Процент отклонения формула excel - Учим Эксель

Cоветы и управления по Гугл Таблицам

Как высчитать обычное отклонение в Гугл Таблицах (шаг за шагом)

При работе с данными нам нередко требуются некие метрики, чтоб осознать природу данных. Некие из этих характеристик включают среднее значение, среднее значение, режим и обычное отклонение. В Гугл Таблицах есть несколько нужных интегрированных формул, которые можно применять для выполнения огромного количества статистических вычислений.

В этом уроке я покажу для вас ординарную формулу для расчета обычного отклонения в Гугл Таблицах.

Что такое обычное отклонение?

Обычное отклонение целого набора данных указывает, как данные отклоняются от среднего значения.

К примеру, представим, что у вас в классе 50 студентов и их баллы на экзамене по арифметике. Сейчас, если средний балл составляет 70, а обычное отклонение равно 10, это значит, что большая часть баллов учащегося находится в спектре +/- 10 от среднего (т. Е. Большая часть студентов имеет оценки от 60 до 80).

Среднее значение дает значение, которое представляет все данные, а обычное отклонение указывает, как данные удалены от этого среднего.

И что это обычное значение может поведать нам о данных:

  • Низкое значение обычного отклонения гласит нам о том, что большая часть точек данных поближе к среднему значению набора данных (среднему значению).
  • Высочайшее значение обычного отклонения гласит нам о том, что большая часть точек данных далековато от среднего значения (либо в наборе данных могут быть некие выбросы)

Обычное отклонение обычно рассчитывается методом нахождения квадратного корня из дисперсии.

Это отклонение (также называемое дисперсией) является не чем другим, как средним квадратом отклонений от среднего. Его можно высчитать по формуле:

  • μ — среднее
  • Σ значит «сумму»
  • Xi — значение всякого элемента в перечне
  • N — количество пт в перечне

Находите это сложным? Не волнуйтесь!

Я лишь что показал для вас формулу, чтоб вы знали, что она значит. Для вас это не надо, когда вы пытаетесь вычислить обычное отклонение в Гугл Таблицах.

В Гугл Таблицах есть интегрированные формулы, которые позаботятся обо всем.

Итак, давайте поглядим, как вы сможете это создать!

Формула STDEV в Гугл Таблицах

В Гугл Sheets есть функция STDEV, которая воспринимает ваш набор данных в качестве входных данных и дает для вас значение обычного отклонения.

Это вправду так просто! Для вас не надо знать никаких формул либо быть гением статистики.

Ниже приведен синтаксис формулы обычного отклонения в Гугл Таблицах:

Тут аргументы могут быть 4 типов:

  • Набор ценностей
  • Обилие локаций
  • Сочетание значений и диапазонов местоположений
  • Отфильтрованный набор значений

Направьте внимание, что для работы формулы в аргументах обязано быть не наименее 2-ух значений.

Внедрение формулы STDEV в Гугл Таблицах для расчета обычного отклонения

Сейчас разрешите мне показать для вас несколько примеров вычисления обычного отклонения в Гугл Таблицах с внедрением формулы STDEV.

Представим, у вас есть последующий набор данных, и вы желаете получить значение обычного отклонения этих оценок.

Вы сможете применять последующую формулу:

= СТАНДОТКЛОН (B2: B6)

Ниже приведен итог данной нам формулы:

Еще есть несколько методов использования формулы STDEV в Гугл Таблицах.

Вы сможете вручную ввести значения в формулу, как показано ниже:

Это рекомендуется лишь в этом случае, если у вас есть несколько значений, которые можно ввести вручную. Если у вас много значений, идеальнее всего иметь их в ячейках Гугл Sheets, а потом применять спектр в качестве аргумента.

Вы также сможете применять ссылку на отдельную ячейку заместо твердого кодировки значений в формуле, как показано ниже:

= СТАНДОТКЛОН (B2; B3; B4; B5; B6)

Это быть может полезно, если у вас есть значения в несмежных ячейках.

Вы также сможете сочетать спектр и ссылку на ячейку (либо значение). К примеру, вы также сможете применять последующую формулу:

= СТАНДОТКЛОН (B2: B5; B6)

Расчет обычного отклонения при помощи условия / фильтра

Время от времени для вас может потребоваться применить определенные условия для извлечения точек данных перед вычислением обычного отклонения.

В таковых вариантах вы сможете применять формулу фильтра снутри формулы STDEV.

К примеру, если вы желаете высчитать обычное отклонение лишь для студентов, набравших больше 70 баллов (по некий причине), вы сможете ввести:

= СТАНДОТКЛОН (фильтр (спектр местоположений, условие))

Тут спектр местоположений можно получить, просто выбрав ячейки, которые вы желаете учесть для обычного отклонения. Условие — это аспекты, по которым значение ячейки квалифицируется как применимое либо неприемлемое.

К примеру, приведенная ниже формула даст для вас обычное отклонение лишь тех оценок, которые выше 70:

Интересно почитать:  Формула для расчета процентов в таблице excel

= СТАНДОТКЛОН (ФИЛЬТР (B2: B6; B2: B6> 70))

В приведенной выше формуле функция ФИЛЬТР дает нам лишь те значения, которые превосходят 70. Потом функция СТАНДОТКЛОН воспринимает эти отфильтрованные значения в качестве входных данных и дает для их значение обычного отклонения.

Правила использования STDEV

Ниже приведены некие принципиальные моменты, о которых следует держать в голове при использовании функции STDEV в Гугл Таблицах:

  • STDEV обычно игнорирует любые значения строковых характеристик (либо ячейки, содержащие текстовые значения). Естественно, само собой очевидно, что если все ваши значения характеристик являются строчками, вы получите ошибку.
  • Формула СТАНДОТКЛОНА вычисляет обычное отклонение для эталона. Если заместо этого для вас необходимо отыскать обычное отклонение для генеральной совокупы, для вас необходимо будет применять формулу СТАНДОТКЛОНП
  • В аргументах формулы обязано быть не наименее 2-ух числовых значений. В неприятном случае вы получите # DIV / 0! Ошибка.
  • Пустые ячейки в данном спектре игнорируются при вычислении обычного отклонения при помощи STDEV.

Иная формула обычного отклонения в Гугл Таблицах

  • STDEVP : употребляется для расчета обычного отклонения генеральной совокупы.
  • СТАНДОТКЛОН : Употребляется для расчета обычного отклонения при интерпретации текстовых значений как 0. Это быть может полезно, если в ячейке есть тире либо какой-нибудь текст, к примеру ноль, и вы желаете, чтоб они засчитывались как 0.
  • STDEVPA : употребляется для расчета обычного отклонения генеральной совокупы при интерпретации текстовых значений как 0

Форматирование результата STDEV

Результатом формулы СТАНДОТКЛОН является число с огромным количеством десятичных символов.

Если вы желаете поменять это и вынудить это число показывать меньше десятичных символов, для вас нужно поменять для него форматирование числа.

Ниже приведены шаги для этого:

  • Изберите ячейку с результатом
  • Изберите в меню опцию Формат.
  • Наведите курсор на параметр «Число»
  • Нажмите на опцию Number.

Вышеупомянутые шаги изменят числовой формат, потому в итоге вы увидите лишь два десятичных знака.

Лекция 3. Описательная статистика. Характеристики разброса либо варианты

Вариация — это различие значений величин X у отдельных единиц статистической совокупы. Для исследования силы варианты рассчитывают последующие характеристики варианты: размах варианты , среднее линейное отклонение , линейный коэффициент варианты , дисперсия , среднее квадратическое отклонение , квадратический коэффициент варианты .

Размах варианты

Размах варианты – это разность меж наибольшим и наименьшим значениями X из имеющихся в изучаемой статистической совокупы:

Недочетом показателя H будет то, что он указывает лишь наибольшее различие значений X и не может определять силу варианты во всей совокупы.

Cреднее линейное отклонение

Cреднее линейное отклонение — это средний модуль отклонений значений X от среднего арифметического значения. Его можно рассчитывать по формуле средней арифметической обычный — получим среднее линейное отклонение обычное:

К примеру, студент сдал 4 экзамена и получил последующие оценки: 3, 4, 4 и 5.Ранее уже была рассчитана средняя арифметическая= 4. Рассчитаем среднее линейное отклонение обычное: Л = (|3-4|+|4-4|+|4-4|+|5-4|)/4 = 0,5.

Если начальные данные X сгруппированы (имеются частоты f), то расчет среднего линейного отклонения производится по формуле средней арифметической взвешенной — получим среднее линейное отклонение взвешенное:

Вернемся например про студента, который сдал 4 экзамена и получил последующие оценки: 3, 4, 4 и 5. Ранее уже была рассчитана средняя арифметическая = 4 и среднее линейное отклонение обычное = 0,5. Рассчитаем среднее линейное отклонение взвешенное: Л = (|3-4|*1+|4-4|*2+|5-4|*1)/4 = 0,5.

Функция СРОТКЛ

Эта функция вычисляет среднее абсолютных значений отклонений точек данных от среднего, т.е. является мерой разброса огромного количества данных.

Вид функции

СРОТКЛ (число1; число2; . )

Число1, число2, . — это от 1 до 30 аргументов, для которых определяется среднее абсолютных отклонений. Можно применять массив либо ссылку на массив заместо аргументов, разделяемых точкой с запятой. При использовании функции нужно учесть последующие условия:

· аргументы должны быть числами либо именами, массивами либо ссылками, содержащими числа;

· если аргумент содержит тексты, логические значения либо пустые ячейки, то такие значения игнорируются; но, ячейки, которые содержат нулевые значения, учитываются.

Уравнение для среднего отклонения последующее:

На итог СРОТКЛ влияют единицы измерения входных данных.

Линейный коэффициент варианты

Линейный коэффициент варианты — это отношение среднего линейного отклонения к средней арифметической:

При помощи линейного коэффициента варианты можно ассоциировать вариацию различных совокупностей, поэтому что в отличие от среднего линейного отклонения его значение не зависит от единиц измерения X.

В рассматриваемом примере про студента, который сдал 4 экзамена и получил последующие оценки: 3, 4, 4 и 5, линейный коэффициент варианты составит 0,5/4 = 0,125 либо 12,5%.

Дисперсия

Дисперсия — это средний квадрат отклонений значений X от среднего арифметического значения. Дисперсию можно рассчитывать по формуле средней арифметической обычный — получим дисперсию ординарную:

В уже знакомом нам примере про студента, который сдал 4 экзамена и получил оценки: 3, 4, 4 и 5, ранее уже была рассчитана средняя арифметическая = 4. Тогда дисперсия обычная Д = ((3-4) 2 +(4-4) 2 +(4-4) 2 +(5-4) 2 )/4 = 0,5.

Интересно почитать:  День недели в excel формула

Если начальные данные X сгруппированы (имеются частоты f), то расчет дисперсии производится по формуле средней арифметической взвешенной — получим дисперсию взвешенную:

В рассматриваемом примере про студента, который сдал 4 экзамена и получил последующие оценки: 3, 4, 4 и 5, рассчитаем дисперсию взвешенную:
Д = ((3-4) 2 *1+(4-4) 2 *2+(5-4) 2 *1)/4 = 0,5.

Если конвертировать формулу дисперсии (раскрыть скобки в числителе, почленно поделить на знаменатель и привести подобные), то можно получить еще одну формулу для ее расчета как разность средней квадратов и квадрата средней:

В уже знакомом нам примере про студента, который сдал 4 экзамена и получил последующие оценки: 3, 4, 4 и 5, рассчитаем дисперсию способом разности средней квадратов и квадрата средней:
Д = (3 2 *1+4 2 *2+5 2 *1)/4-4 2 = 16,5-16 = 0,5.

Если значения X — это толики совокупы, то для расчета дисперсии употребляют личную формулу дисперсии толики :

Функция ДИСПР

Функция вычисляет дисперсию для генеральной совокупы. (Для дисперсии по выборке употребляется функция ДИСП). Дисперсией ( s 2 ) именуют среднюю арифметическую квадратов отклонений результатов наблюдений от их средней арифметической.

Число1, число2, . — это от 1 до 30 числовых аргументов, соответственных генеральной совокупы. Логические значения, к примеру ИСТИНА и ЛОЖЬ, также текст игнорируются

ДИСПР подразумевает, что аргументы представляют всю генеральную совокупа. Если данные представляют лишь подборку из генеральной совокупы, то дисперсию следует вычислять, используя функцию ДИСП.

Уравнение для дисперсии имеет последующий вид:

Для функции ДИСП употребляется формула

Функция ДИСПРА

Функция аналогично ДИСПРА вычисляет дисперсию для генеральной совокупы. В расчете кроме численных значений учитываются также текстовые и логические значения, такие как ИСТИНА либо ЛОЖЬ.

Значение1,значение2. — это от 1 до 30 числовых аргументов, соответствую щих генеральной совокупы.

ДИСПРА подразумевает, что аргументы представляют всю генеральную совокупа. Если данные представляют лишь подборку из генеральной совокупы, то дисперсию следует вычислять, используя функцию ДИСПА. Аргументы, содержащие значение ИСТИНА интерпретируются как 1, аргументы, содержащие текст либо значение ЛОЖЬ интерпретируются как 0 (ноль).

Cреднее квадратическое отклонение

Выше уже было поведано о формуле средней квадратической, которая применяется для оценки варианты методом расчета среднего квадратического отклонения, обозначаемое малой греческой буковкой сигма:

Еще проще можно отыскать среднее квадратическое отклонение, если за ранее рассчитана дисперсия, как корень квадратный из нее:

В примере про студента, в каком выше высчитали дисперсию , найдем среднее квадратическое отклонение как корень квадратный из нее:

Функция КВАДРОТКЛ

При определении варианты нередко употребляется функция, которая возвращает сумму квадратов отклонений точек данных от их среднего.

Вид функции

Число1, число2, . — это от 1 до 30 аргументов, для которых рассчитывается сумма квадратов отклонений. Можно применять массив либо ссылку на массив заместо аргументов, разделяемых точкой с запятой.

Аргументы должны быть числами либо именами, массивами либо ссылками, содержащими числа. Если аргумент содержит тексты, логические значения либо пустые ячейки, то такие значения игнорируются; но, ячейки, которые содержат нулевые значения, учитываются.

Уравнение для суммы квадратов отклонений имеет последующий вид:

Функция СТАНДОТКЛОНП

Заместо дисперсии в качестве меры рассеяния наблюдений вокруг средней арифметической нередко употребляется среднее квадратическое либо обычное отклонение, равное арифметическому значению корня квадратного из дисперсии и имеющее ту же размерность, что и значение признака. Обычное отклонение — это мера того, как обширно разбросаны точки данных относительно их среднего.

Число1, число2, . — это от 1 до 30 числовых аргументов, соответственных генеральной совокупы. Можно применять массив либо ссылку на массив заместо аргументов, разделяемых точкой с запятой. Логические значения, такие как ИСТИНА либо ЛОЖЬ, также текст игнорируются.

СТАНДОТКЛОНП подразумевает, что аргументы образуют всю генеральную совокупа. Если данные являются лишь подборкой из генеральной совокупы, то обычное отклонение следует вычислять с внедрением функции СТАНДОТКЛОН. Для огромных выборок СТАНДОТКЛОН и СТАНДОТКЛОНП возвращают приблизительно равные значения.

СТАНДОТКЛОНП употребляет последующую формулу:

,

а СТАНДОТКЛОН —

Функция СТАНДОТКЛОНПА

Функция аналогично функции СТАНДОТКЛОНП вычисляет обычное отклонение по генеральной совокупы. В этом случае аргументами могут являться текст и логические значения.

Значение1,значение2. это от 1 до 30 значений, соответственных генеральной совокупы. Можно применять массив либо ссылку на массив заместо аргументов, разделяемых точкой с запятой.

СТАНДОТКЛОНПА подразумевает, что аргументы образуют всю генеральную совокупа. Если данные являются лишь подборкой из генеральной совокупы, то обычное отклонение следует вычислять с внедрением функции СТАНДОТКЛОНА. Аргументы, содержащие значение ИСТИНА интерпретируются как 1, аргументы, содержащие значение ЛОЖЬ интерпретируются как 0 (ноль). Для огромных выборок СТАНДОТКЛОНА и СТАНДОТКЛОНПА возвращают приблизительно равные значения.

Интересно почитать:  В excel формула вычитание

Квадратический коэффициент варианты

Квадратический коэффициент варианты — это самый пользующийся популярностью относительный показатель варианты:

Критериальным значением квадратического коэффициента варианты V служит 0,333 либо 33,3%, другими словами если V меньше либо равен 0,333 — вариация считает слабенькой, а если больше 0,333 — мощной. В случае мощной варианты изучаемая статистическая совокупа считается неоднородной, а средняя величина — нетипичной и ее недозволено применять как обобщающий показатель данной нам совокупы.

В примере про студента, в каком выше высчитали среднее квадратическое отклонение, найдем квадратический коэффициент варианты V = 0,707/4 = 0,177, что меньше критериального значения 0,333, означает вариация слабенькая и равна 17,7%.

Средние величины, характеризуя ряд наблюдений, не отражают изменчивости наблюдавшихся значений признака, т.е. вариацию. Обычно рассматриваются меры наблюдений вокруг средних величин. Средняя арифметическая является главным видом средних, потому ограничимся рассмотрением мер рассеяния наблюдений вокруг средней арифметической.

Сумма отклонений результатов наблюдений от средней арифметической не может охарактеризовывать вариацию наблюдений около средней арифметической, т.к. эта сумма равна нулю. Обычно берут либо абсолютные величины либо квадраты разностей. В итоге получают разные характеристики варианты: среднее отклонение, дисперсию либо среднеквадратичное отклонение.

Процент выполнения плана: расчет, примеры

Процесс планирования является неотъемлемой составляющей хоть какого фуррора. Наличие конкретизированных в показателях целей дозволяет надзирать движение человека либо организации в определенном направлении, присваивает деятельности понятность. Это дозволяет без промедления перейти к действенным действиям. Но не наименее принципиальным условием заслуги фуррора является умение надзирать результаты собственной деятельности. Человек должен отлично представлять для себя, на каком шаге он находится и сколько еще ему предстоит создать. Данная статья скажет для вас о том, как высчитать процент выполнения плана.

Для чего необходимо рассчитывать

Существует огромное количество сфер людской деятельности, результаты которых поддаются четкому количественному измерению. Для того чтоб производить свою деятельность действенно, извлекать наивысшую пользу из собственных действий, прибегают к планированию. Наличие определенных целей дозволяет придерживаться конкретно тех характеристик, при которых деятельность имеет смысл.

Броским примером в этом случае является планирование бюджета. Чтоб организация оставалась выгодной и получала нужные для развития средства, осуществляется разработка характеристик доходов и расходов. Выполнение плана является гарантией удачного развития компании.

Зачем нужно рассчитывать процент выполнения плана

Чтоб верно выстраивать свою деятельность и вовремя достигать этих характеристик, нужно представлять для себя, на каком шаге по отношению к данной нам цели находится организация. Конкретно для точного позиционирования человека либо организации на пути к достижению результатов и применяется расчет процента выполнения плана. Он дозволяет верно выстроить свою деятельность, чтоб все нужные характеристики были достигнуты буквально в срок.

Как высчитать выполнение плана

Когда речь входит о том, как посчитать процент выполнения плана, то предполагается отношение 2-ух его составляющих: тех характеристик, которые были достигнуты, и тех, которые нужно достигнуть. В продажах – это совокупа совершенных клиентами покупок к общему запланированному размеру реализации. При планировании бюджета – это количество заработанных на текущий момент валютных средств к тому размеру денег, которые нужно заработать в течение определенного промежутка времени.

Как правильно рассчитывать выполнение плана

Таковым образом, чтоб найти процент выполнения плана, нужно отыскать личное достигнутых результатов сейчас и запланированных к определенному сроку, а потом помножить получившееся число на 100.

ПВП = ТР / ЗР * 100

  • ПВП – процент выполнения плана;
  • ТР – текущие результаты;
  • ЗР – запланированные результаты.

Применение формулы на практике

К примеру, агентство недвижимости планирует сдать в этом месяце 28 квартир. Сейчас арендовано 6. А означает, процент выполнения плана организации на текущий момент времени имеет значение 21. Конкретно эта информация служит основанием для активизации предстоящей деятельности компании и поиска новейших арендаторов.

ПВП = 6 / 28 * 100 = 21,428

Применение формулы на практике

Заключение

В большинстве сфер деятельности, в каких результаты поддаются точному количественному измерению, человек либо организация прибегают к планированию значений, достижение которых является нужным условием для обеспечения удачного развития. Данная операция применяется в сфере продаж, экономических действий больших организаций, маленьких проектов, обыденных семей, также во огромном количестве остальных областях. Достижение запланированных характеристик просит точного позиционирования на всем пути движения к ним. Конкретно с целью воплощения контроля над приближением к задуманному и употребляется формула процента выполнения плана.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector