Как найти максимальное отклонение в excel

Определить максимальное отклонение от средней премии

Гость Дата: Пятница, 13.01.2012, 15:53 | Сообщение № 1 Определить максимальное отклонение от средней премии. Построить график отклонений премии от среднего значения. Допустим, имеются следующие премии: А B С 10 =СТАНДОТКЛОН(А1;СРЗНАЧ($А$1:$А$5)) =МАКС(B4:B5) 20 =СТАНДОТКЛОН(А2;СРЗНАЧ($А$1:$А$5)) 30 =СТАНДОТКЛОН(А3;СРЗНАЧ($А$1:$А$5)) 40 =СТАНДОТКЛОН(А4;СРЗНАЧ($А$1:$А$5)) 50 =СТАНДОТКЛОН(А5;СРЗНАЧ($А$1:$А$5)) Такие будут формулы? Вроде на вскидку выглядит верно, но ведь стандартное отклонение уже предусматривает среднее значение совокупности. Голова кругом   Ответить

_Boroda_ Дата: Пятница, 13.01.2012, 16:02 | Сообщение № 2 Группа: Модераторы Ранг: Местный житель Сообщений: 16618 Репутация: 6465 ± Замечаний: 0% ± 2003; 2007; 2010; 2013 RUS =МАКС(ABS(СРЗНАЧ(A1:A5)-A1:A5)) формула массива Скажи мне, кудесник, любимец ба’гов… Платная помощь: Boroda_Excel@mail.ru Яндекс-деньги: 41001632713405 | Webmoney: R289877159277; Z102172301748; E177867141995   Ответить

eddi Дата: Понедельник, 24.11.2014, 16:38 | Сообщение № 3 Группа: Пользователи Ранг: Новичок Сообщений: 10 Репутация: 0 ± Замечаний: 0% ± Excel 2010 пробую эту формулу на других данных, и получаю #знач, в чем может быть причина.   Ответить

Pelena Дата: Понедельник, 24.11.2014, 16:39 | Сообщение № 4 Группа: Админы Ранг: Местный житель Сообщений: 18797 Репутация: 4284 ± Замечаний: ± Excel 2016 & Mac Excel Формула массива вводится сочетанием клавиш Ctrl+Shift+Enter «Черт возьми, Холмс! Но как??!!» Ю-money 41001765434816   Ответить

eddi Дата: Понедельник, 24.11.2014, 16:52 | Сообщение № 5 Группа: Пользователи Ранг: Новичок Сообщений: 10 Репутация: 0 ± Замечаний: 0% ± Excel 2010 пробовал, но скопированная ячейка с той же формулой получает другой результат К сообщению приложен файл: 1156077.xls (23.0 Kb)   Ответить

VEKTORVSFREEMAN Дата: Вторник, 25.11.2014, 09:07 | Сообщение № 6 Группа: Друзья Ранг: Ветеран Сообщений: 772 Репутация: 129 ± Замечаний: 0% ± MS Office Excel 2010 eddi, не забываем прибивать массивы знаком $ Код =МАКС(ABS(СРЗНАЧ(A$2:A$6)-A$2:A$6)) К сообщению приложен файл: 8805811.xls (23.0 Kb) «Опыт — это то, что получаешь, не получив того, что хотел»   Ответить

Дисперсия и стандартное отклонение в MS EXCEL

​Смотрите также​ составить такую таблицу?​СРЗНАЧ​Вместо наименования​ формат у элемента​ листе нужную нам​

​ выбранного вида стандартного​ Переходим в категорию​

Дисперсия выборки

​Стандартное отклонение, или, как​Данные​Аргументы могут быть либо​ на диапазон, содержащий​

​ использовать ее аналог​ Это свойство дисперсии​

​ случайной величины в​ отклонения от среднего​ вместо n-1 как​Вычислим в MS EXCEL​ Буду очень признательна.​​эта задача очень​​«Диапазон значений»​ будет соответствующий.​

​ совокупность ячеек. После​ отклонения.​«Статистические»​ его называют по-другому,​Прочность​ числами, либо содержащими​ массив значений выборки.​ =СТАНДОТКЛОН.В(), англ. название​ используется для построения​ MS EXCEL.​ E(X): Var(Х)=E[(X-E(X))2]​ у ДИСП.В(), у​ дисперсию и стандартное​ikki​ упрощается. Таким образом,​вставляем реальные координаты​Снова возвращаемся к ячейке​ того, как их​Урок:​или​ среднеквадратичное отклонение, представляет​1345​ числа именами, массивами​Вычисления в функции СРОТКЛ() производятся по​ STDEV.S, т.е. Sample​ доверительного интервала для​Размерность дисперсии соответствует квадрату​Если случайная величина имеет​ ДИСП.Г() в знаменателе​

​ отклонение выборки. Также​: если​ в Excel её​ области, в которой​
​ для вывода результата.​
​ координаты были занесены​Формула среднего квадратичного отклонения​
​«Полный алфавитный перечень»​ собой квадратный корень​

​1301​ или ссылками.​ формуле:​ STandard DEViation.​ разницы 2х средних.​ единицы измерения исходных​ дискретное распределение, то​ просто n. До​ вычислим дисперсию случайной​в каждый день​

​ может выполнить даже​ размещен исследуемый числовой​ Активируем её двойным​ в поле окна​ в Excel​. Выбираем наименование​ из дисперсии. Для​1368​Учитываются логические значения и​Оценивает стандартное отклонение по​

Дисперсия случайной величины

​Кроме того, начиная с​Стандартное отклонение выборки -​ значений. Например, если​

​ дисперсия вычисляется по​ MS EXCEL 2010​ величины, если известно​- то это​ человек, который не​

​ ряд. Это можно​ щелчком левой кнопки​ аргументов, жмем на​Среднее арифметическое является отношением​

​«СТАНДОТКЛОН.Г»​_{​ расчета стандартного отклонения​}​1322​ текстовые представления чисел,​ выборке. Логические значения​ версии MS EXCEL​ это мера того,​ значения в выборке​ формуле:​ для вычисления дисперсии​

​ ее распределение.​ просто таблица разностей​ имеет высокого уровня​

​ сделать простым выделением​ мыши. Ставим в​

​ кнопку​ общей суммы всех​или​ используется функция​1310​ которые непосредственно введены​ и текст игнорируются.​ 2010 присутствует функция​

​ насколько широко разбросаны​​ представляют собой измерения​где x​ генеральной совокупности использовалась​Сначала рассмотрим дисперсию, затем​ между температурой данного​ знаний связанных со​ данного диапазона. Вместо​ ней знак​«OK»​

​ значений числового ряда​​«СТАНДОТКЛОН.В»​СТАНДОТКЛОН​1370​ в список аргументов.​Стандартное отклонение — это​

​ СТАНДОТКЛОН.Г(), англ. название​ значения в выборке​ веса детали (в​i​ функция ДИСПР().​ стандартное отклонение.​ дня и средней​ статистическими закономерностями.​ оператора​«=»​.​ к их количеству.​, в зависимости от​. Начиная с версии​1318​

​Если аргумент является массивом​

​ мера того, насколько​ STDEV.P, т.е. Population​ относительно их среднего.​

​ кг), то размерность​

​– значение, которое​

​Дисперсию выборки можно также​Дисперсия выборки (выборочная дисперсия,​ температурой.​

​Автор: Максим Тютюшев​СТАНДОТКЛОН.В​. Выделяем элемент, в​Результат вычисления среднего арифметического​ Для расчета этого​ того, по генеральной​

​ Excel 2010 она​1350​ или ссылкой, то​ широко разбросаны точки​ STandard DEViation, которая​По определению, стандартное отклонение​ дисперсии будет кг2.​

​ может принимать случайная​ вычислить непосредственно по​ sample variance) характеризует разброс​например, для первого​Gulnar​, если пользователь считает​ котором расположен итог​ выводится в ту​

Стандартное отклонение выборки

​ показателя тоже существует​ совокупности или по​ разделена, в зависимости​1303​ учитываются только числа.​

​ данных относительно их​ вычисляет стандартное отклонение​ равно квадратному корню​

​ Это бывает сложно​ величина, а μ – среднее​ нижеуказанным формулам (см.​ значений в массиве​ дня отклонение =​: Задача: Даны результаты​ нужным, можно применять​

​ вычисления стандартного отклонения.​ ячейку, которая была​ отдельная функция –​ выборке следует произвести​ от того, по​1299​ Пустые ячейки, логические​ среднего.​ для генеральной совокупности.​ из дисперсии:​ интерпретировать, поэтому для​ значение (математическое ожидание​ файл примера)​ относительно среднего.​ -2 — 0,9​ ежедневного измерения температуры​

​ функцию​ Кликаем по кнопке​ выделена перед открытием​СРЗНАЧ​ расчет. Жмем на​ генеральной совокупности происходит​Формула​ значения, текст и​СТАНДОТКЛОН.В(число1;[число2];…)​ Все отличие сводится​Стандартное отклонение не учитывает​ характеристики разброса значений​ случайной величины), р(x) –​

​=КВАДРОТКЛ(Выборка)/(СЧЁТ(Выборка)-1)​Все 3 формулы математически​ = -2,9​ воздуха первой декады​СТАНДОТКЛОН.Г​ «разделить»​Мастера функций​. Вычислим её значение​ кнопку​ вычисление или по​Описание​ значения ошибок в​Аргументы функции СТАНДОТКЛОН.В описаны​ к знаменателю: вместо​

​ величину значений в​ чаще используют величину​ вероятность, что случайная​=(СУММКВ(Выборка)-СЧЁТ(Выборка)*СРЗНАЧ(Выборка)^2)/ (СЧЁТ(Выборка)-1) –​
​ эквивалентны.​
​мне так кажется​

Другие меры разброса

​ марта:​.​(/)​.​ на конкретном примере.​«OK»​ выборке, на два​Результат​ массиве или ссылке​ ниже.​ n-1 как у​ выборке, а только​

​ равную квадратному корню​ величина примет значение​ обычная формула​Из первой формулы видно,​Gulnar​1-ое -​После этого, чтобы рассчитать​на клавиатуре. Далее​Урок:​Выделяем на листе ячейку​

​.​ отдельных варианта:​

excel2.ru

СТАНДОТКЛОН.В (функция СТАНДОТКЛОН.В)

​=СТАНДОТКЛОН.В(A2:A11)​ игнорируются.​Число1​

​ СТАНДОТКЛОН.В(), у СТАНДОТКЛОН.Г()​ степень рассеивания значений​ из дисперсии –​ х.​=СУММ((Выборка -СРЗНАЧ(Выборка))^2)/ (СЧЁТ(Выборка)-1)​

Синтаксис

​ что дисперсия выборки​

​: Спасибо Вам большое​-2​

• ​ значение и показать​​ выделяем ячейку, в​Как посчитать среднее значение​ для вывода результата.​Открывается окно аргументов данной​СТАНДОТКЛОН.Г​Стандартное отклонение предела прочности.​Аргументы, которые представляют собой​     Обязательный. Первый числовой​

• ​ в знаменателе просто​​ вокруг их среднего.​ стандартное отклонение.​Если случайная величина имеет непрерывное​ – формула массива​ это сумма квадратов​Guest​2-ое -​ результат на экране​

Замечания

• ​ которой располагается среднее​ в Excel​ Жмем на уже​ функции. Оно может​и​27,46391572​ значения ошибок или​ аргумент, соответствующий выборке​ n.​

• ​ Чтобы проиллюстрировать это​Некоторые свойства дисперсии:​

• ​ распределение, то дисперсия вычисляется по​Дисперсия выборки равна 0,​ отклонений каждого значения​: Определить максимальное отклонение​

• ​-1​ монитора, щелкаем по​ арифметическое заданного числового​Теперь у нас имеются​

• ​ знакомую нам кнопку​ иметь от 1​СТАНДОТКЛОН.В​Одним из основных статистических​ текст, не преобразуемый​ из генеральной совокупности.​Стандартное отклонение можно также​ приведем пример.​

• ​ Var(Х+a)=Var(Х), где Х -​ формуле:​ только в том​ в массиве​ от средней премии.​

• ​3-е -​ кнопке​ ряда. Для того,​ все необходимые данные​«Вставить функцию»​

• ​ до 255 полей,​.​

  

  ​ показателей последовательности чисел​ в числа, вызывают​ Вместо аргументов, разделенных​

Пример

​ вычислить непосредственно по​Вычислим стандартное отклонение для​ случайная величина, а​где р(x) – плотность​ случае, если все​от среднего​Построить график отклонений​-3​Enter​ чтобы произвести расчет​ для того, чтобы​.​ в которых могут​

​Синтаксис данных функций выглядит​
​ является коэффициент вариации.​
​ ошибку.​
​ точкой с запятой,​
​ нижеуказанным формулам (см.​
​ 2-х выборок: (1;​
​ — константа.​
​ вероятности.​
​ значения равны между​
​, деленная на размер​
​ премии от среднего​
​4-ое -​
​.​	​ и вывести значение,​	​ непосредственно рассчитать сам​
​В статистической категории Мастера​	​ содержаться, как конкретные​	​ соответствующим образом:​

support.office.com

Расчет коэффициента вариации в Microsoft Excel

​ Для его нахождения​Чтобы включить логические значения​ можно использовать массив​ файл примера)​ 5; 9) и​ Var(aХ)=a2 Var(X)​Для распределений, представленных в​ собой и, соответственно,​ выборки минус 1.​

​ значения.​0​

Вычисление коэффициента вариации

​Существует условное разграничение. Считается,​ щёлкаем по кнопке​ коэффициент вариации.​ функций ищем наименование​ числа, так и​

​= СТАНДОТКЛОН(Число1;Число2;…)​ производятся довольно сложные​ и текстовые представления​ или ссылку на​=КОРЕНЬ(КВАДРОТКЛ(Выборка)/(СЧЁТ(Выборка)-1))​ (1001; 1005; 1009).​ Var(Х)=E[(X-E(X))2]=E[X2-2*X*E(X)+(E(X))2]=E(X2)-E(2*X*E(X))+(E(X))2=E(X2)-2*E(X)*E(X)+(E(X))2=E(X2)-(E(X))2​ MS EXCEL, дисперсию​ равны среднему значению.​В MS EXCEL 2007​

Шаг 1: расчет стандартного отклонения

​Допустим, имеются следующие​5-ое -​ что если показатель​Enter​Выделяем ячейку, в которую​«СРЗНАЧ»​ ссылки на ячейки​​= СТАНДОТКЛОН.Г(Число1;Число2;…)​​ расчеты. Инструменты Microsoft​ чисел в ссылку​ массив.​=КОРЕНЬ((СУММКВ(Выборка)-СЧЁТ(Выборка)*СРЗНАЧ(Выборка)^2)/(СЧЁТ(Выборка)-1))​ В обоих случаях,​Это свойство дисперсии используется​ можно вычислить аналитически,​ Обычно, чем больше​​ и более ранних​​ премии:​​1​​ коэффициента вариации менее​

​на клавиатуре.​ будет выводиться результат.​


​. После его выделения​
​ или диапазоны. Ставим​
​= СТАНДОТКЛОН.В(Число1;Число2;…)​


1. ​ Excel позволяют значительно​ как часть вычисления,​Число2…​Функция КВАДРОТКЛ() вычисляет сумму​ s=4. Очевидно, что​ в статье про​ как функцию от​ величина дисперсии, тем​ версиях для вычисления​​А B​​6-ое -​ 33%, то совокупность​Как видим, результат расчета​ Прежде всего, нужно​

   
2. ​ жмем на кнопку​​ курсор в поле​​Для того, чтобы рассчитать​ облегчить их для​ используйте функцию СТАНДОТКЛОНА.​     Необязательный. Числовые аргументы​​ квадратов отклонений значений​​ отношение величины стандартного​​ линейную регрессию.​​ параметров распределения. Например,​​ больше разброс значений​​ дисперсии выборки используется​​10 =СТАНДОТКЛОН(А1;СРЗНАЧ($А$1:$А$5))​​2​ чисел однородная. В​ выведен на экран.​ учесть, что коэффициент​«OK»​«Число1»​​ стандартное отклонение, выделяем​​ пользователя.​

   

3. ​Функция СТАНДОТКЛОН.В вычисляется по​ 2—254, соответствующие выборке​ от их среднего.​ отклонения к значениям​ Var(Х+Y)=Var(Х) + Var(Y) +​ для Биномиального распределения​ в массиве.​ функция ДИСП(), англ.​20 =СТАНДОТКЛОН(А2;СРЗНАЧ($А$1:$А$5))​7-ое -​​ обратном случае её​​Таким образом мы произвели​ вариации является процентным​.​. Мышью выделяем на​ любую свободную ячейку​Скачать последнюю версию​ следующей формуле:​ из генеральной совокупности.​ Эта функция вернет​​ массива у выборок​​ 2*Cov(Х;Y), где Х​ дисперсия равна произведению​Дисперсия выборки является точечной​ название VAR, т.е.​​30 =СТАНДОТКЛОН(А3;СРЗНАЧ($А$1:$А$5))​

   

4. ​2​ принято характеризовать, как​ вычисление коэффициента вариации,​ значением. В связи​

​Запускается окно аргументов​​ листе тот диапазон​ на листе, которая​

Шаг 2: расчет среднего арифметического

​ Excel​где x — выборочное среднее​ Вместо аргументов, разделенных​ тот же результат,​ существенно отличается. Для таких​ и Y -​ его параметров: n*p*q.​​ оценкой дисперсии распределения​​ VARiance. С версии​40 =СТАНДОТКЛОН(А4;СРЗНАЧ($А$1:$А$5))​

1. ​8-ое -​ неоднородную.​ ссылаясь на ячейки,​ с этим следует​​СРЗНАЧ​​ значений, который нужно​

   

2. ​ удобна вам для​Этот показатель представляет собой​​ СРЗНАЧ(число1,число2,…), а n —​​ точкой с запятой,​ что и формула =ДИСП.Г(Выборка)*СЧЁТ(Выборка),​​ случаев используется Коэффициент​​ случайные величины, Cov(Х;Y) -​

   

3. ​Примечание​​ случайной величины, из​​ MS EXCEL 2010​50 =СТАНДОТКЛОН(А5;СРЗНАЧ($А$1:$А$5))​3​​Как видим, программа Эксель​​ в которых уже​ поменять формат ячейки​. Аргументы полностью идентичны​ обработать. Если таких​ того, чтобы выводить​ отношение стандартного отклонения​​ размер выборки.​​ можно использовать массив​ где Выборка -​ вариации (Coefficient of​ ковариация этих случайных​: Дисперсия, является вторым​ которой была сделана​ рекомендуется использовать ее​=МАКС(B4:B5)​9-ое -​ позволяет значительно упростить​​ были рассчитаны стандартное​​ на соответствующий. Это​

   

4. ​ тем, что и​ областей несколько и​ в неё результаты​ к среднему арифметическому.​​Скопируйте образец данных из​​ или ссылку на​

​ ссылка на диапазон,​​ Variation, CV) -​ величин.​

Шаг 3: нахождение коэффициента вариации

​ центральным моментом, обозначается​ выборка. О построении доверительных​ аналог ДИСП.В(), англ.​Такие будут формулы?​4​

1. ​ расчет такого сложного​ отклонение и среднее​ можно сделать после​ у операторов группы​ они не смежные​ расчетов. Щелкаем по​ Полученный результат выражается​ следующей таблицы и​ массив.​ содержащий массив значений​ отношение Стандартного отклонения​Если случайные величины независимы​​ D[X], VAR(х), V(x).​​ интервалов при оценке​ название VARS, т.е.​ Вроде на вскидку​​10-ое -​​ статистического вычисления, как​ арифметическое. Но можно​​ её выделения, находясь​​СТАНДОТКЛОН​ между собой, то​ кнопке​

   

2. ​ в процентах.​ вставьте их в​Функция СТАНДОТКЛОН.В предполагает, что​ выборки (именованный диапазон).​ к среднему арифметическому,​ (independent), то их​​ Второй центральный момент​​ дисперсии можно прочитать​ Sample VARiance. Кроме​ выглядит верно, но​3​ поиск коэффициента вариации.​​ поступить и несколько​​ во вкладке​. То есть, в​ координаты следующей указываем​«Вставить функцию»​В Экселе не существует​ ячейку A1 нового​ аргументы являются только​ Вычисления в функции​​ выраженного в процентах.​​ ковариация равна 0,​

   

3. ​ — числовая характеристика​ в статье Доверительный интервал​

​ того, начиная с​ ведь стандартное отклонение​Нужно найти среднюю​ К сожалению, в​ по-иному, не рассчитывая​«Главная»​ их качестве могут​ в поле​. Она имеет внешний​ отдельно функции для​

1. ​ листа Excel. Чтобы​ выборкой из генеральной​ КВАДРОТКЛ() производятся по формуле:​В MS EXCEL 2007​ и, следовательно, Var(Х+Y)=Var(Х)+Var(Y). Это​ распределения случайной величины,​

   ​ для оценки дисперсии​

   ​ версии MS EXCEL​​ уже предусматривает среднее​​ температуру. Я нашла,​ приложении пока не​ отдельно данные значения.​. Кликаем по полю​ выступать как отдельные​«Число2»​ вид пиктограммы и​​ вычисления этого показателя,​​ отобразить результаты формул,​ совокупности. Если данные​Функция СРОТКЛ() является также мерой разброса​​ и более ранних​​ свойство дисперсии используется​

   

2. ​ которая является мерой​ в MS EXCEL.​ 2010 присутствует функция​ значение совокупности. Голова​ у меня получилось​​ существует функции, которая​​Выделяем предварительно отформатированную под​

​ формата на ленте​ числовые величины, так​и т.д. Когда​ расположена слева от​ но имеются формулы​ выделите их и​ представляют всю генеральную​ множества данных. Функция​

​ версиях для вычисления​ при выводе стандартной​ разброса случайной величины​Чтобы вычислить дисперсию случайной​ ДИСП.Г(), англ. название​ кругом Оо​ 0,9. Далее надо​ высчитывала бы этот​ процентный формат ячейку,​ в блоке инструментов​ и ссылки. Устанавливаем​ все нужные данные​​ строки формул.​​ для расчета стандартного​​ нажмите клавишу F2,​​ совокупность, то стандартное​ СРОТКЛ() вычисляет среднее​ Стандартного отклонения выборки​ ошибки среднего.​ относительно математического ожидания.​ величины, необходимо знать​ VARP, т.е. Population​ShAM​

​ составить таблицу отклонений​

lumpics.ru

Составить таблицу отклонений от среднего значения

​ показатель в одно​​ в которой будет​«Число»​ курсор в поле​ введены, жмем на​
​Выполняется активация​​ отклонения и среднего​
​ а затем —​​ отклонение следует вычислять​
​ абсолютных значений отклонений​​ используется функция =СТАНДОТКЛОН(),​
​Покажем, что для независимых​​Примечание​
​ ее функцию распределения.​​ VARiance, которая вычисляет​
​: Вам ответили здесь​​ от средней температуры​
​ действие, но при​​ выведен результат. Прописываем​
​. Из раскрывшегося списка​​«Число1»​
​ кнопку​​Мастера функций​
​ арифметического ряда чисел,​​ клавишу ВВОД. При​
​ с помощью функции​ значений от среднего.  Эта​ англ. название STDEV,​ величин Var(Х-Y)=Var(Х+Y). Действительно, Var(Х-Y)= Var(Х-Y)=​: О распределениях в​Для дисперсии случайной величины Х часто​ дисперсию для генеральной​не забывайте отписываться!!!​
​ воздуха в каждый​ помощи операторов​ в ней формулу​

​ вариантов выбираем​​. Так же, как​​«OK»​​, который запускается в​ а именно они​ необходимости измените ширину​ СТАНДОТКЛОН.Г.​ функция вернет тот​
​ т.е. STandard DEViation.​ Var(Х+(-Y))= Var(Х)+Var(-Y)= Var(Х)+Var(-Y)=​ MS EXCEL можно​ используют обозначение Var(Х). Дисперсия равна​
​ совокупности. Все отличие​

​Guest​​ день из декады.​

CyberForum.ru

Определить максимальное отклонение от средней премии

​СТАНДОТКЛОН​​ по типу:​«Процентный»​
​ и в предыдущем​В предварительно выделенной ячейке​ виде отдельного окна​
​ используются для нахождения​ столбцов, чтобы видеть​
​Стандартное отклонение вычисляется с​
​ же результат, что​
​ С версии MS​
​ Var(Х)+(-1)2Var(Y)= Var(Х)+Var(Y)= Var(Х+Y).​
​ прочитать в статье Распределения​
​ математическому ожиданию квадрата​
​ сводится к знаменателю:​
​: Виноват, исправляюсь =)​Помогите, пожалуйста, как​и​= СТАНДОТКЛОН.В(диапазон_значений)/СРЗНАЧ(диапазон_значений)​. После этих действий​ случае, выделяем на​ отображается итог расчета​

​ использованием «n-1» метода.​​ и формула =СУММПРОИЗВ(ABS(Выборка-СРЗНАЧ(Выборка)))/СЧЁТ(Выборка), где Выборка — ссылка​

planetaexcel.ru

​ EXCEL 2010 рекомендуется​

Оригинал http://statanaliz.info/index.php/excel/formuly/37-raschet-pokazatelej-variatsii-v-excel

Добрый день, уважаемые любители статистического анализа данных, а сегодня еще и программы Excel.

Проведение любого статанализа немыслимо без расчетов. И сегодня в рамках рубрики «Работаем в Excel» мы научимся рассчитывать показатели вариации. Теоретическая основа была рассмотрена ранее в ряде статей о вариации данных. Кстати, на этом указанная тема не закончилась, к выпуску планируются новые статьи – следите за рекламой! Однако сухая теория без инструментов реализации – вещь не сильно полезная. Поэтому по мере появления теоретических выкладок, я стараюсь не отставать с заметками о соответствующих расчетах в программе Excel.

Сегодняшняя публикация будет посвящена расчету в Excel следующих показателей вариации:

— максимальное и минимальное значение

— среднее линейное отклонение

— дисперсия (по генеральной совокупности и по выборке)

— среднее квадратическое отклонение (по генеральной совокупности и по выборке)

— коэффициент вариации

Факт возможности расчета упомянутых показателей в Excel свидетельствует о практическом их использовании. И, несмотря на очевидность некоторых моментов, я постараюсь расписать все подробно.

Максимальное и минимальное значение

Начнем с формул максимума и минимума. Что такое максимальное и минимальное значение, уверен, знают почти все. Максимум – самое большое значение из анализируемого набора данных, минимум – самое маленькое (может быть и отрицательным числом). Это крайние значения в совокупности данных, обозначающие границы их вариации. Примеры реального использования каждый может придумать сам – их полно. Это и минимальные/максимальные цены на что-нибудь, и выбор наилучшего или наихудшего решения задачи, и всего, чего угодно. Минимум и максимум – весьма информативные показатели. Давайте теперь их рассчитаем в Excel.

Как нетрудно догадаться, делается сие элементарно – как два клика об асфальт. В Мастере функций следует выбрать: МАКС – для расчета максимального значения, МИН – для расчета минимального значения. Для облегчения поиска перечень всех функций можно отфильтровать по категории «Статистические».

Выбираем нужную формулу, в следующем окошке указываем диапазон данных (в котором ищется максимальное или минимальное значение) и жмем «ОК».

Функции МАКС и МИН достаточно часто используются, поэтому разработчики Экселя предусмотрительно добавили соответствующие кнопки в ленту. Они находятся там же, где суммаи среднее значение – в разворачивающемся списке.

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

Среднее линейное отклонение

Среднее линейное отклонение, напоминаю, 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, с черточкой сверху – среднее значение показателя,

n – количество значений в анализируемой совокупности данных.

В Excel эта функция называется СРОТКЛ.

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

Дисперсия

Дисперсия — это средний квадрат отклонений, мера характеризующая разброс данных вокруг среднего значения. Математическая формула дисперсии по генеральной совокупности имеет вид:

где

D – дисперсия,

x – анализируемый показатель, с черточкой сверху – среднее значение показателя,

n – количество значений в анализируемой совокупности данных.

Excel также предлагает готовую функцию для расчета генеральной дисперсии ДИСП.Г.

При анализе выборочных данных, следует использовать выборочную дисперсию, так как генеральная оказывается смещенной в сторону занижения.

Математическая формула выборочной дисперсии имеет вид:

в Excel выборочная дисперсия рассчитывает через функцию ДИСП.В.

Выбираем в Мастере функций нужную дисперсию (генеральную или выборочную), указываем диапазон, жмем кнопку «ОК». Полученное значение может оказаться очень большим из-за предварительного возведения отклонений в квадрат, поэтому дисперсия сама по себе мало о чем говорит. Ее обычно используют для дальнейших расчетов.

Среднее квадратическое отклонение

Среднеквадратическое отклонение по генеральной совокупности – это корень из генеральной дисперсии.

Выборочное среднеквадратическое отклонение – это корень из выборочной дисперсии.

Для расчета можно извлечь корень из формул дисперсии, указанных чуть выше, но в Excel есть и готовые функции:

— Среднеквадратическое отклонение по генеральной совокупности СТАНДОТКЛОН.Г

— Среднеквадратическое отклонение по выборке СТАНДОТКЛОН.В.

С названием этого показателя может возникнуть путаница, т.к. часто можно встретить синоним «стандартное отклонение». Пугаться не нужно – смысл тот же.

Далее, как обычно, указываем нужный диапазон и нажимаем на «ОК». Среднее квадратическое 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 среднего квадартического отклонения на среднее арифметическое значение. Математическая формула такова:

В Экселе нет готовой функции для расчета коэффициента вариации, что не есть большая проблема. Расчет можно произвести простым делением стандартного отклонения на среднее значение. Для этого в строке формул пишем:

=СТАНДОТКЛОН.Г(диапазон)/СРЗНАЧ(диапазон)

В скобках должен быть указан диапазон данных. При необходимости используется среднее квадратическое отклонение по выборке (СТАНДОТКЛОН.В).

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

Изменить формат также можно, выбрав «Формат ячеек» из выпадающего списка после выделения нужной ячейки 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.

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

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

Оригинал и другие статьи http://statanaliz.info/index.php/excel/formuly/37-raschet-pokazatelej-variatsii-v-excel

Содержание

• 1 Математическая теория
• 2 Практическое воплощение в Excel
• 3 Что измеряет стандартное отклонение?
• 4 Как рассчитать стандартное отклонение?
• 5 Функции расчета стандартного отклонения в Excel
  • 5.1 Метод 1 Подготовка данных
  • 5.2 Метод 2 Таблица данных
  • 5.3 Метод 3 Вычисление стандартного отклонения
• 6 Что вам понадобится
• 7 Определение среднего квадратичного отклонения
• 8 Расчет в Excel
  • 8.1 Способ 1: мастер функций
  • 8.2 Способ 2: вкладка «Формулы»
  • 8.3 Способ 3: ручной ввод формулы
  • 8.4 Помогла ли вам эта статья?

      Добрый день!

     В статье я решил рассмотреть, как работает стандартное отклонение в Excel с помощью функции СТАНДОТКЛОН. Я просто очень давно не описывал и не комментировал статистические функции, 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:

• Функция СТАНДОТКЛОНА – вычисляется отклонение по выборке текстовых и логических значений. При этом ложные логические и текстовые значения формула приравнивает к 0, а 1 будут равняться только истинные логические значения;
• Функция СТАНДОТКЛОН.В – производит оценку стандартного отклонения по выборке, при этом текстовые и логические значения игнорирует;
• Функция СТАНДОТКЛОН.Г – делает оценку отклонения по некой генеральной совокупности и как в предыдущей функции игнорируются текстовые и логические значения;
• Функция СТАНДОТКЛОНПА – также вычисляет по генеральной совокупности стандартное отклонение, но с учетом текстовых и логических значений. Равняться 1 будут только истинные логические значения, а ложные логические и текстовые значения будут приравнены к 0.

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: среднеквадратическое отклонение 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.

     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:

        =СТАНДОТКЛОН.Г(_число1_;_число2_; ….), где:

• Число1, число2, … — являют собой генеральную совокупность значений и имеют только числовые значения или же ссылки на них. Формула поддерживает до 255 числовых значений.

      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 функцией ЕСЛИ и для получения результата напишем формулу:

                =ЕСЛИ(H4

Стандартное отклонение является одним из тех статистических терминов в корпоративном мире, которое позволяет поднять авторитет людей, сумевших удачно ввернуть его в ходе беседы или презентации, и оставляет смутное недопонимание тех, кто не знает, что это такое, но стесняется спросить. На самом деле большинство менеджеров не понимают концепцию стандартного отклонения и, если вы один из них, вам пора перестать жить во лжи. В сегодняшней статье я расскажу вам, как эта недооцененная статистическая мера позволит лучше понять данные, с которыми вы работаете.

Что измеряет стандартное отклонение?

Представьте, что вы владелец двух магазинов. И чтобы избежать потерь, важно, чтобы был четкий контроль остатков на складе. В попытке выяснить, кто из менеджеров лучше управляет запасами, вы решили проанализировать стоки последних шести недель. Средняя недельная стоимость стока обоих магазинов примерно одинакова и составляет около 32 условных единиц. На первый взгляд среднее значение стока показывает, что оба менеджера работают одинаково.

Но если внимательнее изучить деятельность второго магазина, можно убедится, что хотя среднее значение корректно, вариабельность стока очень высокая (от 10 до 58 у.е.). Таким образом, можно сделать вывод, что среднее значение не всегда правильно оценивает данные. Вот где на выручку приходит стандартное отклонение.

Стандартное отклонение показывает, как распределены значения относительно среднего в нашей выборке.  Другими словами, можно понять на сколько велик разброс величины стока от недели к неделе.

В нашем примере, мы воспользовались функцией Excel СТАНДОТКЛОН, чтобы рассчитать показатель стандартного отклонения вместе со средним.

В случае с первым менеджером, стандартное отклонение составило 2. Это говорит нам о том, что каждое значение в выборке в среднем откланяется на 2 от среднего значения. Хорошо ли это? Давайте рассмотрим вопрос под другим углом – стандартное отклонение равное 0, говорит нам о том, что каждое значение в выборке равно его среднему значению (в нашем случае, 32,2). Так, стандартное отклонение 2 ненамного отличается от 0, и указывает на то, что большинство значений находятся рядом со средним значением. Чем ближе стандартное отклонение к 0, тем надежнее среднее. Более того, стандартное отклонение близкое к 0, говорит о маленькой вариабельности данных. То есть, величина стока со стандартным отклонением 2, указывает на невероятную последовательность первого менеджера.

В случае со вторым магазином, стандартное отклонение составило 18,9. То есть стоимость стока в среднем отклоняется на величину 18,9 от среднего значения от недели к неделе. Сумасшедший разброс! Чем дальше стандартное отклонение от 0, тем менее точно среднее значение. В нашем случае, цифра 18,9 указывает на то, что среднему значению (32,8 у.е. в неделю) просто нельзя доверять. Оно также говорит нам о том, что еженедельная величина стока обладает большой вариабельностью.

Такова концепция стандартного отклонения в двух словах. Хотя оно не дает представление о других важных статистических измерениях (Мода, Медиана…), фактически стандартное отклонение играет решающую роль в большинстве статистических расчетов. Понимание принципов стандартного отклонения прольет свет на суть многих процессов вашей деятельности.

Как рассчитать стандартное отклонение?

Итак, теперь мы знаем, о чем говорит цифра стандартного отклонения. Давайте разберемся, как она считается.

Рассмотрим набор данных от 10 до 70 с шагом 10. Как видите, я уже рассчитал для них значение стандартного отклонения с помощью функции СТАНДОТКЛОН в ячейке H2 (оранжевым).

Ниже описаны шаги, которые предпринимает Excel, чтобы прийти к цифре 21,6.

Обратите внимание, что все расчеты визуализированы, для лучшего понимания. На самом деле в Excel расчет происходит мгновенно, оставляя все шаги за кулисами.

Для начала Excel находит среднее значение выборки. В нашем случае, среднее получилось равным 40, которое на следующем шаге отнимают от каждого значения выборки. Каждую полученную разницу возводят в квадрат и суммируют. У нас получилась сумма равная 2800, которую необходимо разделить на количество элементов выборки минус 1. Так как у нас 7 элементов, получается необходимо 2800 разделить на 6. Из полученного результата находим квадратный корень, это цифра будет стандартным отклонением.

Для тех, кому не совсем ясен принцип расчета стандартного отклонения с помощью визуализации, привожу математическую интерпретацию нахождения данного значения.

Функции расчета стандартного отклонения в Excel

В Excel присутствует несколько разновидностей формул стандартного отклонения. Вам достаточно набрать =СТАНДОТКЛОН и вы сами в этом убедитесь.

Стоит отметить, что функции СТАНДОТКЛОН.В и СТАНДОТКЛОН.Г (первая и вторая функция в списке) дублируют функции СТАНДОТКЛОН и СТАНДОТКЛОНП (пятая и шестая функция в списке), соответственно, которые были оставлены для совместимости с более ранними версиями Excel.

Вообще разница в окончаниях .В и .Г функций указывают на принцип расчета стандартного отклонения выборки или генеральной совокупности. Разницу между двумя этими массивами я уже объяснял в предыдущей статье расчета дисперсии.

Особенностью функций СТАНДОТКЛОНА и СТАНДОТКЛОНПА (третья и четвертая функция в списке), является то, что при расчете стандартного отклонения массива в расчет принимаются логические и текстовые значения. Текстовые и истинные логические значения равняются 1, а ложные логические значения равняются 0. Мне трудно представить ситуацию, когда бы мне могли понадобится эти две функции, поэтому, думаю, что их можно игнорировать.

Метод 1 Подготовка данных

1. 

   Соберите данные, которые вы хотите использовать в вашей таблице Excel.

2. Стандартное отклонение обычно рассчитывается либо по выборке (определенной части данных), либо по генеральной совокупности данных (по всем данным).
   • Excel имеет различные формулы для вычисления стандартного отклонение по выборке и стандартного отклонения по генеральной совокупности. Имейте это в виду, когда вы будете вводить формулу.

Метод 2 Таблица данных

1. Откройте программу Microsoft Excel.
   • Функции Excel могут сильно отличаться, в зависимости от версии, которую вы используете. Если вы не можете найти нужную кнопку на панели инструментов, поищите ее в верхнем горизонтальном меню.
2. Составьте таблицу ваших данных.

   В большинстве случаев, вы начнете с ячейки A1.

   • Введите заголовки в верхних ячейках столбцов.
   • Введите название или дату в первых ячейках каждой строки. Введите соответствующие данные в ячейках справа.

3. Сохраните документ Excel, чтобы избежать потери данных.

Метод 3 Вычисление стандартного отклонения

1. Поставьте курсор в ячейку ниже последнего введенного значения.
   • Вы также можете вычислить стандартное отклонение в любой другой пустой ячейке электронной таблицы Excel. Excel автоматически задаст ваш диапазон данных, если вы отметите соответствующие ячейки с данными.

2. Введите знак равенства. Помните, что формула должна вводиться без пробелов.

3. Наберите «СТАНДОТКЛОН».

   Это формула Excel для стандартного отклонения. При использовании этой формулы Excel будет автоматически вычислять среднее значение и стандартное отклонение.

   • Выберите либо «СТАНДОТКЛОН» (вычисление по выборке), либо «СТАНДОТКЛОНП» (вычисление по генеральной совокупности).
4. Укажите диапазон данных.
   • В Excel диапазоны данных указываются в следующем виде: (C2:C15). Вся формула будет выглядеть как:»=СТАНДОТКЛОН(C2:C15)».
5. Нажмите кнопку «Enter «.

   Стандартное отклонение отобразится в ячейке.

   • Вы можете также использовать функцию Excel для выбора формулы стандартного отклонения. Нажмите на «Вставить функцию» в строке формул. Затем выберите «Статистические » и выберите «СТАНДОТКЛОН». Введите свой диапазон данных в открывшемся окне. Нажмите «OK».

Что вам понадобится

• Microsoft Excel
• Данные
• Таблица данных
• Формула для вычисления стандартного отклонения
• Диапазон данных

Информация о статье

Эту страницу просматривали 67 780 раза.

Была ли эта статья полезной?

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

1. Выделяем на листе ячейку, куда будет выводиться готовый результат. Кликаем на кнопку «Вставить функцию», расположенную слева от строки функций.
2. 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».
3. Открывается окно аргументов функции. В каждом поле вводим число совокупности. Если числа находятся в ячейках листа, то можно указать координаты этих ячеек или просто кликнуть по ним. Адреса сразу отразятся в соответствующих полях. После того, как все числа совокупности занесены, жмем на кнопку «OK».
4. 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».
2. В блоке инструментов «Библиотека функций» жмем на кнопку «Другие функции». Из появившегося списка выбираем пункт «Статистические». В следующем меню делаем выбор между значениями СТАНДОТКЛОН.В или СТАНДОТКЛОН.Г в зависимости от того выборочная или генеральная совокупность принимает участие в расчетах.
3. 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.

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

Урок: Работа с формулами в Excel

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.

Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.

Задайте свой вопрос в комментариях, подробно расписав суть проблемы. Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.

Помогла ли вам эта статья?

Да Нет

---

Среднее значение представляет собой среднее значение в наборе данных. Это дает нам хорошее представление о том, где находится центр набора данных.

Стандартное отклонение показывает, насколько разбросаны значения в наборе данных. Это дает нам представление о том, насколько близко наблюдения сгруппированы вокруг среднего значения.

Используя только эти два значения, мы можем многое понять о распределении значений в наборе данных.

Чтобы вычислить среднее значение набора данных в Excel, мы можем использовать функцию = СРЗНАЧ (диапазон) , где диапазон — это диапазон значений.

Чтобы вычислить стандартное отклонение набора данных, мы можем использовать функцию =STDEV.S(Range) , где Range — это диапазон значений.

В этом руководстве объясняется, как использовать эти функции на практике.

Техническое примечание

Обе функции СТАНДОТКЛОН() и СТАНДОТКЛОН.С() вычисляют стандартное отклонение выборки .

Вы можете использовать функцию STDEV.P() для вычисления стандартного отклонения совокупности , если ваш набор данных представляет всю совокупность значений.

Однако в большинстве случаев мы работаем с выборочными данными, а не со всей совокупностью, поэтому мы используем функцию СТАНДОТКЛОН.С().

Пример 1: Среднее и стандартное отклонение одного набора данных

На следующем снимке экрана показано, как рассчитать среднее значение и стандартное отклонение одного набора данных в Excel:

Среднее значение набора данных составляет 16,4 , а стандартное отклонение — 9,13 .

Пример 2: Среднее и стандартное отклонение нескольких наборов данных

Предположим, у нас есть несколько наборов данных в Excel:

Чтобы вычислить среднее значение и стандартное отклонение первого набора данных, мы можем использовать следующие две формулы:

• Среднее значение: =СРЗНАЧ(B2:B21)
• Стандартное отклонение: =STDEV.S(B2:B21)

Затем мы можем выделить ячейки B22: B23 и навести указатель мыши на правый нижний угол ячейки B23, пока не появится крошечный +.Затем мы можем щелкнуть и перетащить формулы в следующие два столбца:

Дополнительные ресурсы

Как рассчитать сводку из пяти чисел в Excel
Как рассчитать межквартильный диапазон (IQR) в Excel
Как рассчитать стандартную ошибку среднего в Excel

Среднее арифметическое – один из самых популярных статистических методов, который рассчитывается повсеместно. Но сам по себе он абсолютно ненадежный. Многие знают поговорку, что один человек ест капусту, другой – мясо, а в среднем они оба едят голубцы. На примере средней зарплаты очень легко это изобразить. Несколько процентов людей, которые зарабатываются миллионы, не сильно повлияют на статистику, но способны значительно испортить ее объективность, завышая показатель на несколько десятков процентов.

Чем ниже разброс между значениями, тем больше можно доверять этому статистическому показателю. Поэтому настоятельно рекомендуется всегда вместе со средним арифметическим рассчитывать и стандартное отклонение. Сегодня мы разберемся, как правильно это делать средствами Microsoft Excel.

Среднеквадратичное отклонение — что это

Стандартное (или среднеквадратичное) отклонение – это квадратный корень из дисперсии. В свою очередь, под последним термином подразумевается степень разброса значений. Для получения дисперсии, и, как следствие, ее производного в виде стандартного отклонения, существует специальная формула, которая, впрочем, нам не так важна. Она довольно сложная по своей структуре, но при этом ее можно полностью автоматизировать средствами Excel. Главное – знать, какие параметры нужно передавать функции. В целом как для вычисления дисперсии, так и стандартного отклонения, аргументы используются одинаковые.

1. Сначала мы получаем среднее арифметическое.
2. После этого каждое исходное значение сопоставляется со средним и определяется разница между ними.
3. После этого каждая разница возводится во вторую степень, после чего получившиеся результаты складываются между собой.
4. Наконец, финальный шаг – деление получившегося значения на общее количество элементов в данной выборке.

Получив разницу между одним значением и средним арифметическим всей выборки, мы можем узнать расстояние к нему от определенной точки на координатной прямой. Начинающему человеку вся логика понятна равно до третьего шага. Зачем возводить значение в квадрат? Дело в том, что иногда разница может быть отрицательной, а нам нужно получить положительное число. И, как известно, минус на минус дает плюс. А далее нам нужно определить среднее арифметическое из получившихся значений. Дисперсия имеет несколько свойств:

1. Если выводить дисперсию из одного числа, то она всегда будет равняться нулю.
2. Если случайное число умножить на константу А, то дисперсия увеличится в количество раз, равное А в квадрате. Проще говоря, константу можно вынести за знак дисперсии и возвести его во вторую степень.
3. Если к произвольному числу добавить константу А или же отнять ее, то дисперсия от этого не поменяется.
4. Если два случайных числа, обозначаемых, к примеру переменными X и Y не зависят друг от друга, то в таком случае для них справедлива формула. D(X+Y) = D(X) + D(Y)
5. Если же в предыдущую формулу внести изменения и пытаться определить дисперсию разницы этих значений, то она также будет составлять сумму этих дисперсий.

Среднеквадратическое отклонение – это математический термин, являющийся производным от дисперси. Получить его очень просто: достаточно извлечь квадратный корень из дисперсии.

Разница между дисперсией и стандартным отклонением находится сугубо в плоскости единиц измерения, если можно так выразиться. Стандартное отклонение является значительно более простым для считывания показателем, поскольку оно показывается не в квадратах числа, а непосредственно в значениях. Простыми словами, если в числовой последовательности 1,2,3,4,5 средним арифметическим является 3, то соответственно, стандартным отклонением будет число 1,58. Это говорит о том, что в среднем одно число отклоняется от среднего числа (которым является тройка в нашем примере), на 1,58.

Дисперсия же будет тем же самым числом, только возведенным в квадрат. В нашем примере – чуть меньше, чем 2,5. В принципе, можно использовать как дисперсию, так и стандартное отклонение для статистических расчетов, только надо четко знать, с каким именно показателем пользователь работает.

Расчет среднеквадратичного отклонения в Excel

У нас есть два главных варианта формулы. Первый рассчитывается по выборочной совокупности. Второй – по генеральной. Чтобы рассчитать стандартное отклонения по выборочной совокупности, необходимо использовать функцию СТАНДОТКЛОН.В. Если же необходимо осуществить расчет по генеральной совокупности, то надо пользоваться функцией СТАНДОТКЛОН.Г.

Отличие выборочной совокупности от генеральной заключается в том, что в первом случае идет обработка непосредственно тех данных, на основе которых рассчитывается среднее арифметическое и среднеквадратическое отклонение. Если же мы говорим про генеральную совокупность, то это весь набор количественных данных, связанных с исследуемым явлением. В идеале выборка должна быть полностью репрезентативной. То есть, в исследовании должны участвовать люди, которых можно соотнести с генеральной совокупностью в равных пропорциях. Например, если в условной стране 50% мужчин и 50% женщин, то такие же пропорции должны быть у выборки.

Следовательно, стандартное отклонение для генеральной совокупности может несколько отличаться от выборочной, поскольку во втором случае исходные цифры меньше. Но в целом, обе функции работают одинаково. Сейчас мы распишем, что нужно сделать для того, чтобы их вызвать. А сделать это можно сразу тремя способами.

Метод 1. Ручной ввод формулы

Ручной ввод – довольно сложный метод, на первый взгляд. Тем не менее, каждый должен им владеть, если хочет быть профессиональным пользователем Excel. Его преимущество в том, что не нужно вообще вызывать окно ввода аргументов. Если хорошо потренироваться, это будет значительно быстрее, чем пользоваться двумя остальными способами. Главное – чтобы пальцы были тренированные. В идеале каждый пользователь Excel должен владеть слепым методом, чтобы быстро вводить формулы и функции.

1. Делаем левый клик мышью по той ячейке, в которой будет записываться формула для получения стандартного отклонения. Также можно ее вводить в качестве аргумента любой другой из функций. В таком случае нужно кликнуть по строке ввода формул, а потом начать ввод в том аргументе, куда результат должен выводиться.
2. Общая формула следующая: =СТАНДОТКЛОН.Г(число1(адрес_ячейки1); число2(адрес_ячейки2);…). Если мы используем второй вариант, то все осуществляется в точности так же, только буква Г в названии функции меняется на В. Максимальное количество поддерживаемых аргументов – 255.
3. После того, как ввод формулы будет закончен, подтверждаем свои действия. Для этого нужно нажать клавишу ввода.

Таким образом, для вычисления стандартного отклонения нам нужно использовать те же аргументы, что и для получения среднего арифметического. Все остальное программа сможет сделать самостоятельно. Также в качестве аргумента можно использовать целый диапазон значений, на основе которых будет осуществляться расчет среднеквадратического отклонения. Теперь давайте рассмотрим другие методы, которые будут более понятными для начинающего пользователя Excel. Но в долгосрочной перспективе от них нужно будет отказаться, поскольку:

1. Ручной ввод формулы способен значительно сэкономить время. Пользователь Excel, который помнит формулу и ее синтаксис, имеет существенное преимущество перед тем человеком, который только начинает и долго ищет нужную функцию в перечне в мастере функций или на ленте. Кроме этого, сам по себе ввод с клавиатуры является гораздо более быстрым, чем использование мыши.
2. Меньше устают глаза. Не нужно постоянно переключать фокус внимания с таблицы на окно, потом на еще одно окно, потом на клавиатуру, а потом снова на таблицу. Это же помогает существенно сэкономить время и силы, которые потом можно тратить на обработку реальной информации, а не техническое обслуживание формул.
3. Ручной ввод формул гораздо более гибкий по сравнению с использованием двух следующих методов. Пользователь может сразу указать нужные ячейки диапазона, не выделяя его непосредственно или сразу посмотреть на всю таблицу, избегая риска, что ее перекроет диалоговое окно.
4. Использование формул вручную является своеобразным мостиком к написанию макросов. Конечно, это не поможет выучить язык VBA, но зато формирует правильные привычки. Если человек привык давать команды компьютеру с помощью клавиатуры, ему будет значительно проще освоить любой другой язык программирования, в том числе, и для разработки макросов для электронных таблиц.

Но конечно, да. Использование других методов значительно лучше, если вы новичок, и только начинаете. Поэтому переходим к рассмотрению иных способов, как можно рассчитать стандартное отклонение.

Метод 2. Вкладка «Формулы»

Еще один метод, доступный пользователю, желающему получить стандартное отклонение из диапазона – воспользоваться вкладкой «Формулы» в главном меню. Давайте более подробно распишем, что нужно сделать для этого:

1. Выделить ту ячейку, в которую мы хотим записывать результат.
2. После этого находим на ленте вкладку «Формулы» и переходим в нее.
3. Воспользуемся блоком «Библиотека функций». Там есть кнопка «Другие функции». В перечне, который будет, мы найдем пункт «Статистические». После этого выбираем, какую разновидность формулы мы собираемся использовать.
4. После этого появляется окно ввода аргументов. В нем указываем все числа, ссылки на ячейки или диапазоны, которые будут принимать участие в расчетах. После того, как закончим, нажимаем кнопку «ОК».

Преимущества этого метода:

1. Скорость. Данный способ довольно быстрый и позволяет ввести нужную формулу буквально в несколько кликов.
2. Точность. Нет риска случайно написать не ту ячейку или написать не ту букву, а потом тратить время на переделку.

Можно сказать, что это способ номер два по хорошести после ручного ввода. НО третий метод также полезен в некоторых ситуациях.

Метод 3. Мастер функций

Мастер функций – еще один удобный метод ввода формул для новичков, которые еще не запомнили названия и синтаксис функций. Кнопка для запуска мастера функций находится возле строки ввода формул. Его главное преимущество для новичка на фоне предыдущих способов заключается в детальных подсказках программы, какая функция за что отвечает и какие аргументы вводить в какой последовательности. Она являет собой две буквы – fx. Нажимаем на нее.

После этого появится перечень функций. Можно как попытаться найти в полном алфавитном перечне, так и открыть категорию «Статистические», где также можно найти этот оператор.

Мы можем увидеть в списке, что функция СТАНДОТКЛОН все еще присутствует. Это сделано для того, чтобы сделать старые файлы совместимыми с новой версией Excel. При этом настоятельно рекомендуется пользоваться новыми функциями, приведенными выше, потому что в один момент эта устаревшая функция может перестать поддерживаться.

После того, как мы нажмем «ОК», у нас будет возможность открыть окно аргументов. Каждый аргумент являет собой отдельное число, адрес на ячейку (если в ней содержится числовое значение) или диапазоны значений, которые будут использоваться для среднего арифметического и получения стандартного отклонения. После того, как мы введем все аргументы, нажимаем на кнопку «ОК». Данные будут занесены в ту ячейку, в которой мы вводили формулу.

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.

Оценивает стандартное отклонение по выборке. Стандартное отклонение — это мера того, насколько широко разбросаны точки данных относительно их среднего.

Важно: Эта функция была заменена одной или несколькими новыми функциями, которые обеспечивают более высокую точность и имеют имена, лучше отражающие их назначение. Хотя эта функция все еще используется для обеспечения обратной совместимости, она может стать недоступной в последующих версиях Excel, поэтому мы рекомендуем использовать новые функции.

Дополнительные сведения о новом варианте этой функции Функция СТАНДОТКЛОН.В.

Синтаксис

СТАНДОТКЛОН(число1;[число2];…)

Аргументы функции СТАНДОТКЛОН описаны ниже.

• Число1     Обязательный. Первый числовой аргумент, соответствующий выборке из генеральной совокупности.

• Число2…     Необязательный. Числовые аргументы 2—255, соответствующие выборке из генеральной совокупности. Вместо аргументов, разделенных точкой с запятой, можно использовать массив или ссылку на массив.

Замечания

• Функция СТАНДОТКЛОН предполагает, что аргументы являются только выборкой из генеральной совокупности. Если данные представляют всю генеральную совокупность, то стандартное отклонение следует вычислять с помощью функции СТАНДОТКЛОНП.

• Стандартное отклонение вычисляется с использованием «n-1» метода.

• Аргументы могут быть либо числами, либо содержащими числа именами, массивами или ссылками.

• Учитываются логические значения и текстовые представления чисел, которые непосредственно введены в список аргументов.

• Если аргумент является массивом или ссылкой, то учитываются только числа. Пустые ячейки, логические значения, текст и значения ошибок в массиве или ссылке игнорируются.

• Аргументы, которые представляют собой значения ошибок или текст, не преобразуемый в числа, вызывают ошибку.

• Чтобы включить логические значения и текстовые представления чисел в ссылку как часть вычисления, используйте функцию СТАНДОТКЛОНА.

• Функция СТАНДОТКЛОН вычисляется по следующей формуле:

  

  где x — выборочное среднее СРЗНАЧ(число1,число2,…), а n — размер выборки.

Пример

Скопируйте образец данных из следующей таблицы и вставьте их в ячейку A1 нового листа Excel. Чтобы отобразить результаты формул, выделите их и нажмите клавишу F2, а затем — клавишу ВВОД. При необходимости измените ширину столбцов, чтобы видеть все данные.

Данные
Прочность
1345
1301
1368
1322
1310
1370
1318
1350
1303
1299
Формула	Описание (результат)	Результат
=СТАНДОТКЛОН(A3:A12)	Стандартное отклонение предела прочности (27,46392)	27,46392

Как работает стандартное отклонение в Excel

Добрый день!

В статье я решил рассмотреть, как работает стандартное отклонение в Excel с помощью функции СТАНДОТКЛОН. Я просто очень давно не описывал и не комментировал статистические функции, 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:

• Функция СТАНДОТКЛОНА – вычисляется отклонение по выборке текстовых и логических значений. При этом ложные логические и текстовые значения формула приравнивает к 0, а 1 будут равняться только истинные логические значения;
• Функция СТАНДОТКЛОН.В – производит оценку стандартного отклонения по выборке, при этом текстовые и логические значения игнорирует;
• Функция СТАНДОТКЛОН.Г – делает оценку отклонения по некой генеральной совокупности и как в предыдущей функции игнорируются текстовые и логические значения;
• Функция СТАНДОТКЛОНПА – также вычисляет по генеральной совокупности стандартное отклонение, но с учетом текстовых и логических значений. Равняться 1 будут только истинные логические значения, а ложные логические и текстовые значения будут приравнены к 0.

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: среднеквадратическое отклонение 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:

• Число1, число2, … — являют собой генеральную совокупность значений и имеют только числовые значения или же ссылки на них. Формула поддерживает до 255 числовых значений.

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 функцией ЕСЛИ и для получения результата напишем формулу:

С возрастом желание заработать переходит в желание сэкономить.
Михаил Жванецкий

Как рассчитать процент отклонения факта от плана?

Как посчитать процент отклонения факта от плана?

Расчёт показателей, позволяющих определить, на сколько выполнен план, очень важен.

Если отклонение от плана слишком большое, то это может сильно повлиять на бюджет организации — возникнет необходимость принимать соответствующие меры.

Итак, как найти процент отклонения от плана?

Как известно, отклонение бывает двух видов — абсолютное и относительное.

Абсолютное отклонение представляет собой разницу между 2 показателями (плановым и фактическим, базовым и расчётным). Это числовая величина.

Относительное отклонение — это отношение между 2 показателями в процентах.

Так как речь идёт о проценте отклонения, то будем пользоваться формулой относительного отклонения.

Процент отклонения факта от плана рассчитывается для заданного отчётного периода — месяц, квартал, год.

1) Pi — плановые показатели по продукции / услуге / виду деятельности i.

2) Fi — фактические показатели.

В качестве базового показателя берём план, в качестве текущего показателя — факт.

Отклонение в процентах будет рассчитываться по формуле:

Oo = (Fi / Pi) * 100% — 100%

Другой вид формулы:

Oo = (Fi / Pi — 1) * 100%

Ещё можно воспользоваться такой формулой:

Oo = ((Fi — Pi) / Pi) * 100%

При этом возможны несколько ситуаций:

1) Oo > 0 — план перевыполнен.

2) Oo = 0 — плановые показатели были достигнуты.

Пример

Предприятие работает в целлюлозно-бумажной отрасли. Имеются плановые и фактические показатели по выпуску (в тоннах) различных видов бумаги за 1 квартал 2017 года.

Нужно найти процент отклонения факта от плана.

Для каждого вида продукции делим значения «факт» на значения «план», вычитаем единицу и переводим в проценты.

По 1 и 2 показателю план не выполнен. По 3 показателю план перевыполнен.

По сути, одно из основных направлений в работе экономиста — это планирование, сбор фактической информации и проведение сравнительного анализа для оптимизации расходов предприятия.

Отклонения принято рассчитывать, как абсолютные, так и относительные.

В формулировке вопроса имеется в виду расчёт относительных отклонений.

Относительное отклонение в результате даёт процент отклонения Факта от Плана.

Вообще, на своей практике встречался с двумя вариантами расчёта.

В первом варианте относительное отклонение рассчитывается, как

Результат расчёта можно наблюдать на рисунке ниже.

Полученное отклонение показывает на сколько процентов выполнен План, то есть 100% будет идеальным значением, когда фактические данные будут полностью соответствовать плановым. Если значение меньше 100%, то План недовыполнили, если больше — перевыполнили.

Второй способ расчёта практически отражает первый, только полученное значение вычитается из 100%, то есть формула расчёта относительного отклонения во втором случае будет следующей

100-(Факт/План)*100, либо (План-Факт)/План*100

Результат данного расчёта можно наблюдать также на рисунке ниже.

При данном варианте расчёта мы видим на сколько процентов произошло отклонение от Плана. Таким образом 0% показывает соответствие Факта Плану, отрицательное значение говорит о перевыполнении Плна, а положительное — недовыполнении.

При расчёте Абсолютного отклонения всё гораздо проще.

Таким образом, мы сможем увидеть абсолютное отклонение Факта от Плана. Если значение равно 0, то Факт равен Плану, если получаем положительное значение, то произошло перевыполнение Плана, отрицательное — недовыполнение.

Бывает отставание фактических показателей от плановых, а бывает перевыполнение плана. В обоих случаях требуется рассчитать процент отклонения факта от плана.

Проще всего работать с конкретными цифрами. Например, завод должен был произвести 150 автомобилей, а выпустил 175 шт. На сколько процентов перевыполнен план?

Можно построить пропорцию:

х = 175*100/150 = 116,67%

Процент отклонения факта от нормы 116,67% — 100% = 16,67%

Или сначала посчитаем, что завод выпустил «лишние» 25 авто (175-150),

а потом составляем пропорцию:

у = 25*100 / 150 = 16,67%.

Ещё проще воспользоваться возможностями таблицы excel:

Часто требуется рассчитать процент отклонения факта от плана в excel.

Составляем таблицу, состоящую из 4-х столбиков:

Наименование показателя, план, факт и процент отклонения.

Формула для расчета процента отклонения факта от плана приведена на рисунке выше.

Можно записать как =ОКРУГЛ(B3/A3*100;2) или =ОКРУГЛ(B3/A3*100-10­ 0;2)

В зависимости от того, какие вам показатели нужны, абсолютные или относительные.

Если у нас есть таблица, в которой занесены все данные, т.е. прописан определенный показатель, и даны исходные данный (в виде план и факт), тогда высчитать процент отклонения не составит труда.

Не стоит забывать, что отклонение есть абсолютное и относительное.

Мы высчитывает относительное отклонение, подставляя данные в формулу

Факт :(делим) на План х(умножаем) 100%

Чтобы было более понятно приведем пример. Для этого найдем таблицу:

Высчитываем первый показатель «Товарная продукция»

936,5 : 982,1 х 100% = 0,95 х 100% = 95%

Получается, что план был не выполнен в полном объеме, так как показатель менее 100%.

Если после высчитывания получится 100%, значит план полностью выполнен.

А если будет более 100%, значит перевыполнен.

Так как вопрос о проценте отклонения, то речь идет об относительном отклонении факта от плана, но мы посчитаем в нашем примере и абсолютное отклонение.

Допустим, мы запланировали выпустить в 2018 году 120 единиц продукции, а выпустили фактически — 130 единиц. Процент отклонения факта от плана считается так: факт поделить на план, умножить на 100, и вычесть из полученного результата 100.

Считаем: 130 / 120 = 1,083, умножаем на 100, получается 108,3, вычитаем 100 = 8,3 %

Отклонение равно 8,3 %. Так как мы получили положительный результат, то речь идет о перевыполнении плана на 8,3 процентов, если бы результат был отрицательным, то план был бы недовыполнен. Абсолютное же отклонение считается вообще очень просто — от факта отнимается план, в нашем случае это 130-120 = 10 единиц продукции, план перевыполнен на 10 единиц продукции.

С этим вопросом сталкиваются экономисты многих предприятий, особенно когда нужно предоставить начальству расчет. Лучше всего рассмотреть на примере:

Например, нам нужно выпустить 1000 единиц продукции, но по факту предприятие выпустило 900 единиц продукции. Чтобы узнать насколько выполнен план, необходимо будет фактическое значение на планируемое значение и умножить на 100 процентов.

Итак, получаем 900/1000*100 = 90%. Значит план был выполнен только на девяносто процентов.

В данном примере, который представлен в ответе выше, предприятие не смогло выполнить план на десять процентов.

Такие задачки лучше всего решать в Экселе.

Для того, чтобы понимать на сколько процентов отличается факт от плана нужно воспользоваться простой формулой рассчёта, которая представлена ниже:

(Ф ÷ П) • 100, где в формуле

Рассмотрим на примере для большей наглядности.

Фабрика по пошиву одежды должна была сшить по плану 300 рабочих комбинезонов, но за отведенный срок сшили всего 250 комбинезонов. Производим рассчёт.

250 ÷ 300 = 0,83 • 100 = 83,33 %

Получается, что план не был выполнен на 100 %, а лишь 83,33 %.

Поменяем значения в задаче: П = 250, Ф = 300.

300 ÷ 250 = 1,2 • 100 = 120 %.

Получается, что план был перевыполнен на 20 %.

Посчитать процент отклонения не так и сложно.

Чтобы было проще можно объяснить на примере.

Производство должно было выпустить за одни месяц 200 000 книг, а выпустили только 180000.

Факт делим на план и умножаем на 100%.

Теперь высчитываем 100%-90%=10% — наш план не выполнили на 10%, это и есть показатель недовыполнения.

Теперь посчитаем, если мы план перевыполнили.

План составляет 200000 книжек, мы выпустили 210000.

Таким образом перевыполнение плана равняется 5%.

Почему-то проценты у многих вызывают сложности. Много раз наблюдал, как на уроках даже те, у кого с остальными темами все в порядке, столкнувшись с процентами и долями начинают «буксовать». И почему-то у учителей не получалось понять, из-за чего тема процентов вызывает такие проблемы и как её объяснять. Впрочем, непонимание процентов выражается хотя бы в распространенных выражениях типа «это гарантировано на 120%» или «я выложился на 200%». Прежде всего очень важно осознать, что 100% — это основа, норма. 100% — это всё, что есть или должно быть. То есть нельзя гарантировать что-то больше, чем на 100%, и нельзя усилий приложить на 200%, так как все ваши возможные усилия и гарантии составляют эту основу, эти 100%.

В примере про план и факт за план берется 100%. Это — наша основа, норма, и нам надо понять, насколько этот план выполнен. В случае с планом может быть и 98%, и 134%, так как технически можно выпустить больше продукции, чем запланировано.

Чтобы узнать, насколько выполнен план, нам необходимо знать цифры плана и факта и сравнить их. Из этих цирф делаем два простых и понятных уравнения:

Со школы в наших головах должно было отпечататься, что такие системы составляются в одно уравнение крест-накрест, то есть мы берем диагонали: (план) и (Х) и (факт) и (100%):

Посчитать отклонение в Excel

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;…)

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.

Урок: Формула среднего квадратичного отклонения в Excel

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».

Урок: Как посчитать среднее значение в Excel

Шаг 3: нахождение коэффициента вариации

Теперь у нас имеются все необходимые данные для того, чтобы непосредственно рассчитать сам коэффициент вариации.

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 «Главная». Кликаем по полю формата на ленте в блоке инструментов «Число». Из раскрывшегося списка вариантов выбираем «Процентный». После этих действий формат у элемента будет соответствующий.

Таким образом мы произвели вычисление коэффициента вариации, ссылаясь на ячейки, в которых уже были рассчитаны стандартное отклонение и среднее арифметическое. Но можно поступить и несколько по-иному, не рассчитывая отдельно данные значения.

Выделяем предварительно отформатированную под процентный формат ячейку, в которой будет выведен результат. Прописываем в ней формулу по типу:

Вместо наименования «Диапазон значений» вставляем реальные координаты области, в которой размещен исследуемый числовой ряд. Это можно сделать простым выделением данного диапазона. Вместо оператора СТАНДОТКЛОН.В, если пользователь считает нужным, можно применять функцию СТАНДОТКЛОН.Г.

Существует условное разграничение. Считается, что если показатель коэффициента вариации менее 33%, то совокупность чисел однородная. В обратном случае её принято характеризовать, как неоднородную.

Как видим, программа Эксель позволяет значительно упростить расчет такого сложного статистического вычисления, как поиск коэффициента вариации. К сожалению, в приложении пока не существует функции, которая высчитывала бы этот показатель в одно действие, но при помощи операторов СТАНДОТКЛОН и СРЗНАЧ эта задача очень упрощается. Таким образом, в Excel её может выполнить даже человек, который не имеет высокого уровня знаний связанных со статистическими закономерностями.

Как посчитать проценты в Excel

Мы сталкиваемся с процентами не только на работе или учебе, но и в нашей повседневной жизни – скидки, чаевые, депозитные ставки, кредиты и прочее. Поэтому умение работать с процентами будет полезно в разных сферах жизни. В этой статье мы ближе познакомимся с процентами, и рассмотрим, как быстро посчитать проценты в Excel, а также на примерах разберем следующие вопросы:

• как посчитать проценты в Excel формула;
• как посчитать процент от числа в Excel;
• как посчитать проценты от суммы в Excel;
• посчитать разницу в процентах Excel;

Как посчитать проценты в Excel формула

Прежде чем перейти к вопросу подсчета процентов в Excel, давайте вспомним основные знания о процентах. Процент – это сотая часть единицы. Из школьной программы вы наверняка знаете, что для того чтобы посчитать проценты, необходимо разделить искомую часть на целое и умножить на 100. Таким образом формула расчёта процентов выглядит следующим образом:

Посчитать проценты в Excel намного проще, так как вычисление некоторых математических операций в Excel происходит автоматически. Поэтому формула расчета процентов в Excel преобразуется следующим образом:

Для того чтобы посчитать проценты в Excel нет необходимости умножать результат на 100, если для ячейки используется Процентный формат.

Рассмотрим наглядный пример, как посчитать процент выполнения плана в Excel. Пусть у нас есть таблица с данными о запланированном объеме реализации продукции и фактическом объеме.

Как посчитать проценты в Excel – Исходные данные для расчета процентов

Для того чтобы посчитать процент выполнения плана необходимо:

• В ячейке D2 ввести формулу =C2/B2 и скопировать ее в остальные ячейки с помощью маркера заполнения.
• На вкладке « Главная » в группе « Число » выбрать «Процентный формат» для отображения результатов в формате процентов.

В результате мы получаем значения, округленные до целых чисел, которые показывают процент выполнения плана:

Как посчитать проценты в Excel – Процент выполнения плана

Следует отметить, что универсальной формулы, как посчитать проценты нет. Все зависит от того, что вы хотите получить в результате. Поэтому в этой статье мы рассмотрим примеры формул вычисления процента от числа, от общей суммы, прироста в процентах и многое другое.

Как посчитать процент от числа в Excel

Для того, чтобы посчитать процент от числа, необходимо использовать следующую формулу:

Рассмотрим пример расчета процента от числа. У нас есть таблица со стоимостью товаров без НДС и ставкой НДС для каждого товара.

Как посчитать проценты в Excel – Исходные данные для расчета процента от числа

Примечание : если вы вручную вводите в ячейке числовое значение и после него ставите знак %, то Excel применяет к данной ячейке процентный формат и воспринимает это число как его сотую часть. Например, если в ячейку ввести 18%, то для расчётов Excel будет использовать значение 0,18.

Пусть нам необходимо рассчитать НДС и стоимость продуктов с налогом на добавленную стоимость.

• Для того чтобы посчитать НДС в денежном эквиваленте, т.е. посчитать процент от числа в ячейке D2 вводим формулу =B2*C2 и заполняем остальные ячейки.
• В ячейке E2 суммируем ячейки B2 и D2 , для того чтобы получить стоимость с НДС.

В результате получаем следующие данные расчета процента от числа:

Как посчитать проценты в Excel – Процент от числа в Excel

Как посчитать проценты от суммы в Excel

Рассмотрим пример, когда нам необходимо посчитать проценты от суммы по каждой позиции. Пусть у нас есть таблица продаж некоторых видов продуктов с итоговой суммой. Нам необходимо посчитать проценты от суммы по каждому виду товара, то есть посчитать в процентном соотношении сколько выручки приносит каждый товар от общей суммы.

Как посчитать проценты в Excel – Исходные данные для расчета процентов от суммы

Для этого проделываем следующее:

• В ячейке C2 вводим следующую формулу: =B2/$B$9 . Для ячейки B9 мы используем абсолютную ссылку (со знаками $), чтобы она была неизменной, а для ячейки B2 – относительную, чтобы она изменялась при копировании формулы в другие ячейки.
• Используя маркер заполнения копируем эту формулу расчета процентов от суммы для всех значений.
• Для отображения результатов в формате процентов, на вкладке « Главная » в группе « Число », задаем «Процентный формат» с двумя знаками после запятой.

В результате мы получаем следующие значения процентов от суммы:

Как посчитать проценты в Excel – Проценты от суммы в Excel

Посчитать разницу в процентах Excel

Для того чтобы посчитать разницу в процентах, необходимо использовать следующую формулу:

где А – старое значение, а B – новое.

Рассмотрим пример, как посчитать разницу в процентах. Пусть у нас есть данные о продажах за два года. Нам необходимо определить процентное изменение продаж в отчетном году, по сравнению с предыдущим.

Как посчитать проценты в Excel – Исходные данные для расчета разницы в процентах

Итак приступим к расчетам процентов:

• В ячейке D2 вводим формулу =(C2-B2)/B2 .
• Копируем формулу в остальные ячейки, используя маркер заполнения.
• Применяем процентный формат для результирующих ячеек.

В результате у нас получается следующая таблица:

Как посчитать проценты в Excel – Вычисление разницы в процентах

В нашем примере положительные данные показывают прирост в процентах, а отрицательные значения – уменьшение в процентах.

Теперь вы знаете, как посчитать проценты в Excel, например, как посчитать процент от числа, проценты от общей суммы и прирост в процентах.

Как посчитать процент отклонения в Excel по двум формулам

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.

Обратите внимание! Если мы старое и новое число поменяем местами, то у нас получиться уже формула для вычисления наценки.

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.