Вариантът е измерване на спред между числа в набор от данни. Отклонението измерва колко далеч е всяко средно число в множеството от средното.
Използвайки диаграма на набор от данни, можем да наблюдаваме каква е линейната връзка на различните точки от данни или числа. Правим това чрез начертаване на регресионна линия, която се опитва да сведе до минимум разстоянието на всяка отделна точка от данни от самата линия. В диаграмата по-долу точките от данни са сините точки, оранжевата линия е регресионната линия, а червените стрелки са разстоянието от наблюдаваните данни и регресионната линия.
Изображение от Джули Банг © Инвестопедия 2020
Когато изчисляваме отклонение, питаме, като се има предвид връзката на всички тези точки от данни, колко разстояние очакваме за следващата точка от данни? Това "разстояние" се нарича термин за грешка и е това, което измерва вариацията.
Само по себе си дисперсията не е често полезна, тъй като няма единица, което затруднява измерването и сравнението. Въпреки това, квадратният корен на дисперсия е стандартното отклонение и това е практически като измерване.
Изчисляване на вариация в Excel
Изчисляването на дисперсията в Excel е лесно, ако вече имате въведени в софтуера набора от данни. В примера по-долу ще изчислим отклонението от 20 дни дневна възвръщаемост в изключително популярния борсов фонд (ETF), наречен SPY, който инвестира в S&P 500.
- Формулата е = VAR.S (изберете данни)
Причината да искате да използвате VAR.S, а не VAR.P (което е друга предлагана формула) е, че често нямате цялата популация от данни, която да измервате. Например, ако в нашата таблица имаме всички възвръщаемости в историята на SPY ETF, бихме могли да използваме измерването на популацията VAR.P, но тъй като измерваме последните 20 дни само за илюстриране на концепцията, ще използваме VAR.S.
Както можете да видите, изчислената стойност на дисперсия от.000018674 ни показва малко за набора от данни, сам по себе си. Ако продължим да коментираме тази стойност, за да получим стандартното отклонение на възвръщаемостта, това би било по-полезно.
