Vvmebel.com

Новости с мира ПК
8 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Коэффициент энгеля формула excel

Прогнозируем с Excel: как посчитать коэффициент вариации

Каждый раз, выполняя в Excel статистический анализ, нам приходится сталкиваться с расчётом таких значений, как дисперсия, среднеквадратичное отклонение и, разумеется, коэффициент вариации. Именно расчёту последнего стоит уделить особое внимание. Очень важно, чтобы каждый новичок, который только приступает к работе с табличным редактором, мог быстро подсчитать относительную границу разброса значений.

В этой статье мы расскажем, как автоматизировать расчеты при прогнозировании данных

Что такое коэффициент вариации и для чего он нужен?

Итак, как мне кажется, нелишним будет провести небольшой теоретический экскурс и разобраться в природе коэффициента вариации. Этот показатель необходим для отражения диапазона данных относительно среднего значения. Иными словами, он показывает отношение стандартного отклонения к среднему значению. Коэффициент вариации принято измерять в процентном выражении и отображать с его помощью однородность временного ряда.

Коэффициент вариации станет незаменимым помощником в том случае, когда вам необходимо будет сделать прогноз по данным из заданной выборки. Этот индикатор выделит главные ряды значений, которые будут наиболее полезными для последующего прогнозирования, а также очистит выборку от малозначительных факторов. Так, если вы видите, что значение коэффициента равно 0%, то с уверенностью заявляйте о том, что ряд является однородным, а значит, все значения в нём равны один с другим. В случае, если коэффициент вариации принимает значение, превышающее отметку в 33%, то это говорит о том, что вы имеете дело с неоднородным рядом, в котором отдельные значения существенно отличаются от среднего показателя выборки.

Как найти среднее квадратичное отклонение?

Поскольку для расчёта показателя вариации в Excel нам необходимо использовать среднее квадратичное отклонение, то вполне уместно будет выяснить, как нам посчитать этот параметр.

Из школьного курса алгебры мы знаем, что среднее квадратичное отклонение — это извлечённый из дисперсии квадратный корень, то есть этот показатель определяет степень отклонения конкретного показателя общей выборки от её среднего значения. С его помощью мы можем измерить абсолютную меру колебания изучаемого признака и чётко её интерпретировать.

Рассчитываем коэффициент в Экселе

К сожалению, в Excel не заложена стандартная формула, которая бы позволила рассчитать показатель вариации автоматически. Но это не значит, что вам придётся производить расчёты в уме. Отсутствие шаблона в «Строке формул» никоим образом не умаляет способностей Excel, потому вы вполне сможете заставить программу выполнить необходимый вам расчёт, прописав соответствующую команду вручную.

Вставьте формулу и укажите диапазон данных

Для того чтобы рассчитать показатель вариации в Excel, необходимо вспомнить школьный курс математики и разделить стандартное отклонение на среднее значение выборки. То есть на деле формула выглядит следующим образом — СТАНДОТКЛОН(заданный диапазон данных)/СРЗНАЧ(заданный диапазон данных). Ввести эту формулу необходимо в ту ячейку Excel, в которой вы хотите получить нужный вам расчёт.

Не забывайте и о том, что поскольку коэффициент выражается в процентах, то ячейке с формулой нужно будет задать соответствующий формат. Сделать это можно следующим образом:

  1. Откройте вкладку «Главная».
  2. Найдите в ней категорию «Формат ячеек» и выберите необходимый параметр.

Как вариант, можно задать процентный формат ячейке при помощи клика по правой кнопке мыши на активированной клеточке таблицы. В появившемся контекстном меню, аналогично вышеуказанному алгоритму нужно выбрать категорию «Формат ячейки» и задать необходимое значение.

Выберите «Процентный», а при необходимости укажите число десятичных знаков

Возможно, кому-то вышеописанный алгоритм покажется сложным. На самом же деле расчёт коэффициента так же прост, как сложение двух натуральных чисел. Единожды выполнив эту задачу в Экселе, вы больше никогда не вернётесь к утомительным многосложным решениям в тетрадке.

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.

Расчет коэффициента вариации в Microsoft 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;…)

  1. 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.

Выполняется активация Мастера функций, который запускается в виде отдельного окна с перечнем аргументов. Переходим в категорию «Статистические» или «Полный алфавитный перечень». Выбираем наименование «СТАНДОТКЛОН.Г» или «СТАНДОТКЛОН.В», в зависимости от того, по генеральной совокупности или по выборке следует произвести расчет. Жмем на кнопку «OK».

Открывается окно аргументов данной функции. Оно может иметь от 1 до 255 полей, в которых могут содержаться, как конкретные числа, так и ссылки на ячейки или диапазоны. Ставим курсор в поле «Число1». Мышью выделяем на листе тот диапазон значений, который нужно обработать. Если таких областей несколько и они не смежные между собой, то координаты следующей указываем в поле «Число2» и т.д. Когда все нужные данные введены, жмем на кнопку «OK»

Читать еще:  Не открывает документы word 2020
  • В предварительно выделенной ячейке отображается итог расчета выбранного вида стандартного отклонения.
  • 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.

      Выделяем на листе ячейку для вывода результата. Жмем на уже знакомую нам кнопку «Вставить функцию».

    В статистической категории Мастера функций ищем наименование «СРЗНАЧ». После его выделения жмем на кнопку «OK».

    Запускается окно аргументов СРЗНАЧ. Аргументы полностью идентичны тем, что и у операторов группы СТАНДОТКЛОН. То есть, в их качестве могут выступать как отдельные числовые величины, так и ссылки. Устанавливаем курсор в поле «Число1». Так же, как и в предыдущем случае, выделяем на листе нужную нам совокупность ячеек. После того, как их координаты были занесены в поле окна аргументов, жмем на кнопку «OK».

  • Результат вычисления среднего арифметического выводится в ту ячейку, которая была выделена перед открытием Мастера функций.
  • 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.

    Снова возвращаемся к ячейке для вывода результата. Активируем её двойным щелчком левой кнопки мыши. Ставим в ней знак «=». Выделяем элемент, в котором расположен итог вычисления стандартного отклонения. Кликаем по кнопке «разделить» (/) на клавиатуре. Далее выделяем ячейку, в которой располагается среднее арифметическое заданного числового ряда. Для того, чтобы произвести расчет и вывести значение, щёлкаем по кнопке Enter на клавиатуре.

  • Как видим, результат расчета выведен на экран.
  • 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.

  • После этого, чтобы рассчитать значение и показать результат на экране монитора, щелкаем по кнопке Enter.
  • 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.

    Отблагодарите автора, поделитесь статьей в социальных сетях.

    Геоинформационные системы

    Понятие геоинформационных систем, их основное предназначение. Анализ возможностей Microsoft Word, разработка пригласительного билета. Особенности создания формы базы данных «Библиотека». Возможности текстовых редакторов, использование электронных таблиц.

    Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

    Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

    Размещено на http://www.allbest.ru/

    Введение


    геоинформационный microsoft word электронный


    Увеличение информации и растущий спрос на нее обусловили появление отрасли, связанной с автоматизацией обработки информации — ИНФОРМАТИКИ.


    Информатика — научная дисциплина, изучающая структуру и общие свойства информации, а также закономерности всех процессов обмена информацией при непосредственном устном и письменном общении специалистов до формальных процессов обмена посредством различных носителей информации. Значительную часть этих процессов составляет научно-информационная деятельность по сбору, переработке, хранению, поиска и распространению информации.


    Основная задача информатики заключается в определении общих закономерностей, в соответствии с которыми происходит создание научной информации, ее преобразование, передача и использование в различных сферах деятельности человека. Прикладные задачи заключаются в разработке более эффективных методов и средств осуществления информационных процессов, в определении способов оптимальной научной коммуникации с широким применением технических средств.


    Вместе с тем известно, что в нашей стране наблюдается заметное отставание в области информатики, особенно в плане обеспечение ее материально-технической базой, а, следовательно, и в плане практического применения компьютерной техники и технологии.


    Теоретическая часть


    Геоинформационные технологии и геоинформационные системы, хотя они и называются часто географическими информационными системами, никак нельзя трактовать в общем случае как информационные технологии и информационные системы для географии (или геологии, геодезии). Они имеют значение и применение значительно более широкое, чем только в указанных дисциплинах. Приставка «гео» означает только использование «географического», то есть пространственного принципа организации информации, только то, что это технологии и системы, предназначенные для работы с пространственной информацией. Поэтому области применения ГИС и геоинформатики сегодня находятся почти во всех сторонах человеческой деятельности. Можно сказать, что перечислить сферы применения ГИС не проще, чем перечислить сферы применения СУБД.

    Сегодня можно назвать, оставляя в стороне сугубо научные приложения, следующие крупные области применения ГИС, причем этот список далеко не полный, и приводится просто для примера:

    Управление земельными ресурсами, земельные кадастры.

    Инвентаризация и учет объектов распределенной производственной инфраструктуры и управление ими.

    Проектирование, инженерные изыскания и планирование в градостроительстве, архитектуре, промышленном и транспортном строительстве.

    Тематическое картографирование практически в любых областях его применения.

    Морская картография и навигация.

    Аэронавигационное картографирование и управление воздушным движением.

    Навигация и управление движением наземного транспорта. Дистанционное зондирование.

    Управление природными ресурсами (водными, лесными и т.д.).

    Представление и анализ рельефа местности.

    Моделирование процессов в природной среде, управление природоохранными мероприятиями.

    Мониторинг состояния окружающей среды. Реагирование на чрезвычайные и кризисные ситуации.

    Геология, минерально-сырьевые ресурсы и горнодобывающая промышленность.

    Планирование и оперативное управление перевозками.

    Планирование развития транспортных и телекоммуникационных сетей.

    Маркетинг, анализ рынка. Археология.

    Комплексное управление и планирование развития территории, города.

    Безопасность, военное дело и разведка. Общее и специальное образование. Сельское хозяйство.

    В этой большой области приложений можно выделить несколько основных типов. Одни связаны с задачами учетно-инвентаризационного типа, акцент делается на данных и измерениях (например, задачи земельного кадастра или управления распределенной производственной инфраструктурой большого предприятия). Другие связаны с задачами управления и принятия решений. В третьих акцент делается на моделировании и сложном анализе данных. Первый тип имеет наиболее важное значение, хотя бы в силу того, что на этот тип задач приходится максимальное число реализованных и находящихся в режиме эксплуатации систем, в том числе крупнейшие по числу пользователей и объемам собранных данных. (Для приложений этого типа вообще характерна работа с большим числом объектов и высокая детальность изучения территории.) Использование ГИС в качестве информационно-справочных систем начинает также широко использоваться в обучении. Отметим также, что вне зависимости от того, используются ли при работе с данными мощные аналитические процедуры и сложные запросы, ГИС очень часто используются как средства поддержки принятия решений. Достигаемая здесь эффективность, даже при использовании минимальных средств, доступных геоинформатике, часто очень высока за счет высокой наглядности картографической визуализации информации и удобства доступа к информации.

    Знание конкретных потребностей той или области применения, той или иной задачи, является важным для рационального выбора программных средств и построения эффективной структуры базы данных. Например, для одних применений наиболее эффективной является послойная организация данных, для других — Объектная «бесслойная» модель данных. Часто оптимальным решением оказывается комбинирование этих двух подходов.

    Задание 1


    Используя возможности Microsoft Word оформить пригласительный билет. При выполнении задания использовать автофигуры, инструменты рисования, вставку рисунка


    Выполнение задания

    — Прямоугольник. Чтобы добавить прямоугольник, следует нажать на панели инструментов Рисование кнопку Прямоугольник, щелкнуть на рабочей области левой кнопкой мыши и путем растягивания придать необходимый размер прямоугольнику.

    — Автофигура «Солнце». Чтобы добавить автофигуру, следует нажать на панели инструментов Рисование кнопку Автофигуры, выбрать необходимое подменю и выбрать из списка необходимую фигуру и щелчком левой кнопкой мыши разместить на рабочей области.

    — Картинка из Коллекции картинок. Чтобы вставить картинку В меню Вставка надо выбрать команду Рисунок, а затем — команду Картинки.

    — Надпись. Чтобы вставить надпись надо на панели инструментов Рисование нажать кнопку Надпись. Щелчком или перетаскиванием выделить в документе место вставки надписи.

    — Объект WordArd. Для вставки объекта WordArd надо на панели инструментов Рисование нажать кнопку Добавить объект WordArt. После чего выбрать нужный объект WordArt, а затем нажать кнопку OK. В диалоговом окне Изменение текста WordArt ввести нужный текст.

    Коэффициент вариации (CV)

    Коэффициент вариации (coefficient of variation, CV) – это статистическая мера дисперсии (разброса) данных вокруг некоторого среднего значения. Коэффициент вариации представляет собой отношение среднеквадратичного отклонения к среднему значению и является весьма полезной величиной для сравнения степени вариации при переходе от одного ряда данных к другому, даже если их средние значения резко отличаются друг от друга.

    Понимание коэффициента вариации

    Коэффициент вариации показывает степень изменчивости некоторой выборки данных по отношению к среднему их значению. В финансах данный коэффициент позволяет инвесторам определить, насколько велика волатильность, или риск, по сравнению с величиной ожидаемой прибыли от инвестиций.

    Чем меньше значение CV, тем лучший компромисс наблюдается между риском и доходностью. Обратите внимание, что если ожидаемая доходность в знаменателе отрицательна или равна нулю, полученное значение коэффициента может ввести вас в заблуждение.

    Коэффициент вариации может быть весьма полезен при использовании соотношения риск/прибыль для выбора объекта инвестиций. Например, инвестор не склонный к риску будет рассматривать активы с исторически низкой степенью волатильности и высокой степенью доходности по отношению к общему рынку (или к отдельной отрасли). И наоборот, инвесторы склонные к риску, будут стремиться инвестировать в активы с исторически высокой степенью волатильности.

    Формула CV может использоваться для определения дисперсии между исторической средней ценой и текущими показателями цены акции, товара или облигации.

    Обычно данный коэффициент используют в таких целях как:

    • Для сравнения нескольких различных рядов данных или показателей;
    • Для оценки потенциальных объектов инвестирования;
    • Для проведения XYZ-анализа.

    КЛЮЧЕВЫЕ МОМЕНТЫ

    • CV – это статистическая мера дисперсии в ряду данных вокруг среднего значения;
    • В финансах CV позволяет инвесторам определить, насколько велика волатильность, или риск, по сравнению с величиной ожидаемой прибыли от инвестиций;
    • Чем ниже величина отношения стандартного отклонения к средней доходности,тем лучше соотношение риска и доходности.

    Формула CV

    Ниже приведена формула для расчета коэффициента вариации:

    Обратите внимание, что если значение ожидаемой доходности в знаменателе формулы коэффициента вариации отрицательна или равна нулю, то результат расчёта по ней нельзя считать корректным.

    Коэффициент вариации в Excel и Open Office

    Коэффициент вариации можно достаточно легко рассчитать в Excel. Несмотря на то, что в нём нет стандартной функции для расчёта CV, но зато есть функции позволяющие рассчитать стандартное отклонение (СТАНДОТКЛОН) и среднее значение (СРЗНАЧ). Сначала используйте функцию стандартного отклонения, затем вычислите среднее значение, а после этого разделите ячейку, содержащую стандартное отклонение, на ячейку содержащую среднее значение.

    В Open Office данный показатель рассчитывается аналогично. Функция стандартного отклонения здесь — STDEV, а функция среднего значения — AVERAGE.

    Давайте рассмотрим пример расчёта коэффициента вариации в Open Office. Предположим, что у нас есть три потенциальных объекта для инвестиций — объект А, объект Б и объект В. Прибыль по каждому из этих проектов за последние 6 лет занесена в таблицу представленную ниже:

    Давайте рассчитаем значение CV для каждого из этих объектов. Начнём с расчёта стандартных отклонений. Для этого применим к ряду значений прибыли отдельно по каждому объекту функцию STDEV:

    Аналогичным образом рассчитаем среднее значение для каждого ряда данных:

    Наконец рассчитаем CV. Для этого разделим полученные значения отклонений на средние значения. В результате получим следующую таблицу:

    Очевидно, что из всех представленных объектов инвестиций предпочтительным будет объект Б имеющий наименьшее значение коэффициента CV.

    Пример использования коэффициента вариации для выбора объекта инвестиций

    Рассмотрим инвестора не склонного к риску, который хочет инвестировать в биржевой фонд (ETF) состоящий из корзины ценных бумаг отслеживающей индекс широкого рынка. Инвестор выбирает SPDR S&P 500 ETF, Invesco QQQ ETF и iShares Russell 2000 ETF. Затем он анализирует доходность и волатильность выбранных ETF за последние 15 лет и предполагает, что в будущем они могут иметь аналогичную доходность в отношении к своим долгосрочным средним значениям.

    Для принятия решения инвестором используется следующая 15-летняя историческая информация:

    • SPDR S&P 500 ETF имеет среднюю годовую доходность 5,47% и стандартное отклонение 14,68%. Коэффициент вариации SPDR S&P 500 ETF составляет 2,68;
    • Средняя годовая доходность Invesco QQQ ETF составляет 6,88%, а стандартное отклонение-21,31%. Коэффициент вариации QQQ равен 3,09;
    • iShares Russell 2000 ETF имеет среднюю годовую доходность 7,16% и стандартное отклонение 19,46%. Коэффициент вариации IWM равен 2,72.

    Исходя из этих данных, инвестор может инвестировать либо в SPDR S&P 500 ETF, либо в iShares Russell 2000 ETF, так как соотношение риска и вознаграждения для них является сравнительно одинаковым. А для Invesco QQQ ETF соотношение риск-доходность, как видите, будет несколько хуже.

    Понравилась статья? Сохраните ссылку на неё у себя в соцсетях:

    Примеры решения типовых задач

    Пример 6.1.Дано распределение объектов по имущественному признаку.

    Найти накопленные частости .

    Произведем такую последовательность действий:

    1) Рассчитаем частости используя данные из столбца «Частота»по формуле:

    Для этого в электронной таблице Excelв пустой ячейке ставим знак «=», после указываем соответствующую ячейку из столбца «Частота», ставим знак деления и, используя функцию СУММ, выделяем весь столбец «Частота»;

    2) Находим накопленные частости по формуле

    В электронной таблице Excel выбираем функцию СУММ в категории «Математические» и в каждой строке столбца Р указываем предшествующие (включая данную) строки в столбце (см. рис. 6.2).

    Пример 6.2.Дано распределение объектов по признаку.

    Найти значение первого дециля.

    Для нахождения первого дециля нам необходимо воспользоваться формулой.

    – первый дециль; – значение столбца «ОТ»; – значение столбца «ДО» или часто используют обозначение h вместо ; — накопленная частость предшествующего значения в %; – частость в %.

    Зная эти значения можно найти значение первого дециля.

    Для этого в электронной таблице Excelс помощью формул СУММ и ПРОИЗВЕД, знаков деления и «минус», и соответствующих ячеек выполняем действия указанные в формуле (пример =СУММ(G2;ПРОИЗВЕД((H2-G2);(10-0)/(J2*100))), где G2 – значение ОТ входящий в первый дециль; Н2 – значение ДО входящий в первый дециль; J2 – частость, в которую входит первый дециль).

    На основе проведённых расчетов получены следующие результаты (см. рис.6.2).

    Рис.6.2. Результаты расчета накопленных частостей и первого дециля

    Пример 6.3.Дано распределение объемов продаж фирм отрасли в соответствии с численностью потребителей их сегментов и ценами на их услуги. Найти значение коэффициента Герфиндаля.

    Для нахождения коэффициента Герфиндаля необходимо рассчитать значения удельного веса каждой фирмы и воспользоваться формулой

    Произведём такую последовательность действий:

    1) Находим варианту для каждой строки по формуле средней арифметической:

    где

    – варианта; – значения столбца «ОТ»; – значения столбца «ДО».

    Для того чтобы сделать это в электронной таблице Excelвыбираем в категории «Статистические» функцию СРЗНАЧ и указываем необходимые ячейки;

    2) Рассчитаем для средней выборочной сумму значений произведений

    В электронной таблице Excel выбираем в категории «Математические» функцию ПРОИЗВЕД и, указывая на необходимые ячейки, делаем столбик после чего, выбирая функцию СУММ в категории «Математические», указываем весь столбик;

    3) Рассчитаем доли по формуле

    Для этого в электронной таблице Excelв пустой ячейке ставим знак «=» пишем «100*», после указываем соответствующую ячейку из столбца после ставим знак деления и, используя формулу СУММ, указываем весь столбец ;

    4) Для нахождения коэффициента Герфиндаля рассчитываем столбец путём возведения в квадрат каждое значение

    В электронной таблице Excel выбираем формулу СТЕПЕНЬ в категории «Математические» в первой графе указываем нужную нам ячейку, а во второй цифру «2»

    5) Найдём коэффициент Герфиндаля по формуле

    Для этого в Excel выбираем функцию СУММ в категории «Математические» и указываем все значения в столбце

    На основе проведённых расчетов получены следующие результаты (см. рис. 6.3).

    Рис.6.3. Результаты расчета коэффициента Герфиндаля

    Пример 6.4.Денежные доходы населения составляют:

    Ссылка на основную публикацию
    Adblock
    detector