Variacija - tai skaičiaus skirtumas tarp duomenų rinkinio. Variacija matuoja, kiek kiekvienas rinkinio numeris yra nuo vidurkio.
Naudodami duomenų rinkinių diagramą galime stebėti, koks yra tiesinis įvairių duomenų taškų ar skaičių santykis. Tai darome nubrėždami regresijos liniją, kuria bandoma sumažinti bet kurio atskiro duomenų taško atstumą nuo pačios linijos. Žemiau esančioje diagramoje duomenų taškai yra mėlyni taškai, oranžinė linija yra regresijos linija, o raudonos rodyklės yra atstumas nuo stebimų duomenų ir regresijos linija.
Paveikslėlis - Julie Bang © „Investopedia 2020“
Kai apskaičiuojame dispersiją, mes klausiame, kiek atstumo tikimės kitame duomenų taške, atsižvelgiant į visų šių duomenų taškų santykį? Šis „atstumas“ vadinamas klaidos terminu, ir tai yra tai, ką matuoja dispersija.
Pats savaime dispersija nėra dažnai naudinga, nes ji neturi vieneto, todėl sunku išmatuoti ir palyginti. Vis dėlto kvadratinė dispersijos šaknis yra standartinis nuokrypis, ir tai yra praktiška priemonė.
Variacijos skaičiavimas „Excel“
Apskaičiuoti dispersiją programoje Excel lengva, jei duomenų rinkinį jau įvedėte į programinę įrangą. Žemiau pateiktame pavyzdyje mes apskaičiuosime 20 dienų dienos grąžos dispersiją labai populiariame biržoje prekiaujamame fonde (ETF), pavadinimu SPY, kuris investuoja į S&P 500.
- Formulė yra = VAR.S (pasirinkite duomenis)
Priežastis, dėl kurios norite naudoti VAR.S, o ne VAR.P (kuri yra dar viena siūloma formulė), yra ta, kad dažnai jūs neturite visų duomenų, kuriuos reikia išmatuoti. Pvz., Jei mūsų lentelėje būtų visi „SPY ETF“ grąžos skaičiavimai, galėtume naudoti populiacijos matavimą VAR.P, bet kadangi mes matuojame tik paskutines 20 dienų, kad iliustruotume šią sąvoką, naudosime VAR.S.
Kaip matote, apskaičiuota.000018674 dispersijos vertė savaime mažai ką pasako apie duomenų rinkinį. Jei pereitume prie šios vertės kvadratinės šaknies ir gautume standartinį grąžos nuokrypį, tai būtų naudingiau.
