целевой переменной.

рMSDяQрзнак равнорMSDяQр{\ displaystyle \ mathrm {RMSDIQR} = {\ frac {\ mathrm {RMSD}} {IQR}}} куда яQрзнак равноQ3-Q1{\ displaystyle IQR = Q_ {3} -Q_ {1}}

с , и где ВПР -1 является функцией квантиля .
Q1знак равноCDF-1(0,25){\ displaystyle Q_ {1} = {\ text {CDF}} ^ {- 1} (0,25)}Q3знак равноCDF-1(0,75),{\ displaystyle Q_ {3} = {\ text {CDF}} ^ {- 1} (0,75),}

При нормализации на среднее значение измерений можно использовать термин « коэффициент вариации RMSD, CV (RMSD) , чтобы избежать неоднозначности. Это аналогично коэффициенту вариации со среднеквадратичным отклонением вместо стандартного отклонения .

CV(рMSD)знак равнорMSDу¯.{\ displaystyle \ mathrm {CV (RMSD)} = {\ frac {\ mathrm {RMSD}} {\ bar {y}}}.}

Расчет дисперсии, среднеквадратичного (стандартного) отклонения, коэффициента вариации в Excel

Проведение любого статистического анализа немыслимо без расчетов. В это статье рассмотрим, как рассчитать дисперсию, среднеквадратичное отклонение, коэффиент вариации и другие статистические показатели в Excel.

Максимальное и минимальное значение

Начнем с формул максимума и минимума. Максимум – самое большое значение из анализируемого набора данных, минимум – самое маленькое. Это крайние значения в совокупности данных, обозначающие границы их вариации. Например, минимальные/максимальные цены на что-нибудь, выбор наилучшего или наихудшего решения задачи и т.д.

Для расчета этих показателей есть специальные функции — МАКС и МИН соответственно. Доступ есть прямо из ленты, в выпадающем списке авосумммы.

Если использовать вставку функций, то следует обратиться к категории «Статистические».

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

Среднее линейное отклонение

Среднее линейное отклонение представляет собой среднее из абсолютных (по модулю) отклонений от средней арифметической в анализируемой совокупности данных. Математическая формула имеет вид:

где

a – среднее линейное отклонение,

X – анализируемый показатель,

X̅ – среднее значение показателя,

n – количество значений в анализируемой совокупности данных.

В Эксель эта функция называется СРОТКЛ.

После выбора функции СРОТКЛ указываем диапазон данных, по которому должен произойти расчет. Нажимаем «ОК».

Среднеквадратичное отклонение

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

по генеральной совокупности

по выборке

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.

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:

=СТАНДОТКЛОН.Г()/СРЗНАЧ()

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

Изменить формат также можно, выбрав «Формат ячеек» 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.

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.

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

А сейчас предлагаю посмотреть видеоурок.

Легкой работы в Excel и до встречи на блоге statanaliz.info.

Стандартное отклонение в гистограммах:

Набор данных представлен в виде гистограммы, которая представляет числа в виде полос разной высоты. На гистограмме столбцы представляют диапазон набора данных. Более длинный столбец представляет более высокий диапазон набора данных, в то время как более широкий столбец указывает на большее стандартное отклонение, а более узкий столбец указывает на меньшее стандартное отклонение. Приведем пример:

Тестовые отметки 600 студентов со средним значением 100, ориентация гистограммы следующая:

Оценки за тесты по математике SD = 8,5

Оценки по английскому языку SD = 18,3

Оценки по физике SD = 25,8

По всем трем предметам тест по физике имеет самое высокое стандартное отклонение.

Заключение

Таким образом, вычислить стандартное отклонение средствами Excel несложно. Да и сама функция является основой статистических расчетов, которая является интуитивно понятной

Ведь очевидно, что важно не только среднее значение, но и разброс значений, из которых выводится среднее арифметическое. Ведь если половина народа богатая, а половина – бедная, то среднего класса по факту и не будет

Но при этом если вывести среднее арифметическое, то окажется, что среднестатистический гражданин как раз и является представителем среднего класса. Но это звучит, как минимум, странно. В общем, успехов в использовании этой функции.

Похожие записи:

Как и зачем очищать историю поиска Инструкция по созданию загрузочного носителя программой «windows 7 usb/dvd download tool» Просмотр характеристик компьютера на windows 7 6 способов исправления ошибки «video_tdr_failure» в windows 10 Что делать, если ноутбук не видит сети wi-fi в windows 10 If and in excel