Как найти относительное отклонение в процентах формула. Отклонение в процентах формула. Как посчитать отклонение в процентах в Excel

Кумулятивные отклоненияЭто не что иное, как отношение сумм, исчисленных нарастающим итогом с начала периода к аналогичным показателям предыдущих периодов. Кумуляция компенсирует случайные колебания параметров деятельности, помогая точно выявить тренд.

Эффективное функционирование предприятия в условиях рыночной экономики может быть достигнуто только в случае постоянного контроля за объемами и качеством выпускаемой продукции. Анализ выполнения производства и реализации продукции необходимо проводить каждый месяц, квартал, полугодие и год.

Среднее квадратичное является важной количественной характеристикой в статистике, теории вероятностей и оценке точности измерений. Согласно определению средним квадратичным отклонением называется корень квадратный из дисперсии. Однако из этого определения не совсем понятно – что характеризует эта величина и как посчитать значение дисперсии.

Пусть имеется несколько чисел, характеризующих -либо однородные величины. Например, результаты измереений, взвешиваний, статистических наблюдений и т.п. Все представленные величины должны измеряться одной и той же измерения. Чтобы найти квадратичное отклонение, проделайте следующие действия.

Определите среднее арифметическое всех чисел: сложите все числа и разделите сумму на общее количество чисел.

Определите дисперсию (разброс) чисел: сложите квадраты найденных ранее отклонений и разделите полученную сумму на количество чисел.

В палате лежат семь больных с температурой 34, 35, 36, 37, 38, 39 и 40 градусов Цельсия.

Требуется определить среднее отклонение от средней .
Решение:
« по палате»: (34+35+36+37+38+39+40)/7=37 ºС;

Отклонения температур от среднего (в данном случае нормального значения): 34-37, 35-37, 36-37, 37-37, 38-37, 39-37, 40-37, получается: -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3 (ºС);

Среднее квадратическое отклонение: √4=2 (ºС);
Ответ: В среднем по палате температура – нормальная: 37 ºС, но среднее квадратическое отклонение температуры равняется 2 ºС, что указывает на серьезные проблемы у пациентов.

Если имеется возможность воспользоваться программой Excel, то вычисление дисперсии, а соответственно и среднего квадратического отклонения можно существенно упростить.
Для этого разместите данные измерений в один ряд (одну колонку) и воспользуйтесь статистической функцией ДИСПР. В качестве аргументов функции укажите диапазон ячеек таблицы, где размещены введенные числа.

Вычисление среднего показателя – один из наиболее распространенных приемов обобщения. Средний показатель отражает все общее, что характерно для признаков совокупности. Но в то же время он игнорирует различия отдельных ее единиц.

Наиболее распространенной в расчетах является средняя величина. Ее вы можете легко найти, если имеется совокупность из двух и более статистических показателей, расположенных в произвольном . Средняя арифметическая простая определяется как отношение индивидуальных значений признака к количеству признаков в совокупности: Хср = ?хi/n.

В некоторых случаях необходимо применять в расчетах среднюю гармоническую. Она используется, когда известны индивидуальные значения признака х и произведение fx, а значение f не известно: Хср = ?wi/?(wi/хi), где wi = хi*fi. Если индивидуальные значения признака встречаются по одному разу (все wi =1), средняя гармоническая простая: Хср = N/?(wi/хi).

Дисперсию вы можете следующим образом: Д = ?(Х-Хср)^2/N, иными словами – это средний квадрат отклонения от среднего арифметического значения. Существует еще один способ расчета данного показателя: Д = (Х^2)ср – (Хср)^2. Дисперсию трудно интерпретировать содержательно. Однако квадратный корень из нее характеризует . Он отражает среднее отклонение признака от среднего значения выборки.

Относительные показатели представляют собой отношение одной абсолютной величины к другой. Они отражают количественные соотношения между исследуемыми явлениями. При вычислении относительного отклонения производится сравнение одного или нескольких показателей с базой или основанием.

Относительное представляет собой отклонение, рассчитываемое по отношению к другим величинам. Выражается в процентах или . Чаще всего исчисляется по отношению к какому-либо общему показателю или параметру. Применение этого индекса в исследованиях повышает уровень информативности проводимого анализа и позволяет более точно оценивать изменения.

Если необходимо соотнести один и тот же показатель в разные периоды времени, рассчитываем темп его роста. Он показывает, как изменилась величина в отчетном (текущем) периоде по сравнению с ее базисным : Тр = х1/х0. Если этот показатель выражается в процентах, то речь идет о прироста: Тпр = (х1/х0)*100%.

Относительная величина планового задания представляет собой отношение планируемого и принятого за основу для сравнения уровней одного и того же явления. В качестве базы выступает фактически достигнутая величина признака исследуемого явления в предшествующем периоде. Формула расчета имеет вид: ОВпз = хпл/хб.

Если рассматривается выполнение заданного , то речь идет о понятии «выполнение плана». В этом случае рассчитывается относительно отклонение фактически полученного результата от планируемого уровня: ОВвп = хф/хпл. Оно показывает, во раз полученное значение исследуемого явления отличается от запланированного уровня явления на этот же период.

Для анализа какой-либо совокупности данных часто используется абсолютное отклонение . Оно позволяет быстро и эффективно показать разницу между разными элементами, между начальным результатом и достигнутым.

Если вам даны два показателя, между которыми необходимо рассчитать абсолютное отклонение, вычтите из большего меньший. Вы получите разницу, на которую один из них – это и есть абсолютное отклонение. Например, если вам известна цена товара в двух магазинах 30 и 35 , рассчитайте разницу: 35-30=5 (рублей) – абсолютное отклонение цены.

Методика экономического анализа деятельности предприятия – совокупность специальных приемов, способов, методов, применяемых для обработки экономической информации о деятельности предприятия.

Важнейшими способами и приемами обработки данных являются:

Собранный в процессе наблюдения материал подвергается первичной обработке: осуществляется проверка достоверности информации, систематизация и классификация.

Группировкой называют выделение среди изучаемых явлений характерных групп по тем или иным признакам. Например, анализируя численность работников предприятия, необходимо выполнить группировку работников по возрасту, стажу, образованию, квалификации и другим признакам.

Абсолютные и относительные величины. С помощью абсолютных величин характеризуются количественные размеры (вес, объем, продолжительность, площадь, стоимость и т.д.) явлений и процессов. Объемы строительно-монтажных работ можно выразить в стоимостном исчислении – тыс. руб. и с помощью натуральных измерителей – м 3 , м 2 , тонны, штуки и т.д..

Относительные величины выражаются в процентах, в коэффициентах или индексах. Относительные величины используются для характеристики уровня выполнения планового задания, динамики показателей, изменения цен, структуры.

[expert_bq id=»1570″]Для того чтобы рассчитать показатель вариации в Excel, необходимо вспомнить школьный курс математики и разделить стандартное отклонение на среднее значение выборки. Если же вы хотите что-то уточнить, обращайтесь ко мне![/expert_bq] Всё ещё не можете сделать качественное сравнение степени разброса данных? Теряетесь в масштабах выборки? Тогда прямо сейчас принимайтесь за дело и осваивайте на практике весь теоретический материал, который был изложен выше! Пусть статистический анализ и разработка прогноза больше не вызывают у вас страха и негатива. Экономьте свои силы и время вместе с табличным редактором Excel.