Чему равен коэффициент произведения 1 3 abc. Как рассчитать коэффициент корреляции в Excel. Вычисление коэффициента пропорциональности подобных фигур

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.

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 . 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;…)

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.

Шаг 3: нахождение коэффициента вариации

Теперь у нас имеются все необходимые данные для того, чтобы непосредственно рассчитать сам коэффициент вариации.

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.

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.

В сегодняшней статье речь пойдет о том, как переменные могут быть связаны друг с другом. С помощью корреляции мы сможем определить, существует ли связь между первой и второй переменной. Надеюсь, это занятие покажется вам не менее увлекательным, чем предыдущие!

Корреляция измеряет мощность и направление связи между x и y. На рисунке представлены различные типы корреляции в виде графиков рассеяния упорядоченных пар (x, y). По традиции переменная х размещается на горизонтальной оси, а y - на вертикальной.

График А являет собой пример положительной линейной корреляции: при увеличении х также увеличивается у, причем линейно. График В показывает нам пример отрицательной линейной корреляции, на котором при увеличении х у линейно уменьшается. На графике С мы видим отсутствие корреляции между х и у. Эти переменные никоим образом не влияют друг на друга.

Наконец, график D - это пример нелинейных отношений между переменными. По мере увеличения х у сначала уменьшается, потом меняет направление и увеличивается.

Оставшаяся часть статьи посвящена линейным взаимосвязям между зависимой и независимой переменными.

Коэффициент корреляции

Коэффициент корреляции, r, предоставляет нам как силу, так и направление связи между независимой и зависимой переменными. Значения r находятся в диапазоне между — 1.0 и + 1.0. Когда r имеет положительное значение, связь между х и у является положительной (график A на рисунке), а когда значение r отрицательно, связь также отрицательна (график В). Коэффициент корреляции, близкий к нулевому значению, свидетельствует о том, что между х и у связи не существует график С).

Сила связи между х и у определяется близостью коэффициента корреляции к - 1.0 или +- 1.0. Изучите следующий рисунок.

График A показывает идеальную положительную корреляцию между х и у при r = + 1.0. График В - идеальная отрицательная корреляция между х и у при r = — 1.0. Графики С и D - примеры более слабых связей между зависимой и независимой переменными.

Коэффициент корреляции, r, определяет, как силу, так и направление связи между зависимой и независимой переменными. Значения r находятся в диапазоне от — 1.0 (сильная отрицательная связь) до + 1.0 (сильная положительная связь). При r= 0 между переменными х и у нет никакой связи.

Мы можем вычислить фактический коэффициент корреляции с помощью следующего уравнения:

Ну и ну! Я знаю, что выглядит это уравнение как страшное нагромождение непонятных символов, но прежде чем ударяться в панику, давайте применим к нему пример с экзаменационной оценкой. Допустим, я хочу определить, существует ли связь между количеством часов, посвященных студентом изучению статистики, и финальной экзаменационной оценкой. Таблица, представленная ниже, поможет нам разбить это уравнение на несколько несложных вычислений и сделать их более управляемыми.

Как видите, между числом часов, посвященных изучению предмета, и экзаменационной оценкой существует весьма сильная положительная корреляция. Преподаватели будут весьма рады узнать об этом.

Какова выгода устанавливать связь между подобными переменными? Отличный вопрос. Если обнаруживается, что связь существует, мы можем предугадать экзаменационные результаты на основе определенного количества часов, посвященных изучению предмета. Проще говоря, чем сильнее связь, тем точнее будет наше предсказание.

Использование Excel для вычисления коэффициентов корреляции

Я уверен, что, взглянув на эти ужасные вычисления коэффициентов корреляции, вы испытаете истинную радость, узнав, что программа Excel может выполнить за вас всю эту работу с помощью функции КОРРЕЛ со следующими характеристиками:

КОРРЕЛ (массив 1; массив 2),

массив 1 = диапазон данных для первой переменной,

массив 2 = диапазон данных для второй переменной.

Например, на рисунке показана функция КОРРЕЛ, используемая при вычислении коэффициента корреляции для примера с экзаменационной оценкой.

На объем продаж. Делим 900 тыс. рублей на 156000 тыс. рублей, получаем 0,005769. Это и есть рентабельность предприятия за рассматриваемый период.

Обратите внимание

Аналогичным образом можно вычислять коэффициенты ликвидности, капитализации, активности и прибыльности любой организации. Имейте ввиду, что на практике специалистами используются десятки и сотни различных финансовых коэффициентов. Не дайте сбить себя с толку - в основном все они являются производными от коэффициентов вышеуказанных категорий и вычисляются аналогично.

Полезный совет

Потренируйтесь вычислять коэффициенты рентабельности для любых других данных из отчета о прибылях и убытках предприятия. Также можно брать за основу данные из балансового отчета компании.

Существует масса определений рентабельности: доходность вложенного капитала, прибыльность хозяйственной деятельности, относительный показатель экономической эффективности и т.д. Говоря проще, показывает, сколько предприятие заработало на каждый вложенный рубль, например, рентабельность 10% говорит о том, что на каждый вложенный рубль предприятие получило 10 копеек прибыли.

Инструкция

Зачем нужно вычислять рентабельность предприятия и отдельных направлений его деятельности? Дело в том, что наличие прибыли как таковой не позволяет судить об эффективности деятельности предприятия. Предположите, что предприятие получило прибыль в размере 1 млн. рублей. Хорошо ли это? Да, если речь идет о небольшом предприятии, арендующем офис и имеющее единственный в виде . Но если речь идет о крупном заводе, то с в 1 млн.руб. предприятие еле держится на плаву. Поэтому в и существует рентабельности.

Как вычислить рентабельность ? Все зависит от того, какую именно рентабельность вы хотите вычислить.
Вычислите рентабельность капитала (активов) одним из следующих способов:
- отношение чистой прибыли к акционерному (собственному) капиталу;
- отношение чистой прибыли к инвестиционному капиталу;
- отношение чистой прибыли ко всем предприятия.

Вычислите рентабельность продаж, произведя следующие расчеты:
- Р1 = К1/N, где К1 - прибыль от продаж; N - выручка от продаж в ценах;
- Р1 = К1/N, где К1 - прибыль от продаж; N - выручка от продаж в отпускных ценах;
- Р3 = К3/N, где К3- чистая (нераспределенная) прибыль.
Вычислите общую рентабельность предприятия, определив отношение чистой прибыли к затратам, расходу ресурсов предприятия.

Источники:

• для чего нужна рентабельность

Эпюра - графическая схема решения задачи сопромата при расчете прочностных характеристик и действующих нагрузок на материал. Она отражает зависимость изгибающих моментов от длины нагруженного участка какого-либо элемента. Это может быть балка или ферма, другая несущая конструкция.

Инструкция

Обычно строят эпюры крутящих и изгибающих моментов, как наиболее опасных для прочностных характеристик конструкций. При необходимости изучения распределения продольных и поперечных сил по длине нагруженного элемента, рассчитывают и строят также эпюры продольных Q и поперечных сил N.

Строить эпюру начинают с решения задач по теоретической механике и сопромату. Установите характер рассматриваемого элемента и тип его связей (способы закрепления в пространстве). При этом учитывайте следующие основные : - система, находящаяся в покое, находится в равновесии;- сумма сил, действующих на уравновешенную систему равна 0, также как и сумма моментов, создаваемых этими силами;- момент - произведение силы на плечо, перпендикулярное силе расстояние от точки приложения силы до точки момента;- направленная вверх сила - положительна, направленная вниз – отрицательна;- если система при приложении момента повернуться по часовой стрелке – момент положительный, если против – отрицательный.

Возьмите карандаш, линейку, бумагу. Нарисуйте с соблюдением масштаба схематичное изображение рассматриваемого элемента (стержень) и его соединения ().

В соответствии с расчетами укажите точки приложения и направления сил, их величину. Укажите точку приложения момента, его направление.

Разбейте элемент на участки (сечения), укажите в них поперечные силы, постройте для них эпюры. Определите в сечениях изгибающие моменты. Постройте эпюры изгибающих моментов.

Источники:

• как построить эпюры

Физики университета Лейчестера (Великобритания), используя законы аэродинамики, вычислили скорость главного героя комиксов и фильмов Бэтмена. Для расчетов они проанализировали эпизод фильма К. Нолана «Начало» (2005), где человек-летучая мышь, раскрыв свой плащ, летит вниз с небоскреба.

Рассмотрев эпизод полета Бэтмена с высокого здания, будущие ученые Дэвид Маршалл и его друзья с факультета физики и астрономии рассчитали величины сил, действующих на человека во время такого полета. За основу расчетов была принята условная масса супергероя в 90 килограммов, высота здания - 150 метров. Студенты-физики вычислили также размах специальной накидки Бэтмена. Когда эта накидка встречает поток воздуха, она выпрямляется и делается жесткой, при этом ее размах составляет 4,7 м.

Все расчеты были сделаны в соответствии с законами аэродинамики. По полученным данным студенты сделали вывод, что подъемной силы плаща - накидки будет достаточно для поддержания Бэтмена в воздухе, при этом скорость полета супергероя составит от 60 до 100 километров в час.

Согласно этим любопытным вычислениям, при прыжке вниз со здания высотой 150 метров человек-летучая мышь пролетит 350 метров за три секунды, при этом его максимальная скорость составит 109 километров в час, а скорость приземления – 80 километров в час. После выполнения всех расчетов юные физики сделали вывод, что Бэтмен действительно может летать с помощью своего плаща, однако резкое приземление будет опасным для жизни из-за высокой скорости в последние секунды полета - супергерой просто врезался бы в землю.

Как сказал один из авторов расчетов: «Если бы Бэтмен хотел выжить после такого полета, ему бы определенно понадобился плащ побольше». Физики также посоветовали создателям фильма придумать реактивную тягу для продления скорости полета и снижения скорости приземления в том случае, если они хотят оставить размер накидки Бэтмена неизменным.

Эта работа четырех студентов-физиков под названием «Trajectory of a Falling Batman» («Траектория падающего Бэтмена») была опубликована в декабре 2011 года в журнале "Journal of Special Physics Topics" («Специальные вопросы физики») и вызвала неоднозначную реакцию общественности.

Источники:

• Тормоза для Бэтмена в 2019

Суперкомпенсация – основная цель практически любого похода в тренажерный зал. Это тот период времени, за который мышцы спортсмена не просто восстанавливаются после тренировки, а становятся сильнее, выносливее, объемнее, чем они были раньше.

Суперкомпенсация: что это?

После окончания спортивной тренировки утомленные мышцы постепенно начинают восстанавливаться. Этот длительный процесс можно разделить на несколько стадий. В течение первой стадии мускулы возвращаются к дотренировочному уровню. На следующей стадии происходит рост мышц, их работоспособность увеличивается. Период, за который мышцы не просто отдохнули после тренировки, но и стали сильнее – и есть суперкомпенсациия. Достигнув своего пика, спортивные показатели начинают снижаться и постепенно возвращаются к дотренировочному уровню.

Пик суперкомпенсации – это идеальный момент для следующего похода в спортзал. Если дать нагрузку мышцам, которые не успели максимально восстановиться, эффект от тренировки будет незначительным, а то и вовсе негативным: уставшим мускулам грозит перетренированность. Эффективность тренинга снизиться и в том случае, если упустить подходящий момент: на пике суперкомпенсации работоспособность мышц может увеличиваться на 10-20%, что дает возможность спортсмену увеличить нагрузку.

Это – важный момент, поскольку только постоянное увеличение нагрузки может обеспечить стабильный рост спортивных показателей. Без увеличения нагрузки спортсмен сможет только поддерживать уже достигнутый уровень.

Как определить идеальный момент для тренировки?

К сожалению, точно определить период суперкомпенсации невозможно. Этот процесс протекает индивидуально и зависит от множества факторов: обмена веществ спортсмена, исходного уровня тренированности, интенсивности нагрузки, питания, общего состояния организма. К тому же разные функции и группы мышц восстанавливаются по-разному и период суперкомпенсации для них различный.

Необходимо учесть и такой нюанс: если тренировка не была интенсивной и мышцы не получили достаточной нагрузки, суперкомпенсации не будет, работоспособность не увеличится. В случае же чрезмерной нагрузки возникает перетренированность, и, как следствие, остановка развития спортивных показателей, а то и вовсе регресс.

Циклический тренинг – решение проблемы суперкомпенсации

Решение проблемы суперкомпенсации – грамотная тренировочная программа, составленная с учетом индивидуальных особенностей спортсмена. Один из важнейших принципов такой программы – циклическое чередование интенсивности нагрузки, которую получают различные группы мышц.

Суть циклировния в тренинге сводится к тому, чтобы разделить спортивную программу на отдельные периоды, которые повторяются с разной степенью интенсивности: легкий, средний, высокий. Идеальный вариант – тренинг в сплите, когда программа разбивается на несколько тренировочных дней, в ходе которых спортсмен прорабатывает отдельную группу мышц.

Стоит также учесть, что для разных параметров (таких как сила, выносливость, объем мышц и т.п.) период суперкомпенсации различный и требует нагрузок разной интенсивности. Поэтому именно сплит-тренировки с циклическим изменением нагрузки обеспечивает равномерное развитие всех тренируемых параметров.

Источники:

• Изображение: как вычислить период суперкомпенсации
• Суперкомпенсация: чтобы тело было супер!
• Суперкомпенсация
• Роль суперкомпенсации в бодибилдинге

Где x·y , x , y - средние значения выборок; σ(x), σ(y) - среднеквадратические отклонения.
Кроме того, коэффициент линейной парной корреляции может быть определен через коэффициент регрессии b: , где σ(x)=S(x), σ(y)=S(y) - среднеквадратические отклонения, b - коэффициент перед x в уравнении регрессии y=a+bx .

Другие варианты формул:
или

К xy - корреляционный момент (коэффициент ковариации)

Линейный коэффициент корреляции принимает значения от –1 до +1 (см. шкалу Чеддока). Например, при анализе тесноты линейной корреляционной связи между двумя переменными получен коэффициент парной линейной корреляции, равный –1 . Это означает, что между переменными существует точная обратная линейная зависимость.

Геометрический смысл коэффициента корреляции : r xy показывает, насколько различается наклон двух линий регрессии: y(x) и х(у) , насколько сильно различаются результаты минимизации отклонений по x и по y . Чем больше угол между линиями, то тем больше r xy .
Знак коэффициента корреляции совпадает со знаком коэффициента регрессии и определяет наклон линии регрессии, т.е. общую направленность зависимости (возрастание или убывание). Абсолютная величина коэффициента корреляции определяется степенью близости точек к линии регрессии.

Свойства коэффициента корреляции

1. |r xy | ≤ 1;
2. если X и Y независимы, то r xy =0, обратное не всегда верно;
3. если |r xy |=1, то Y=aX+b, |r xy (X,aX+b)|=1, где a и b постоянные, а ≠ 0;
4. |r xy (X,Y)|=|r xy (a 1 X+b 1 , a 2 X+b 2)|, где a 1 , a 2 , b 1 , b 2 – постоянные.

Инструкция . Укажите количество исходных данных. Полученное решение сохраняется в файле Word (см. Пример нахождения уравнения регрессии). Также автоматически создается шаблон решения в Excel . .

Количество строк (исходных данных)
Заданы итоговые значения величин (∑x, ∑x 2 , ∑xy, ∑y, ∑y 2)

Коэффициент пропорциональности (линейный коэффициент пропорциональности) равен отношению двух соответствующих сторон подобных фигур. Подобные фигуры – это фигуры одинаковой формы, но разных размеров. Коэффициент пропорциональности используется для решения основных геометрических задач. Коэффициент пропорциональности можно использовать для вычисления длин неизвестных сторон. С другой стороны, по соответствующим сторонам можно вычислить коэффициент пропорциональности. Такие вычисления связаны с операцией умножения или с упрощением дробей.

Шаги

Вычисление коэффициента пропорциональности подобных фигур

Убедитесь, что фигуры подобны. У таких фигур все углы равны, а стороны соотносятся в некой пропорции. Подобные фигуры имеют одинаковую форму, но одна фигура больше другой.

• В задаче должно быть сказано, что фигуры подобны, или что у них равные углы, или что стороны пропорциональны, или что одна фигура пропорциональна другой.

1. Найдите соответствующие стороны обеих фигур. Возможно, понадобится повернуть или зеркально отразить одну из фигур, чтобы выровнять обе фигуры и определить соответствующие стороны. Как правило, в задачах даются длины соответствующих сторон; в противном случае измерьте их. Если не знать значений хотя бы пары соответствующих сторон, нельзя найти коэффициент пропорциональности.

   • Например, дан треугольник, основание которого равно 15 см, и подобный треугольник с основанием, равным 10 см.

2. Запишите отношение. У каждой пары подобных фигур есть два коэффициента пропорциональности: один используется при увеличении размера, а другой – при уменьшении. Если размер меньшей фигуры увеличивается до размера большей фигуры, используйте отношение: коэффициент пропорциональности = (сторона большей фигуры)/(сторона меньшей фигуры). Если размер большей фигуры уменьшается до размера меньшей фигуры, используйте отношение: коэффициент пропорциональности = (сторона меньшей фигуры)/(сторона большей фигуры).

   • Например, если треугольник с основанием 15 см уменьшается до треугольника с основанием 10 см, используйте отношение: коэффициент пропорциональности = (сторона меньшей фигуры)/(сторона большей фигуры).
     Подставив соответствующие значения, вы получите: коэффициент пропорциональности = .

3. Упростите отношение. Упрощенное отношение (дробь) является коэффициентом пропорциональности. При уменьшении размера коэффициент пропорциональности представляет собой правильную дробь. При увеличении размера коэффициент пропорциональности представляет собой целое число или неправильную дробь, которую можно преобразовать в десятичную дробь.

   • Например, отношение 10 15 {\displaystyle {\frac {10}{15}}} упрощается до . Таким образом, коэффициент пропорциональности двух треугольников с основаниями 15 см и 10 см равен 2 3 {\displaystyle {\frac {2}{3}}} .

   Вычисление сторон по коэффициенту пропорциональности

   1. Найдите значения сторон фигуры. Значения сторон одной из подобных фигур будут даны; в противном случае измерьте их. Если стороны одной из подобных фигур неизвестны, нельзя вычислить стороны второй фигуры.

      • Например, дан прямоугольный треугольник, катеты которого равны 4 см и 3 см, а гипотенуза равна 5 см.

   2. Выясните, будет ли подобная фигура больше или меньше данной. Если больше, стороны будут больше, а коэффициент пропорциональности представляет собой целое число, неправильную или десятичную дробь. Если подобная фигура меньше данной, стороны будут меньше, а коэффициент пропорциональности представляет собой правильную дробь.

      • Например, если коэффициент пропорциональности равен 2, подобная фигура больше данной.

   3. Умножьте значение одной стороны на коэффициент пропорциональности. Коэффициент пропорциональности должен быть дан. Если умножить сторону на коэффициент пропорциональности, можно найти значение соответствующей стороны подобной фигуры.

      • Например, если гипотенуза прямоугольного треугольника равна 5 см, а коэффициент пропорциональности равен 2, гипотенуза подобного треугольника вычисляется так: 5 × 2 = 10 {\displaystyle 5\times 2=10} . Таким образом, гипотенуза подобного треугольника равна 10 см.

   4. Найдите значения остальных сторон подобной фигуры. Для этого умножьте известные значения сторон на коэффициент пропорциональности. Вы получите значения соответствующих сторон подобной фигуры.

      • Например, если основание прямоугольного треугольника равно 4 см, а коэффициент пропорциональности равен 2, основание подобного треугольника вычисляется так: 4 × 2 = 8 {\displaystyle 4\times 2=8} . Таким образом, основание подобного треугольника равно 8 см. Если катет прямоугольного треугольника равен 3 см, а коэффициент пропорциональности равен 2, катет подобного треугольника вычисляется так: 3 × 2 = 6 {\displaystyle 3\times 2=6} . Таким образом, катет подобного треугольника равен 6 см.

   Примеры решения задач

   1. Задача 1. Найдите коэффициент пропорциональности следующих подобных фигур: прямоугольник с шириной 6 см и прямоугольник с шириной 54 см.

      • Запишите отношение на основе двух значений ширины. При увеличении размера отношение запишется так: коэффициент пропорциональности = . При уменьшении размера отношение запишется так: коэффициент пропорциональности = .
      • Упростите отношение. Отношение 54 6 {\displaystyle {\frac {54}{6}}} упрощается до 9 1 = 9 {\displaystyle {\frac {9}{1}}=9} . Отношение 6 54 {\displaystyle {\frac {6}{54}}} упрощается до . Таким образом, коэффициент пропорциональности двух прямоугольников равен 9 {\displaystyle 9} или 1 9 {\displaystyle {\frac {1}{9}}} .

   2. Задача 2. Сторона неправильного многоугольника равна 14 см. Сторона подобного многоугольника равна 8 см. Найдите коэффициент пропорциональности.