Разное

Для чего нужен коэффициент вариации: Коэффициент вариации (Variation coefficient) · Loginom Wiki

21.07.2021

Содержание

Что такое коэффициент вариации бетона?

Коэффициент вариации прочности бетона определяет качество бетонной смеси. Очень важная характеристика, которая говорит об однородности раствора.

Бетон – это материал, а точнее камень приготовленный искусственно. Его производство и технология изготовления, а также качество сырья контролируется государственным стандартом. В документах четко прописаны все требования, которым должна соответствовать смесь. Совокупность всех показателей обуславливает прочность бетона, которую определяют при помощи коэффициента вариации и обозначают буквами Vm (%).

Наличие документов и записей в них о коэффициенте вариации является показателем того, что на заводе соблюдаются технологии и ведется статистический контроль прочности бетона. Значения для легкого и тяжелого бетона колеблются в пределах 6-10%. Чем ниже показатель, тем однороднее смесь, но не стоит доверять совсем уж низким цифрам, скорее всего это не правда и таких показателей не бывает.

Определение коэффициента вариации прочности бетона

Как уже было сказано выше, коэффициент вариации говорит об однородности смеси, если состав имеет неоднородную структуру, то после застывания он образует неравномерное по плотности покрытие, которое не способно выдержать нагрузку на него.

  • Для проведения эксперимента обычно берут около 30 образцов бетона одной марки.
  • На первом этапе вычисляют среднеквадратическое отклонение прочности в партии.
  • Второй этап – вычисление средней прочности бетона в партии.
  • В заключении проводят расчет отношения среднеквадратического отклонения к средней прочности и получают коэффициент вариации.

Исходя из получившихся результатов, марке бетона присваивают класс. Чем меньше получился коэффициент, тем, соответственно, прочнее материал, а класс его выше.

Для чего нужно знать коэффициент вариации бетона

  • Главным показателем долговечности конструкции является его прочность.
    При постройке жилых зданий это очень важно, так как бетон используется на всех этапах строительства, начиная от фундамента. Покупка некачественного материала приведет к разрушению конструкции или отдельных его элементов.
  • Так как производство бетона контролируется ГОСТом, то хороший показатель прочности – это своего рода гарантия покупки качественной смеси.
  • Если при изготовлении бетона использовалось некачественное сырье или не была соблюдена дозировка, то соответственно и коэффициент вариации не может быть низким.

Главное правило при покупке любого строительного материала – изучение документов, подтверждающих соблюдения всех условий производства. При любой халатности, будь то несоблюдение температурного режима, непромытые компоненты с присутствием частиц глины и других примесей, цемент низкой марки, есть риск получения бетона высокого коэффициента вариации.

Завод по производству бетона «НИКС-К» производит смеси только в соответствии с ГОСТ и проверяет каждую партию в собственной лаборатории. Для вас мы предлагаем: широкий ассортимент, низкие цены и быструю доставку.

Вариация, Коэффициент вариации, Размах вариации, Вариационный ряд

Понятие вариации

Вариация определяет различия в значениях какого-либо признака у разных единиц данной совокупности в один и тот же период (момент времени). Причиной вариации бывают разные условия существования разных единиц совокупности. Например, даже близнецы в процессе жизни приобретают различия в росте, весе, а также в таких признаках, как уровень образования, доход, количество детей и т.д.

Вариация возникает в результате того, что сами значения признака складываются под суммарным влиянием разнообразных условий, которые разным образом сочетаются в каждом отдельном случае. Таким образом, величина любого варианта объективна.

Вариация характерна всем без исключения явлениям природы и общества, кроме законодательно закрепленных нормативных значений отдельных социальных признаков. Исследования вариации в статистике имеют огромное значение, помогают познать сущность изучаемого явления. Нахождение вариации, выяснение ее причин, выявление влияния отдельных факторов дают важную информацию для внедрения научно обоснованных управленческих решений.

Средняя величина дает обобщенную характеристику признака совокупности, но она не раскрывает её строения. Среднее значение не показывает, как располагаются вокруг нее варианты осредненного признака, распределены ли они вблизи средней или отклоняются от нее. Средняя в двух совокупностях может быть одинаковой, но в одном варианте все индивидуальные значения отличаются от нее незначительно, а в другом — эти отличия велики, т.е. в первом случае вариация признака мала, а во втором — велика, это имеет очень важное значение для характеристики значимости средней величины.

Для того, чтобы руководитель организации, управляющий, научный работник могли изучать вариацию и управлять ей, статистикой разработаны специальные методы исследования вариации (система показателей). С их помощью вариация находится, характеризуются ее свойства. К показателям вариации относятся: размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратичное отклонение, коэффициент вариации.

Вариационный ряд и его формы

Вариационный ряд — это упорядоченное распределение единиц совокупности чаще по возрастающим (реже убывающим) значениям признака и подсчет числа единиц с тем или иным значением признака. Когда численность единиц совокупности большая, ранжированный ряд становится громоздким, его построение занимает длительное время. В такой ситуации вариационный ряд строится с помощью группировки единиц совокупности по значениям изучаемого признака.

Существуют следующие формы вариационного ряда:

  1. Ранжированный ряд представляет собой, перечень отдельных единиц совокупности в порядке возрастания (убывания) изучаемого признака.
  2. Дискретный вариационный ряд — это таблица, состоящая из двух строк или граф: конкретных значений варьирующего признака х и числа единиц совокупности с данным значение f — признака частот. Он строится тогда, когда признак принимает наибольшее число значений.
  3. Интервальный ряд.
Размах вариации

Размах вариации определяется как абсолютная величина разности между максимальными и минимальными значениями (вариантами) признака:

Размах вариации показывает только крайние отклонения признака и не отражает отдельных отклонений всех вариантов в ряду. Он характеризует пределы изменения варьирующего признака и зависим от колебаний двух крайних вариантов и абсолютно не связан с частотами в вариационном ряду, т. е. с характером распределения, что придает этой величине, случайный характер. Для анализа вариации нужен показатель, который отражает все колебания вариационного признака и даёт общую характеристику. Простейший показатель такого вида — среднее линейное отклонение.

Источник: Балинова B.C. Статистика в вопросах и ответах: Учеб. пособие. — М.: ТК. Велби, Изд-во Проспект, 2004. — 344 с.

Коэффициент вариации

                                     

1. Определение

Коэффициент вариации определяется как отношение стандартного отклонения σ к среднему μ: c v = σ μ {\displaystyle {\frac {\sigma }{\mu }}}. Он показывает степень изменчивости по отношению к среднему показателю выборки. Коэффициент вариации следует вычислять только для данных, измеренных на шкале отношений, то есть шкал, которые имеют значимый нуль и, следовательно, допускают относительное сравнение двух измерений. Коэффициент вариации может не иметь никакого значения для данных интервальной шкалы. Например, большинство температурных шкал являются интервальными шкалами с произвольными нулями, поэтому вычисленный коэффициент вариации будет отличаться в зависимости от используемой шкалы. С другой стороны, температура Кельвина имеет значимый нуль, полное отсутствие тепловой энергии, и, таким образом, является шкалой отношения. Говоря простым языком, имеет смысл сказать, что 20 кельвинов в два раза горячее, чем 10 кельвинов, но только в этой шкале с истинным абсолютным нулем.

Хотя стандартное отклонение может быть измерено в Кельвинах, градусах Цельсия или Фаренгейта, вычисленное значение применимо только к этой шкале. Только шкала Кельвина может быть использована для вычисления действительного коэффициента вариации.

Измерения, которые распределены логнормально, демонстрируют стационарный КВ; напротив, КОО изменяется в зависимости от ожидаемого значения измерений.

Более надежной возможностью является квартильный коэффициент дисперсии, половина межквартильного диапазона делится на среднее значение квартилей. В большинстве случаев КВ вычисляется для одной независимой переменной например, для одного фабричного продукта с многочисленными повторяющимися измерениями зависимой переменной например, ошибка в производственном процессе. Однако данные, которые являются линейными или даже логарифмически нелинейными и включают непрерывный диапазон для независимой переменной с разреженными измерениями по каждому значению например, точечная диаграмма, могут поддаваться одиночному вычислению КВ с использованием подхода оценки максимального правдоподобия.

Контроль прочности бетона монолитных конструкций

1. Кубики или методы неразрушающего контроля?

Итак, каким же способом проводить контроль прочности бетона. Многие строители по старинке при производстве бетонных работ отбирают образцы (заливают бетон в специальные формы 100×100×100 мм или 150×150×150 мм), залитые кубики хранятся на объекте или в нормальных условиях в лаборатории (причем, зачастую не многие знают, как именно нужно заливать кубики и в каких условиях хранить) и испытываются в промежуточном (7 суток) или проектном (28 суток) возрасте. Что же на это говорит ГОСТ 18105-2010? Согласно п. 4.3 Контроль прочности бетона проводят по одной из четырех схем А, Б, В или Г. По 4.4. для монолитных конструкций контроль прочности проводится по схемам В или Г, которые подразумевают применение неразрушающих методов контроля (см. п. 4.8). Однако в примечании п. 4.3 сказано, что — «в исключительных случаях (при невозможности проведения сплошного контроля прочности бетона монолитных конструкций с использованием неразрушающих методов) допускается определять прочность бетона по контрольным образцам, изготовленным на строительной площадке и твердевшим в соответствии с требованиями 5.

4, или по контрольным образцам, отобранным из конструкций…».

Таким образом, контроль прочности бетона монолитных конструкций необходимо проводить неразрушающими методами контроля. И только в исключительных случаях, когда конструкция сразу закрывается или закапывается и не будет доступа в промежуточном и контрольном возрасте к бетону конструкции прочность определяется по контрольным образцам (кубикам), причем кубики должны храниться на объекте, в тех же условиях что и сама конструкция (п. 5.4).

Также заливка кубиков возможна при входном контроле партии БСГ (бетонной смеси готовой) поставляемой на строительную площадку, в этом случае кубики бетона необходимо хранить в нормальных условиях при температуре (20±3)°С и относительной влажности воздуха (95±5)%.

2. Схема В или схема Г и что это такое?

Итак, что же такое схемы В и Г и в чем их принципиальное отличие. Схема В и схема Г, это схемы (последовательность действий) по которым проводится контроль и определение фактического класса бетона в конструкции. Описание схем применительно к монолитным конструкциям приводятся в п. 4.8. Главное отличие между схемами состоит в том, что по схеме В рассчитывается коэффициент вариации прочности бетона Vm в контролируемой партии с учетом погрешности применяемых неразрушающих методов при определении прочности. По схеме Г коэффициент вариации не рассчитывается.

Для чего нужен коэффициент вариации? Коэффициент вариации характеризует разброс показаний прочности бетона на проконтролированных участках в конструкции и необходим при определении фактического класса бетона в конструкции. Для монолитных конструкций фактический класс бетона определяется по формуле Вф=Rm/Kт, где Rm — фактическая средняя прочность бетона отдельной партии, МПа, Кт — коэффициент требуемой прочности принимаемый по таблице 2. Из таблицы видно, что чем меньше коэффициент вариации, тем меньше коэффициент требуемой прочности, тем больше будет значение фактического класса бетона. Если говорить проще, чем более постоянны измеренные показания прочности, тем лучше и качественнее бетон и меньше нужен запас прочности чтобы не выйти за пределы требуемого по проекту класса бетона. Поясним, что в общем случае прочность бетона подразделяется на классы В3,5; В5; В7,5; В10; В12,5; В15; В20; В22,5; В25; В27,5; В30; В35; В40 и т. д. Цифра рядом с буквой В означает нагрузку МПа которую выдерживает бетон при раздавливании образца кубика 150×150×150 мм, например В20 означает, что бетонный кубик 150×150×150 мм выдерживает нагрузку в 20 МПа. Поскольку невозможно изготавливать бетон, а тем более монолитную конструкцию с постоянной прочностью в каждом участке и каждой партии, поэтому вводится коэффициент требуемой прочности, который зависит от коэффициента вариации произведенных измерений прочности и, учитывая который, можно гарантировать, что прочность бетона на отдельном участке конструкции не будет меньше прочности проектного класса бетона.

Из всего выше сказанного, вполне логичным напрашивается вывод, что при контроле прочности бетона в монолитной конструкции необходимо применять схему В, которая помимо самой фактической средней прочности бетона партии учитывает еще и фактический коэффициент вариации измеренной прочности, однако есть несколько НО. ..

Взглянув на п.6 мы видим, что расчет коэффициента вариации отнюдь не простая задача и требует значительных расчетов, но это еще полбеды. Главная загвоздка кроется в требовании п. 5.8 «Общее число участков измерений для расчета характеристик однородности прочности бетона партии конструкций должно быть не менее 20», в п. 5.5 «…контроль прочности бетона косвенными неразрушающими методами проводят с обязательным использованием градуировочных зависимостей, предварительно установленных в соответствии с требованиями ГОСТ 22690 и ГОСТ 17624…», а также в п. 8.2 ГОСТ 22690-2015 ″ Статистическую оценку класса бетона по результатам испытаний проводят по ГОСТ 18105 (схемы А, Б или В) в тех случаях, когда прочность бетона определяется по градуировочной зависимости, построенной в соответствии с разделом 6. При использовании ранее установленных зависимостей путем их привязки (по приложению Ж) статистический контроль не допускается, а оценку класса бетона проводят только по схеме Г…»

Поясним, что к косвенным относятся такие методы неразрушающего контроля как:

  • ультразвуковой метод;
  • метод отскока;
  • метод ударного импульса;
  • все простые и быстрые методы с помощью которых легко и быстро можно определить прочность бетона.

все простые и быстрые методы с помощью которых легко и быстро можно определить прочность бетона.

Прямой неразрушающий метод контроля — метод отрыва со скалыванием.

Таким образом, чтобы провести контроль прочности бетона монолитной конструкции по схеме В необходимо, либо все испытания (не менее 20 для одной партии) проводить методом отрыва со скалыванием, либо предварительно делать градуировку косвенных методов для данной партии бетона, для чего опять же требуются не менее 12 параллельных испытаний косвенным методом и методом отрыва со скалыванием (при этом процедуру придется проводить для каждой новой партии бетона) и в том и в другом случае проведение таких испытаний требует значительных затрат и негативно отразится на внешнем виде (а зачастую и на прочностных характеристиках) конструкции, учитывая требуемое количество измерений методом отрыва со скалыванием.

Единственным применимым и наименее затратным способом контроля прочности бетона остается проведение испытаний по схеме Г без учета фактического коэффициента вариации. Расчет фактического класса бетона производится по формуле Вф=0,8*Rm. Таким образом, обеспечивается необходимый запас вариации прочности бетона.

Стоит отметить, что в случае испытаний по схеме Г, все ж не удастся избежать метода отрыва со скалыванием. Необходимо выполнить процедуру привязки универсальной градуировочной зависимости (обычно указывается в паспорте прибора или в иной нормативной документации на метод контроля) к контролируемой партии бетона путем проведения не менее трех параллельных испытаний косвенным методом и методом отрыва со скалыванием и расчета коэффициента совпадения Кс по приложению Ж ГОСТ 22690-2015, на который будут умножаться все измеренные значения прочности.

Также следует понимать что при оценке класса бетона по схеме Г происходит завышение требуемого значения прочности бетона, так как обычно заводы поставляют бетон по расчетной схеме А с коэффициентом вариации 7-10% для которых Кт варьируется от 1,08 до 1,14, для схемы Г Кт=1,28, таким образом требуемая прочность бетона завода автоматически будет ниже требуемой прочности полученной по испытаниям конструкции по схеме Г.

Приведем пример: завод поставил на объект бетон по схеме А класса В20 с коэффициентом вариации прочности 10%, требуемая прочность такого бетона Rт=Kт*Внорм=1,14*20=22,8 МПа (соответственно и фактические значения прочности в проектном возрасте при правильной укладки и уходу за бетонам будут близки к этой цифре), однако требуемая прочность при контроле по схеме Г будет выше Rт=Kт*Внорм=1,28*20=25,6 МПа.

Поэтому настоятельно рекомендуем строителям оговаривать с заводом схему по которой поставляется бетон. Это позволит избежать перебраковки бетона и сгладить огрехи укладки и твердения бетона (обычно бетон по схеме Г поставляется со значительным запасом прочности).

Выводы:


  • Контроль прочности бетона монолитных конструкций следует проводить неразрушающими методами контроля;
  • Наименее затратным и реально применимым является контроль прочности бетона по схеме Г без определения коэффициента вариации прочности
  • Чтобы избежать перебраковки партии бетона рекомендуется оговаривать с заводом поставщиком бетона схему, по которой поставляется бетон.

Начальник испытательной лаборатории ООО «Строй-Эксперт» Мартынов А. В.

Чем хорош xyz анализ для маркетолога?

Чем хорош xyz анализ для маркетолога?

«Приветствую, читатель Дневника маркетолога. Давно не было статей на тему аналитики в маркетинге, пора исправляться. Известный факт, что основная доля торговли приходится на перепродажу какого-либо товара. И как следствие, для осуществления этой самой торговли необходимо иметь запас товара в достаточном количестве для обеспечения спроса. Как же понять какой товар будет пользоваться спросом в ближайшей перспективе? Для этого существует XYZ анализ.»

Все мы прекрасно понимаем, что для ускорения процесса торговли и быстрого удовлетворения запросов клиентов, достаточный запас товара должен быть на складе.  И что самое главное, достаточным запасом должен быть обеспечен именно ходовой товар. Неликвиды держать экономически не целесообразно. Как выбрать правильный товар? Естественно, подвергнуть весь ассортимент компании тотальному анализу. А начать можно с xyz анализа.

Сущность XYZ анализа.

Под XYZ анализом понимается классификация товарных запасов компании в зависимости от спроса на них в ближайшей временной перспективе. Другими словами, этот анализ дает понимание, сколько и каких товаров держать на складе для бесперебойных продаж в ближайшем времени.

Данный анализ позволяет разделить всю имеющуюся ассортиментную матрицу на определенные группы, отличающиеся предсказуемостью спроса. Если с помощью ABC-анализа мы определяем наиболее продаваемые позиции, то XYZ позволяет отобразить равномерность распределения спроса.

По сути, XYZ анализ – это отличный инструмент маркетолога для анализа динамики продаж, а так же выявления проблемных зон в ассортиментной матрице с большим количеством ассортимента.

Важно помнить один единственный момент. Отдельно взятый XYZ анализ не дает понимания общей картины мира. Данные, полученные с его помощью, лишь закладываются в основу для проведения дальнейшей аналитики товарной группы.

Алгоритм проведения XYZ анализа

Любой анализ, проводимый в компании, соответствует определенному алгоритму. XYZ не исключение. Что же необходимо сделать?

  1. Необходим полный список продаваемого ассортимента
  2. Объем продаж по каждой позиции
  3. Расчет коэффициента вариации
  4. Распределение по группам в зависимости от рассчитанного коэффициента
  5. Проведение совместного ABC-XYZ-анализа

Давайте разберем каждый пункт этого алгоритма более подробно.

Список продаваемого ассортимента. Думаю, что для первого пункта не требуется каких-либо подробных разъяснений, тут все понятно, нужен список ассортимента, который мы будем анализировать.

Попозиционный объем продаж. Здесь необходимо учесть, один единственный момент – это период. Больше всего для проведения XYZ анализа подходят данные за год. Однако, чем больше период, тем точнее и правильнее будут результаты анализа. Есть и минимум, который составляет три месяца.

Расчет коэффициента вариации. Коэффициент вариации (КВ) — это отношение среднеквадратичного отклонения к среднеарифметическому значению измеряемых значений товара. А если нормальным языком, то КВ наглядно показывает различия между месячными продажами определённого товара и среднестатистическими показателями продаж за анализируемый период времени.

Расчет коэффициента осуществляется по формуле:

 

Где:

  • V – коэффициент вариации.
  • σ – среднее квадратичное отклонение.
  • x с чертой – средний показатель объёма продаж за весь период.
  • xi — объём продаж определённого товара за i период.
  • n – количество анализируемых временных интервалов (например, количество месяцев)

Все это легко можно рассчитать силами Excel, используя несколько формул, однако как это все правильно реализовать, отображено на наглядном примере, чуть ниже.

Маленькое уточнение. Подлинное значение коэффициента вариации для различных групп товаров может отличаться в зависимости от следующих причин:

  • сезонность продаж,
  • тренд (мода),
  • маркетинговые акции,
  • дефицит и многое другое.

Распределение по группам в зависимости от коэффициента. Как уже отмечалось ранее, категории в XYZ анализе проставляются на основе рассчитанного коэффициента вариации. На текущий момент, в практике, принято следующее распределение:

Категория X — отражает стабильность величины спроса с незначительными колебаниями в их расходе и довольно высокой точностью прогнозирования. Значение коэффициента вариации в данной категории находится в интервале от 0 до 10 %. Другими словами, если какой-либо товар попал в данную категорию, на следующий месяц можно смело заказывать количество, равное объему продаж предыдущего месяца. Товар из данной категории должен быть на складе всегда.

Категория Y — выделяет товар, подверженный  серьезным колебаниям, например, сезонностью, и обладающий средними возможностями для прогнозирования. Значение коэффициента вариации в категории Y равно от 10 до 25 %. Анализируя товар из данной категории xyz анализа, стоит обязательно обратить внимание на сезонный фактор. В другое время можно значительно снизить темпы производства или объем закупок.

Категория Z — потребление товара нерегулярно, какие-либо четко выраженные тенденции отсутствуют, точность прогноза минимальна. Значение коэффициента вариации — выше 25 %. Товар из этой категории практически не поддается прогнозированию, так как сложно выявить факторы повышения и понижения спроса. Иметь на складе такой товар можно, но в совсем малых количествах, так «на всякий случай». Идеальным вариантом для товара из категории Z будет отлаженная логистика со склада поставщика в случае появления спроса.

Совместное проведение ABC и XYZ анализа. Уже упоминал о том, что сам по себе xyz анализ не дает четкого понимания об объемах закупки товара или его будущих продаж (исключение составляет лишь товар из категории X). В связи, с чем этот анализ рекомендуется проводить совместно с ABC анализом, своего рода сдвоенный анализ. Однако об этом я опубликую отдельную статью, так как там есть свои нюансы. Чтобы не пропустить выход статьи, рекомендую подписаться на обновления блога. А пока предлагаю перейти к примеру расчета xyz анализа.

Пример расчета xyz анализ в Excel

Предлагаю пойти по озвученному выше алгоритму, так будет и понятнее и нагляднее. Пример xyz анализа рассмотрим на конкретной товарной группе – автомобильное масло. Динамика продаж добавлена за 12 месяцев. Рассчитать коэффициент вариации в Excel можно по следующей формуле:

=СТАНДОТКЛОНПА(B3:M3)/(СУММ(B3:M3)/СЧЁТЕСЛИ(B3:M3;>0))

И картинку для наглядности (можно увеличить в новом окне):

Теперь на основе рассчитанного коэффициента вариации распределяем товар по группам (X, Y, Z). При небольшом количестве товара это действие можно совершить вручную. Однако если позиций довольно много, лучше использовать формулу ЕСЛИ (увеличить в новом окне).

Как видим, сложного в расчете ничего нет – главное это знать, что откуда берется и какие формулы для этого использовать. На всякий случай наглядный пример расчета разместил на блоге и скачать его можно в шаблонах маркетолога.

В конечном итоге, у нас получаются данные для дальнейшего анализа товарной группы и построения модели прогнозирования будущего спроса, однако это уже совсем другая история, о которой поведаю в другой раз. Остались вопросы? Тогда прошу в комментарии.

Рекомендуем также прочитать ещё несколько статей:

Мощность BI: расчет STDEVX.P за 6-месячный период



Я пытаюсь рассчитать самый последний 6-месячный STDEVX.P (не включая текущий месяц; поэтому в мае 2017 года я хотел бы STDEVX.P для периодов ноябрь 2016 — Апрель 2017) для продаж по продуктам, чтобы дополнительно рассчитать вариацию заказов на продажу.

Данные о продажах состоят из ежедневных транзакций, поэтому они содержат дату транзакции: iContractsChargebacks[TransactionDate] и проданные единицы: iContractsChargebacks[ChargebackUnits], но если в данном периоде нет продаж, то не будет и данных за этот месяц.

Так, например, 1 июля продажи за последние 6 месяцев были следующими:

Jan 100
Feb 125
Apr 140
May 125
Jun 130

Март отсутствует, потому что не было продаж. Итак, когда я вычисляю STDEVX.P на наборе данных, он вычисляет его за 5 периодов, когда на самом деле их было 6, только один оказывается нулевым.

В конце концов, мне нужно рассчитать STDEVX.P за текущий шестимесячный период. Если при вытягивании ежемесячных номеров продаж он возвращается только с 3 периодами (месяцами), то ему нужно принять остальные 3 периода с нулевым значением.

Я подумал о том, чтобы вручную вычислить стандартное отклонение вместо того, чтобы использовать формулу DAX STDEVX.P, и нашел эти 2 ссылки в качестве ссылки на то, как это сделать, первая из которых была ближе всего к моей потребности:

https:/ / community.powerbi.com/t5 / Desktop/Problem-with-STDEV/td-p/19731

Вычисление среднеквадратичного отклонения от Столбцов значений и частот в мощности BI . 2), months ) )

*note: вместо того, чтобы использовать параметры даты в коде, я создал вычисляемый столбец в таблице дат, который дает каждому месяцу уникальный ID, что облегчает мне задачу.

powerbi dax standard-deviation
Поделиться Источник Epicleo     22 июня 2017 в 07:45

2 ответа

  • Мощность BI iframe воровство тематическая страница

    Я пытаюсь встроить опубликованный отчет Power BI в свое веб-приложение, используя такой iframe: <iframe width=933 height=700 src=my url frameborder=0 allowFullScreen=true></iframe> но когда страница загружается, страница автофокусируется на мощность BI iframe.. Я перепробовал много…

  • Мощность BI заменить (пробел) на 0 без расчетного столбца

    У меня есть отчет, который показывает мощность BI пробел вместо нуля Интересно, есть ли какой-нибудь способ ( через форматирование или другой инструмент), который может преобразовать пробел в ноль без использования новых столбцов или мер.


3

На ваш вопрос определенно будет легче ответить с большим объяснением относительно вашей модели. E.g. как вы определили [SumOfOrderQuantity] и [6m Sales], так как ошибка там определенно может повлиять на конечный результат. Кроме того, зная, какой результат вы видите, результат, который вы ожидаете, будет полезен (используя примеры данных).

Однако я предполагаю, что ваша таблица DimDate-это стандартная таблица дат (с одной строкой на дату), но вам нужно стандартное отклонение по месяцам.

Оператор FILTER в вашей формуле правильно ограничивает диапазон дат предыдущими 6 полными месяцами, но он все равно будет иметь одну строку на дату. Вы можете подтвердить это в Power BI, перейдя в представление данных, выбрав ‘New Table’ в разделе моделирование на ленте и поместив свой оператор FILTER в:

Table = FILTER(ALL(DimDate),
DimDate[MonthID]<=(MAX(DimDate[MonthID])-1) &&
DimDate[MonthID]>=(MAX(DimDate[MonthID])-6))

Предполагая, что у вас есть более одного дня продаж за данный месяц, вычисление дисперсии по дням, а не по месяцам, приведет к путанице.

Что бы я предложил попробовать:

Table = FILTER(SUMMARIZE(ALL(DimDate),[MonthID]),
DimDate[MonthID]<=(MAX(DimDate[MonthID])-1) &&
DimDate[MonthID]>=(MAX(DimDate[MonthID])-6))

Дополнительный оператор SUMMARIZE означает, что вы получаете только одну строку для каждого MonthID, а не 1 строку для каждой даты. Если Ваши [6 млн продаж] — это среднемесячное значение за все 6 месяцев, а [SumOfOrderQuantity] — ежемесячная сумма за каждый месяц, то вы должны быть настроены на вычисление дисперсии, возведение в квадрат, деление на 6 и квадратное укоренение.

Если вам нужно выполнить дальнейшие действия по устранению неполадок, помните, что вы можете поместить на свой холст таблицу с MonthID, SumOfOrderQuantity и [6m Sales] и сравнить цифры, которые вы ожидаете на каждом этапе расчета, с цифрами, которые вы видите.

Надеюсь, это поможет.

Поделиться Leonard     27 июня 2017 в 16:47


0

Я столкнулся с аналогичной проблемой, пытаясь вычислить коэффициент вариации (Std. /Mean) на SKUS по данным продаж. Я мог бы использовать функцию Pivot-Unpivot в Редакторе Power Query, чтобы покончить с проблемой месяцев с отсутствующими продажами:

1) экспортируйте данные с любыми вычисляемыми столбцами

2) импортировать данные так, что вычисляемые столбцы являются также доступны в Редакторе запросов власти

3) развернул данные по месяцам

4) заменил значения null на 0s

5) отменено данных

6) закройте и примените запрос

7) Добавить расчетный столбец для коэффициента вариации по формуле 

CV = CALCULATE(STDEV.P(Table1[Value]),ALLEXCEPT(Table1,Table1[Product]))/CALCULATE(AVERAGE(Table1[Value]),ALLEXCEPT(Table1,Table1[Product]))

Таким образом, нулевые продажи за отсутствующие месяцы также будут учитываться как для стандартного отклонения, так и для среднего.

Поделиться Anshul     11 июня 2019 в 06:51

Похожие вопросы:


highcharts масштабируемый 6-месячный линейный график

Мне нужен 6-месячный график, который по умолчанию показывает месячный вид, но может масштабироваться вплоть до дня. Сегодня наш 6 месячный график мы имеем: xAxis: { title: { text: ‘Temperature’ },…


Мощность BI в Office 365

Меня попросили поработать над проектом приборной панели с использованием Power BI. Это будет реализовано на сайте Office 365. Я не смог найти правильно объясняющий учебник, связанный с Power BI в…


Мощность BI с форматом даты/времени

Я очень близок к силе BI и учусь этому сам. Я только что зарегистрировал бесплатный аккаунт power BI. Для целей обучения я взял данные Case Data from San Francisco , экспортировал эти данные в…


Мощность BI iframe воровство тематическая страница

Я пытаюсь встроить опубликованный отчет Power BI в свое веб-приложение, используя такой iframe: <iframe width=933 height=700 src=my url frameborder=0 allowFullScreen=true></iframe> но…


Мощность BI заменить (пробел) на 0 без расчетного столбца

У меня есть отчет, который показывает мощность BI пробел вместо нуля Интересно, есть ли какой-нибудь способ ( через форматирование или другой инструмент), который может преобразовать пробел в ноль. ..


Mysql возвращаемых строк за любой 12-месячный период

У меня есть список телефонных номеров и даты, когда им звонили. В конечном счете мне нужно вернуть список любого номера, который был вызван более одного раза за любой 12-месячный период времени. Я…


Мощность BI-скользящая средняя

Я попытался обратиться к форумам и другим вопросам на stack overflow, но не смог найти ни одного похожего на мой. Я использовал следующий DAX для расчета скользящей средней 30 DAY (я только что…


Какой купить картину или мощность BI для меня сценарии?

Спасибо, что нашли время и изучили мой вопрос. У меня есть следующие сценарии, и мне потребуется ваша помощь, чтобы предложить хороший инструмент BI. Сценарий: Мы являемся организацией из 500…


Преодолеть экспорта лимит в 150к строк от силы BI

Есть ли способ преодолеть ограничение экспорта Power BI максимум в 150 тысяч строк? Предельные документы: https://docs. microsoft.com/en-us/…


Как получить наибольшее количество продаж за любой 3-месячный период прошлого года

У меня есть таблица SQL (упрощенная для этого вопроса) товаров, которые продаются на заданную дату, следующим образом: item_id sale_date ——- ——— 1 2017-01-01 2 2017-01-14 1 2017-02-02 3…

XYZ-анализ: как оценить спрос не «на глазок»

Ассортимент бизнеса, будь то торговля или производство, может включать сотни или тысячи товарных позиций. Удержать все в голове нереально. 

Собственник примерно знает, какой продукт пользуется популярностью, а какой — не очень. Но любое решение «на глаз» чревато ошибками. При дефиците ходового товара они оборачиваются недополученной выручкой, а при переборе неликвида — зарыванием денег в запасы.

Сортировать товар по критерию востребованности помогает XYZ-анализ. Освоить его поможет Лилия Боярова — финдиректор на аутсорсе из консалтбюро «Нескучные финансы», которое ведет более сотни клиентов в России, Украине, Казахстане, Беларуси и Чехии.

Как делать XYZ- анализ

Для этого понадобится умная электронная табличка — например, в сервисе Google Tabs или Excel. И статистика продаж за интересующий период. 

Лилия: «Поскольку при XYZ-анализе мы сортируем товар по критерию вариации спроса на него от месяца к месяцу, нам нужны данные по объему продаж за несколько месяцев — минимум за 4. Если бизнес сезонный, то ограничиваемся периодом, который может быть и короче».

В крайней левой колонке пишем наименование товара, справа — статистику его продаж по месяцам.

Представим небольшое кафе, владелец которого решил провести XYZ-анализ спроса с мая по сентябрь по трем позициям ассортимента — мороженое, кофе и эклеры. 

В первой свободной колонке справа рассчитываем показатель, который называется коэффициентом вариации количества продаж. Он демонстрирует, как с каждым месяцем меняется спрос на товар.

Чтобы рассчитать коэффициент вариации, нужны два показателя — стандартное отклонение и среднее значение. 

Коэффициент вариации = Стандартное отклонение/Среднее значение

Считать стандартное отклонение и среднее значение вручную не нужно. Достаточно вбить их в формулу для нужной ячейки — и таблица справится сама.

Например, мы анализируем продажи мороженого с мая по сентябрь. Наименование товара находится в ячейке А2, данные продаж — в ячейках с B2 по F2, коэффициент вариации считаем в ячейке G2. Соответственно, нам нужен расчет для ячеек в диапазоне B2:F2.

Формула для ячейки G2 приобретает вид: « = СТАНДАРТОТКЛОНП(B2:F2)/ (B2/F2)». 

И так по всем строчкам товаров со статистикой по месяцам. Когда таблица справилась с расчетом, сортируем товар по группам.

А теперь разберемся, что нам дают результаты XYZ-анализа.

Общее правило — чем выше коэффициент вариации спроса на продукт по месяцам, тем более безболезненно мы можем отказаться от товара. Соответственно, меньше смысла делать его запасы и выше риск заморозить в этот запас деньги.

А понять, стоит ли работать с продуктом, который не вошел в группу X, поможет ABC-анализ той же группы товаров.

XYZ- и ABC-анализ в торговле

В основе ABC-анализа лежит принцип Парето «80/20». С его помощью мы выделяем 20% товаров, на которых зарабатываем 80% прибыли. По этому критерию, как и при XYZ-анализе, определяем товары-лидеры — группу A, которые формируют порядка 80% прибыли или выручки, середнячки — B, на долю которых приходится 15%, и аутсайдеры — C, вносящие в прибыль бизнеса оставшиеся 5%.

Помесячный ABC-анализ нам не нужен — достаточно общих цифр за тот же период, по которому делался их XYZ-анализ.

По завершении сводим для наглядности в единую таблицу товары по результатам обоих анализов. У нас получается девять групп, но интерес представляют только четыре.

Пример товара группы AZ. Представим, что собственник поставлял торговое оборудование и думал, что делает основные деньги на нем, потому что товар был с высокой стоимостью и маржой. А когда владелец начал анализировать статистику продаж, выяснил — спрос на оборудование, дорогой товар длительного пользования, был эпизодическим. 

А вот на упаковку и бытовую химию, которыми бизнес торговал параллельно, спрос оказался постоянным. Собственник продолжил работать и с оборудованием. Но теперь знает: основную прибыль он делает на другом товаре, а в случае сделки по дорогостоящей позиции — получает бонус.

Лилия: «Если собственник по каким-то причинам хочет продолжать работать с группой AZ, особенно по предзаказу, сильно этим бизнесу не навредит. Если откажется, тоже невелика потеря.

С остальными пятью группами еще проще — чем дальше от левого верхнего угла таблицы, в котором находится группа AX, и ближе к правому, где расположилась СZ, тем меньше пользы от таких товаров и тем безболезненнее бизнес отреагирует на их исключение из ассортимента».

ABC- и XYZ-анализ на производстве

Лилия: «На каждом предприятии свой производственный цикл — период от закупки сырья до выпуска готовой продукции. На старте нужно знать, сколько единиц оптимально произвести — и закупить для этого сырья или комплектующих, чтобы не заморозить деньги в запасы.

ABC-анализ проводим, как и в торговле, чтобы выяснить, какую лепту продукция вносит в выручку или прибыль. А вот XYZ-анализ — чтобы определить период оборачиваемости материалов, которые используем для ее производства. Соответственно, коэффициент вариации, стандартное отклонение и среднее значение считаем для периода оборачиваемости». 

Период оборачиваемости запасов — это среднее количество дней за анализируемый период, которое запасы находятся на складе.

Результат ABC- и XYZ-анализа для плана производства наглядно представим в виде таблицы

Детально остановимся на отдельных группах.

Лилия: «План производства — это не только показатель для цехов, сколько и чего они должны изготовить за период. Это инструмент для принятия решений отделов маркетинга, продаж, снабжения и других. 

Благодаря плану производства отдел продаж ориентируется, чего надо продавать больше, чего — меньше, а что исключить из прайса или пересмотреть исходящую цену. Отдел снабжения на основе плана определяет не только текущие закупки материалов, но и какое сырье не стоит закупать в больших количествах или впрок.

Поэтому важно составлять производственные планы не “на глаз”, а ABC-  и XYZ-анализ должны быть обязательной частью планирования». 

Подписывайтесь на нашу рассылку

Спасибо за подписку!

Последние материалы

3.2.1: Коэффициент вариации — Статистика LibreTexts

Коэффициент вариации

Коэффициент вариации — это стандартное отклонение, деленное на среднее значение; он суммирует величину отклонения в процентах или долях от общей суммы. Это полезно при сравнении степени вариации одной переменной среди групп с разными средними значениями или среди различных переменных измерения. Например, военные США измерили длину и ширину стопы у 1774 американских мужчин.Стандартное отклонение длины стопы составляло \ (13,1 мм \), а стандартное отклонение ширины стопы было \ (5,26 мм \), что создает впечатление, что длина стопы более изменчива, чем ширина стопы. Однако ступни длиннее, чем ширина. При делении на средние значения (\ (269,7 мм \) для длины, \ (100,6 мм \) для ширины) коэффициенты вариации на самом деле немного меньше для длины (\ (4.9 \% \)), чем для ширины (\ (5.2 \% \)), что для большинства целей было бы более полезной мерой вариации.

Коэффициент вариации формулы

Коэффициент вариации, обозначаемый CVar или CV, используется для сравнения стандартных отклонений для разных популяций.

Для образцов:

\ [CV = \ frac {s} {\ bar {X}} \ cdot 100 \]

Для населения:

\ [CV = \ frac {\ sigma} {\ mu} \ cdot 100 \]

Пример

По данным FuelEconomy.gov, на 2014 год автоматические внедорожники с полным приводом имеют среднюю экономию топлива 21 милю на галлон (миль на галлон) со стандартным отклонением 2,3 миль на галлон. Стандартные грузовики с полным приводом и автоматической коробкой передач имеют среднюю экономию топлива 17 миль на галлон и стандартное отклонение 2.0 миль на галлон.

Сравните варианты этих двух.

Решение:

внедорожники: 2,3 / 21 * 100% = 11,0%

Грузовые автомобили: 2,0 / 17 * 100% = 11,8%

Если сравнить коэффициенты вариации для внедорожников и грузовиков, то экономия топлива для грузовиков более изменчива, чем для внедорожников.

Источник: FuelEconomy.gov

процентов CV | Коэффициент вариации | Контрольная карта

Традиционные контрольные диаграммы переменных отслеживают два параметра или статистику — центральную тенденцию и изменчивость .Обычно они выражаются с использованием средних значений подгруппы и диапазонов подгруппы. Одно из статистических допущений относительно диаграмм диапазонов и диапазонов состоит в том, что среднее значение подгруппы не зависит от диапазона подгруппы.

Однако бывают ситуации, когда среднее значение и вариабельность не являются независимыми. В этих случаях другой статистический показатель, называемый коэффициентом вариации процентов (% CV), может использоваться для количественной оценки вариации в измерениях.

Процентный коэффициент вариации Точка графика

Точка графика% CV представляет собой стандартное отклонение выборки подгруппы, деленное на среднее значение подгруппы, умноженное на 100.Фактически% CV — это процент от среднего, представленный стандартным отклонением — относительной мерой вариации.

Где — среднее по подгруппе, а с — стандартное отклонение подгруппы.

Где i — индивидуальное измерение, а n — размер подгруппы.

Где используются графики процентного коэффициента вариации

Одним из примеров использования диаграмм% CV является текстильная промышленность. Различия между измерениями прочности на разрыв для тонкой резьбы значительно меньше, чем для измерений, сделанных для толстой резьбы.Это связано с физическими свойствами волокна. Другой вариант использования статистики% CV — это сравнение элементов, которые имеют разные средние значения, но имеют общую относительную вариацию. Сравнение нескольких растворов с разными химическими концентрациями, приготовленных на одной линии смешивания, лучше всего можно проанализировать с использованием статистики% CV.

Заданные контрольные пределы и осевая линия — статистика CV

Осевая линия и контрольные пределы на диаграмме% CV рассчитываются на основе диаграммы стандартного отклонения.Для указанных пределов расчеты составляют:

Где — указанная осевая линия данных, отображаемых на диаграмме стандартного отклонения, а — указанное среднее значение, как определено в записи контрольного предела.

Где UCL SD и LCL SD — заданные контрольные пределы из диаграммы стандартных отклонений, а это среднее значение процесса, как определено в записи контрольных пределов.

Расчетные контрольные пределы и осевая линия

Осевая линия и контрольные пределы на диаграмме% CV рассчитываются на основе диаграммы стандартного отклонения.Для расчетных пределов расчет:

Где — вычисленная центральная линия данных, отображаемых на SD-диаграмме, а — вычисленное среднее значение, определенное в записи контрольного предела.

Где UCL SDc и LCL SDc — рассчитанные контрольные пределы из диаграммы стандартного отклонения, а — вычисленная центральная линия на диаграмме.

Дисплей контрольной карты

Используя ProFicient, любую контрольную диаграмму Range или Sigma можно преобразовать в диаграмму% CV.Просто перейдите в диалоговое окно «Тип диаграммы» («Диаграмма »> «Конфигурация»> «Тип ») и измените «График 2» на% CV. Чтобы отобразить только диаграмму% CV, перейдите в диалоговое окно Graph Setup и скройте верхнюю диаграмму (или диаграмму IX).


% CV диаграмма отображается без соответствующего

Коэффициент вариации

Коэффициент вариации

Коэффициент вариации

Коэффициент вариации (CV) может использоваться для определения степени расхождения данных.Это позволяет нам сравнивать стандартное отклонение со средним значением для набора данных. Помните, что вам нужно иметь небольшое стандартное отклонение для каждого набора данных, но иногда наличие небольшого числа для вашего стандартного отклонения не говорит всей картины. Пример. Допустим, у вас очень низкое стандартное отклонение +/- 0,1 г. Но предположим, что ваше среднее значение для набора данных составляет 0,3 г. Расчет CV (см. Уравнение ниже) позволяет нам сравнить S.D. к среднему, и мы находим, что CV составляет 33%. Это означает, что дисперсия стандартного отклонения составляет 33% от среднего, что является очень большим отклонением.Таким образом, мы можем сделать вывод, что данные в наборе данных не очень надежны … Другими словами, существует проблема в том, как мы собирали данные или в том, как мы проводили эксперимент, который не является достоверным. последовательный!.
Помните: чем выше точность вашего сбора данных (чем ниже% CV), тем выше вероятность того, что не было никакой разницы в способах выполнения каждого повторного / индивидуального теста. Другими словами, данные в наборе данных, который собирается последовательно должен гипотетически иметь коэффициент дисперсии, равный нулю. процентов!
Ценность определения коэффициента дисперсии заключается в том, чтобы отметить, сбор некоторых данных для определенного набора данных мог иметь проблемы или нет!
Важно:
Обратите внимание, что команда может иметь низкий коэффициент дисперсии для набора данных. (скажем, 4% или лучше), что очень желательно, и тем не менее они могут не иметь результаты теста.Это означает, что они неоднократно та же ошибка при сборе данных. Команде нужно будет построить график сравнение данных выборки с данными контроля качества, или они могли вычислить процентное отклонение.

Расчет коэффициента вариации

Где s = стандартное отклонение,
и = среднее (среднее).
Вы можете рассчитать CV для 3-5 повторов для одного выборка даты.
Следующая таблица представляет собой таблицу мутности одной даты пробы. данные по сравнению со средним значением:
Рассчитано стандартное отклонение данных мутности. быть 4.08. Когда подставляем в уравнение коэффициента дисперсии, находим:
CV (4,08 / 8,09) X 100 = 50,43%.
Точность реплик составила всего 50,43%, что, вероятно, означает, что некоторые данные можно рассматривать как выбросы.
Примечание:
Это помогает собрать как можно больше данных (обычно 5 — минимум в серьезном тестировании), чтобы вы могли исключить выбросы и при этом иметь много данных указывает на среднее значение.
Предоставлено студентом Проект исследования водораздела.
Слихтер

Коэффициент вариации: определение и расчеты — математический класс [2021]

Определение коэффициента вариации

Коэффициент вариации является мерой вариации . Вариация — это мера того, насколько далеко от среднего изменяется набор данных. Коэффициент вариации не имеет единиц измерения. Он используется с образцами, у которых разные единицы измерения или шкала измерения.Коэффициент вариации сравнивает стандартное отклонение со средним значением для каждого образца. Образцы должны быть неотрицательными.

Как рассчитать CV

Для расчета коэффициента вариации вам необходимо знать образец , стандартное отклонение (стандартное отклонение — это среднее значение того, насколько каждое значение данных из выборки отличается от своего среднего) и образец среднее значение (Среднее — это мера центра, которая получается путем сложения всех значений x в выборке и последующего деления на количество точек данных).

Стандартное отклонение выборки обычно представлено строчными буквами s . Среднее значение обычно представлено полосой x ( x с полосой над ней). Чтобы вычислить CV, разделите стандартное отклонение на выборочное среднее, а затем умножьте на 100. При необходимости округлите CV до одного десятичного знака. Ваш ответ должен быть в процентах.

Пример 1

Если образец A имеет среднее значение 100 долларов США и стандартное отклонение 10 долларов США, а образец B имеет среднее значение 300 фунтов и стандартное отклонение 20 фунтов, какой образец имеет большее отклонение? Обратите внимание на то, что у образца A и образца B разные единицы измерения.

Образец A

10/100 = 0,1

. 1 x 100 = 10%

Образец B

20/300 0,067

0,067 x 100 = 6,7%

Образец A имеет более высокую CV и поэтому больше вариаций.

Пример 2

Томас имеет в среднем 20 очков за игру и стандартное отклонение 12 очков. Тодд набирал в среднем 12 очков за игру и стандартное отклонение 5 очков. Тайлер забивал в среднем 3 гола за игру и стандартное отклонение 2 гола.CV для Томаса будет (12/20) x 100 = 60%. CV для Тодда будет (5/12) x 100 = 41,7%. CV для Тайлера будет (2/3) x 100 = 66,7%. Поскольку у Тодда наименьшее значение CV (41,7%), у него наименьшее количество вариаций и, следовательно, наиболее последовательный игрок.

Резюме урока

Когда вы сравниваете вариант двух или более образцов, которые не имеют одинаковых единиц, вы можете найти коэффициент вариации для каждого из образцов, а затем сравнить коэффициент вариации каждый образец.Чтобы найти коэффициент вариации для выборки, вы разделите значение стандартного отклонения на значение среднего выборки, а затем умножите на сотню. Коэффициент вариации будет в процентах. Чем меньше значение коэффициента вариации, тем меньше вариативность образца.

Коэффициент вариации и стандартное отклонение

Коэффициент вариации, дисперсия и стандартное отклонение являются наиболее широко используемыми мерами изменчивости.

Мы обсудим каждый из них по очереди, закончив коэффициентом вариации .

✅Получите 20% скидку на обучение работе с данными! http://bit.ly/32ik46v

Дисперсия измеряет разброс набора точек данных вокруг их среднего значения. Дисперсия совокупности, обозначенная сигма-квадратом, равна сумме квадратов разностей между наблюдаемыми значениями и средним значением генеральной совокупности, деленная на общее количество наблюдений.

Дисперсия выборки, с другой стороны, обозначается s в квадрате и равна сумме квадратов разностей между наблюдаемыми значениями выборки и средним значением выборки, разделенных на количество наблюдений в выборке минус 1.

Выборочная дисперсия, с другой стороны, обозначается s в квадрате и равна сумме квадратов разностей между наблюдаемыми выборочными значениями и выборочным средним, деленным на количество выборочных наблюдений минус 1.

👇🏻Прочитайте полностью article👇🏻

✅https: //365datascience.com/coefficient-variation-variance-standard-deviation/

Хотя дисперсия является общепринятой мерой разброса данных, в большинстве случаев полученная цифра довольно велика, и ее трудно подобрать. сравните, поскольку единица измерения возведена в квадрат.Простое решение — вычислить квадратный корень и получить статистику, известную как стандартное отклонение. В большинстве анализов, которые вы выполняете, стандартное отклонение будет гораздо более значимым, чем дисперсия.

Хорошо. Другой показатель, который нам еще предстоит ввести, — это коэффициент вариации. Он равен стандартному отклонению, деленному на среднее значение. Другое название этого термина — относительное стандартное отклонение. Это простой способ запомнить формулу — это просто стандартное отклонение относительно среднего.Как вы, наверное, догадались, снова существует формула генеральной совокупности и выборки.

👇🏻 Следите за нами на YouTube 👇🏻
✅ https: //www.youtube.com/c/365DataScie …

Свяжитесь с нами в наших социальных сетях:
✅Веб-сайт: https: // bit. ly / 2TrLiXb
✅LinkedIn: https: //www.linkedin.com/company/365d …
✅Средний: https://medium.com/@365datascience
✅Twitter: https://twitter.com/365datascience
✅Facebook: https://www.facebook.com/365datascience
✅Pinterest: https: // www.pinterest.com/365datascie …
✅Reddit: https: //www.reddit.com/user/365datasc …
✅Tumblr: https: //www.tumblr.com/blog/365datasc …
✅ Instagram: https://www.instagram.com/365datascience
✅ Центр вопросов и ответов: https://365datascience.com/qa-hub/

👇🏻Подготовьтесь к карьере в области науки о данных с помощью нашей комплексной программы👇🏻
✅ http://bit.ly/32ik46v

Свяжитесь с нами по поводу обучения по адресу:
[email protected]

Комментируйте, ставьте лайки, делитесь и подписывайтесь! Мы будем рады услышать от вас и свяжемся с вами!

#coefficientofvariation #variance #standarddeviation #statistics

Использование коэффициента вариации для управления производительностью инвентаризации — ebp Global

Постановка проблемы

Понимание динамики поведения запасов — важный шаг на пути к определению правильного метода поставки и, следовательно, непосредственному влиянию на производительность запасов.Производительность инвентаризации должна оцениваться с точки зрения ее способности защищать от неопределенности, защищать обслуживание клиентов или доступность продукта и сокращать время выполнения заказа. Существует два основных метода поставки, которые широко используются, и они называются «производство на склад» и «изготовление на заказ». Основные характеристики каждого способа поставки:

Способ поставки: Изготовление на заказ (MTO), основные характеристики:
  • Запасы будут приобретаться или производиться только тогда, когда они сопоставляются с заказом клиента
  • Количество заказа клиента будет равно количеству заказа на поставку или производственного заказа
  • Выполнение осуществляется в соответствии со сроками, установленными заводом или поставщиком, и в значительной степени зависит от загрузки завода или сроков поставки сырья
  • Исполнение спроса может быть:

  1. Прямая отгрузка заказчику с завода или поставщика


  2. Ограниченное по времени хранение количества на складе перед отгрузкой покупателю со склада полного количества, такая отгрузка может быть: (1) одной отгрузкой, (2) множественной отгрузкой, потребляющей доступное количество полностью

  • При таком методе поставки риск почти равен нулю, если количество равно количеству по заказу клиента
Способ поставки: Производство на склад (MTS), основные характеристики:
  • Запасы будут закуплены на основе прогноза количества, необходимого для удовлетворения спроса, предотвращения отсутствия запасов и предотвращения превышения
  • Выполнение происходит только со складом и сроком отгрузки
  • Сумма циклического запаса и страхового запаса за определенный период — это общий приобретенный запас МТС
  • Циклический запас — это количество поддерживаемых запасов, которое будет основано на прогнозе продаж или закупок, отражающем ожидаемые продажи
  • Страховой запас — это количество запасов, которое необходимо добавить для защиты имеющихся запасов от колебаний спроса или предложения, а также целевых уровней обслуживания
  • Полученный заказ на поставку будет получен и полностью обработан на складе
  • При использовании этого метода поставки существует умеренная степень риска

Наряду с основными методами поставки существуют многочисленные производные, используемые на практике, такие как сборка на заказ, которые собирают продукт из запаса компонентов.Каждый материальный поток во всех отраслях может быть разделен только на 2 части: поток материалов, специфичный для клиента, и общий поток материалов. Место, где они встречаются, называется точкой разделения заказов клиентов (CODP). Эта концепция основана на исследовании по определению стратегий выполнения заказов и была опубликована Хансом Вортманном из Университета Гронингена.

Главный вопрос многих практикующих специалистов: как определить назначение метода поставки поведению предмета, продукта, материала или компонента и где необходимо разделить материальный поток для управления риском, связанным с запасами, — это лучшая мода? Один из подходов заключается в использовании коэффициента вариации и его применении к предметам, компонентам или материалам.

Что такое коэффициент дисперсии?

Коэффициент вариации, или CoV, определяется как стандартная вариация, деленная на среднее значение.

Применительно к инвентаризации CoV рассчитывается следующим образом:

Переменная I представляет собой фактический уровень запасов за период, а n — количество рассматриваемых периодов. На практике для получения надежного и достижимого результата следует учитывать не менее 10 периодов.

Приложение для управления запасами

Результат расчета коэффициента дисперсии обычно должен быть разделен на три полосы.Полосы определяются следующим образом:

Band 1: CoV = от 0% до 50%; Это означает, что дисперсия изменяется максимум на 50% от среднего значения

Band 2: CoV = от 51% до 100%; Это означает, что дисперсия изменяется максимум на 100% вокруг среднего значения

Band 3: CoV = 101% и выше; Это означает, что дисперсия смещается более чем на 100% вокруг среднего значения

Таким образом, каждый рассматриваемый элемент назначается на основе своего коэффициента вариации одной полосе.Один элемент не может находиться в нескольких диапазонах в пределах заранее определенного горизонта. Поведение элемента может меняться с течением времени в зависимости от стадии жизненного цикла от запуска до зрелости и снижения или от того, как компания решает предложить выполнение, и, следовательно, назначение элемента группе должно пересматриваться с определенной регулярностью.

Решение

Как правило, присвоение диапазона способа поставки осуществляется следующим образом:

Band 1: Make to Stock, может управляться автоматически с помощью таких методов, как VMI, Kanban и т. Д.

Band 2: Make to Stock, можно управлять с помощью процесса прогнозирования и планирования поставок на основе ограничений

Band 3 : Изготовление на заказ, ограниченная автоматизация и требует человеческого надзора за предлагаемыми объемами поставок

Повышение эффективности инвентаризации

Очень немногие компании могут эффективно работать, используя только один метод поставок.Поэтому чрезвычайно важно анализировать базу предметов и применять соответствующий метод поставки для правильного поведения предметов. Затем показатели используются для управления производительностью инвентаризации. Эти меры указывают практикующему специалисту, достигается ли желаемый уровень инвентаризации. Основные меры, используемые для отслеживания и отчетности:

  • Уровень обслуживания клиентов или наличие продукта, измеряет процент удовлетворения спроса
  • Оборот запасов, измерение эффективности запасов за прошлые периоды (индикатор запаздывания)
  • Форвардное покрытие, измеряет будущую подверженность запасам (опережающий индикатор)

Связывание правильного метода поставки с поведением товара с использованием CoV и последующее использование мер для управления производительностью обеспечивает основу для повышения производительности инвентаризации.На практике CoV — это только один индикатор того, как должен быть назначен определенный метод поставки, другими важными индикаторами являются, например, стоимость товара или компонента. Например, перекрестная проверка позволяет избежать дорогостоящих товаров или компонентов, которые пополняются автоматически по мере поступления товара на склад.

Модуль

Stata для расчета коэффициента вариации переменных

Автор

Язык программирования

Stata

Abstract

cv2 автоматизирует тривиальную задачу вычисления коэффициента вариации (CV) для каждой из заданного списка переменных.CV — это мера дисперсии переменной. Он определяется как стандартное отклонение переменной, деленное на среднее значение. CV не зависит от единиц измерения и величины данных. Следовательно, его можно использовать для сравнения изменчивости различных переменных. Из двух переменных переменная с меньшим CV менее разбросана, чем переменная с большим CV.

Предлагаемое цитирование

  • Лоренц Граф-Влахи, 2018. « CV2: модуль Stata для расчета коэффициента вариации для переменных », Статистические программные компоненты S458511, факультет экономики Бостонского колледжа.
    • Ручка: RePEc: boc: bocode: s458511
    Примечание. Этот модуль следует установить из Stata, набрав «ssc install cv2». Модуль доступен на условиях GPL v3 (https://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0.txt). Пользователи Windows не должны пытаться загрузить эти файлы с помощью веб-браузера.

    Скачать полный текст от издателя

    Исправления

    Все материалы на этом сайте предоставлены соответствующими издателями и авторами.Вы можете помочь исправить ошибки и упущения. При запросе исправления укажите дескриптор этого элемента: RePEc: boc: bocode: s458511 . См. Общую информацию о том, как исправить материал в RePEc.

    По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, названия, аннотации, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: (Christopher F Baum). Общие контактные данные провайдера: https://edirc.repec.org/data/debocus.html .

    Если вы создали этот элемент и еще не зарегистрированы в RePEc, мы рекомендуем вам сделать это здесь.Это позволяет связать ваш профиль с этим элементом. Это также позволяет вам принимать потенциальные ссылки на этот элемент, в отношении которых мы не уверены.

    У нас нет ссылок на этот товар. Вы можете помочь добавить их, используя эту форму .

    Если вам известно об отсутствующих элементах, цитирующих этот элемент, вы можете помочь нам создать эти ссылки, добавив соответствующие ссылки таким же образом, как указано выше, для каждого ссылочного элемента. Если вы являетесь зарегистрированным автором этого элемента, вы также можете проверить вкладку «Цитаты» в своем профиле RePEc Author Service, поскольку там могут быть некоторые цитаты, ожидающие подтверждения.

    Обратите внимание, что исправления могут занять пару недель, чтобы отфильтровать различные сервисы RePEc.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *