In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die COVAR-Funktion in Excel verwenden.
Was ist Kovarianz zwischen zwei Datensätzen?
Die Messung der Richtungsbeziehung zwischen den beiden Datensätzen kann mit der Kovarianzfunktion verglichen werden. Der Kovarianzwert für die angegebenen Datensätze kann positiv, negativ oder null sein. Positive Kovarianz bedeutet, dass sich die beiden Datensätze in die gleiche Richtung bewegen, dh eine positive Änderung in einem Datensatz führt zu einer positiven Änderung im anderen Datensatz, während eine negative Kovarianz bedeutet, dass sich die beiden Datensätze in die entgegengesetzte oder entgegengesetzte Richtung bewegen, dh eine positive Änderung in einem Datensatz führt zu auf die negative Änderung im anderen Datensatz. Null-Kovarianz bedeutet, dass die beiden Datensätze nicht voneinander abhängig sind. Wenn Sie wissen möchten, wie viel Abhängigkeit zwischen den beiden relationalen Datensätzen mit dem Korrelationskoeffizienten berechnet werden kann. In der Statistik wird im Allgemeinen die Kovarianz zwischen den beiden Datensätzen (X, Y) mit der unten gezeigten Formel berechnet.
Hier sind X und Y zwei verschiedene Datensätze, wobei X und Y der jeweilige Mittelwert der Datensätze sind. Und ich bezeichnet die Einzelwerte der entsprechenden Datensätze. N ist die Anzahl der Werte im Datensatz (n muss für beide Datensätze gleich sein). Erfahren Sie, wie Sie die Kovarianz mit der COVAR-Funktion in Excel berechnen.
COVAR-Funktion in Excel
Die COVAR-Funktion verwendet die beiden Arrays gleicher Länge als Argumente und gibt die relationale Kovarianz zwischen den beiden Arrays zurück.
Syntax der COVAR-Funktion:
| =COVAR(Array_1, Array_2) |
Array_1 : Erste Datensatzwerte als Array angegeben.
Array_2 : Zweite Datensatzwerte als Array angegeben.
Beispiel :
All dies kann verwirrend sein zu verstehen. Nehmen wir ein Beispiel, um zu verstehen, wie die COVAR-Funktion verwendet wird, um den Kovarianzwert zu erhalten. Hier haben wir Verkäufe der beiden Firmen X und Y mit Jahreszahlen. Der Manager eines Unternehmens vermutet einen Zusammenhang zwischen den Verkaufswerten der beiden Unternehmen. Also führte er die folgende Formel für den Datensatz aus.
Verwenden Sie die Formel:
| = COVAR (C3:C9, D3:D9) |
Die Formel gibt -21,71 als Kovarianz zurück, was bedeutet, dass die Umsätze beider Unternehmen umgekehrt gerichtet sind. Wenn wir die Kovarianzformel für den gegebenen Datensatz kennen, können wir die Kovarianz mit der SUMMENPRODUKT-Funktion und der MITTELWERT-Funktion berechnen.
Verwenden Sie die Formel:
| =SUMMENPRODUKT((C3:C9-DURCHSCHNITT(C3:C9)),(D3:D9-DURCHSCHNITT(D3:D9)))/ZÄHL(D3:D9) |
Die Formel SUMMENPRODUKT gibt das gleiche Ergebnis wie die Funktion COVAR zurück. Diese Formel funktioniert nicht, wenn ein Argument der Formel nicht numerisch ist, während die COVAR-Funktion den Wert einfach ignoriert und die COVARIANCE für die verbleibenden Datensätze zurückgibt.
Verwenden Sie die neue Kovarianzfunktion in Excel für zwei verschiedene Zwecke.
- Verwenden Sie COVARIANCE.P für das Bevölkerungs-Dataset.
- Verwenden Sie COVARIANCE.S für Beispieldatensätze.
Hier sind einige Beobachtungsnotizen, die die COVAR-Funktion verwenden, wie unten gezeigt.
Anmerkungen :
- Die Funktion funktioniert nur mit Zahlen.
- Beide Argumentarrays müssen dieselbe Größe haben, sonst gibt die Funktion #NA error zurück.
- Wenn ein Argument in der COVAR-Funktion nicht numerisch ist, ignoriert die Funktion den Wert und gibt die Kovarianz für die verbleibenden Datensätze zurück.
- Die Funktion SUMMENPRODUKT gibt #WERT zurück! Fehler, wenn ein Argument der Summenproduktformel nicht numerisch ist.
- Operatoren wie gleich ( = ), kleiner gleich ( <= ), größer als ( > ) oder ungleich ( ) kann innerhalb einer angewendeten Formel nur mit Zahlen ausgeführt werden.
Ich hoffe, dieser Artikel über die Verwendung der COVAR-Funktion in Excel ist erklärend. Weitere Artikel zu statistischen Formeln und verwandten Excel-Funktionen finden Sie hier. Wenn Ihnen unsere Blogs gefallen haben, teilen Sie sie mit Ihren Freunden auf Facebook. Und Sie können uns auch auf Twitter und Facebook folgen. Wir würden uns freuen, von Ihnen zu hören, lassen Sie uns wissen, wie wir unsere Arbeit verbessern, ergänzen oder erneuern und für Sie verbessern können. Schreiben Sie uns auf der E-Mail-Site
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