Varians adalah pengukuran penyebaran antara nombor dalam set data. Varians mengukur sejauh mana setiap nombor dalam set adalah dari min.
Menggunakan carta set data, kita boleh melihat apa hubungan linear dari pelbagai titik data, atau nombor, adalah. Kami melakukan ini dengan melukis garis regresi, yang cuba meminimumkan jarak mana-mana titik data individu dari garisan itu sendiri. Dalam carta di bawah, titik data ialah titik biru, garis oren adalah garis regresi, dan anak panah merah adalah jarak dari data yang diperhatikan dan garis regresi.
Imej oleh Julie Bang © Investopedia 2020
Apabila kita mengira varians, kita bertanya, memandangkan hubungan semua mata data ini, berapa jarak yang kita jangkakan pada titik data seterusnya ? "Jarak" ini dipanggil istilah ralat, dan itulah varians mengukur.
Dengan sendirinya, varians tidak selalunya berguna kerana ia tidak mempunyai unit, yang menjadikannya sukar untuk diukur dan dibandingkan. Walau bagaimanapun, punca kuasa dua adalah sisihan piawai, dan ini praktikal sebagai pengukuran.
Mengira Perbezaan dalam Excel
Mengira varians dalam Excel mudah jika anda mempunyai set data yang telah dimasukkan ke dalam perisian. Dalam contoh di bawah, kami akan mengira varians 20 hari pulangan harian dalam dana dagangan bursa yang sangat popular (ETF) yang dinamakan SPY, yang melabur dalam S & P 500.
- Formula ialah = VAR.S (pilih data)
Alasan anda ingin menggunakan VAR.S dan bukan VAR.P (yang merupakan formula lain yang ditawarkan) adalah bahawa anda sering tidak mempunyai seluruh data untuk mengukur. Sebagai contoh, jika kita semua kembali dalam sejarah SPY ETF di dalam jadual kita, kita boleh menggunakan pengukuran populasi VAR.P, tetapi kerana kita hanya mengukur 20 hari terakhir untuk menggambarkan konsep, kita akan menggunakan VAR.S.
Seperti yang dapat anda lihat, nilai varians yang dikira dari.000018674 memberitahu kami sedikit tentang set data, dengan sendirinya. Sekiranya kita pergi ke punca kuasa dua yang nilai untuk mendapatkan sisihan piawai pulangan, itu akan lebih berguna.
