Среднеквадратическое или стандартное отклонение - статистический показатель, оценивающий величину колебаний числовой выборки вокруг ее среднего значения. Практически всегда основное количество величин распределяется в пределе плюс-минус одно стандартное отклонение от среднего значения.

Определение

Среднеквадратическое отклонение - это квадратный корень из среднего арифметического значения суммы квадратов отклонений от среднего значения. Строго и математично, но абсолютно непонятно. Это словесное описание формулы расчета стандартного отклонения, но чтобы понять смысл этого статистического термина, давайте разберемся со всем по порядку.

Представьте себе тир, мишень и стрелка. Снайпер стреляет в стандартную мишень, где попадание в центр дает 10 баллов, в зависимости от удаления от центра количество баллов снижается, а попадание в крайние области дает всего 1 балл. Каждый выстрел стрелка - это случайное целое значение от 1 до 10. Изрешеченная пулями мишень - прекрасная иллюстрация распределения случайной величины.

Математическое ожидание

Наш начинающий стрелок долго практиковался в стрельбе и заметил, что он попадает в разные значения с определенной вероятностью. Допустим, на основании большого количества выстрелов он выяснил, что попадает в 10 с вероятностью 15 %. Остальные значения получили свои вероятности:

• 9 - 25 %;
• 8 - 20 %;
• 7 - 15 %;
• 6 - 15 %;
• 5 - 5 %;
• 4 - 5 %.

Сейчас он готовится сделать очередной выстрел. Какое значение он выбьет с наибольшей вероятностью? Ответить на этот вопрос нам поможет математическое ожидание. Зная все эти вероятности, мы можем определить наиболее вероятный результат выстрела. Формула для вычисления математического ожидания довольно проста. Обозначим значение выстрела как C, а вероятность как p. Математическое ожидание будет равно сумме произведение соответствующих значений и их вероятностей:

Определим матожидание для нашего примера:

• M = 10 × 0,15 + 9 × 0,25 + 8 × 0,2 + 7 × 0,15 + 6 × 0,15 + 5 × 0,05 + 4 × 0,05
• M = 7,75

Итак, наиболее вероятно, что стрелок попадет в зону, дающую 7 очков. Эта зона будет самой простреленной, что является прекрасным результатом наиболее частого попадания. Для любой случайной величины показатель матожидания означает наиболее встречаемое значение или центр всех значений.

Дисперсия

Дисперсия - еще один статистический показатель, иллюстрирующий нам разброс величины. Наша мишень густо изрешечена пулями, а дисперсия позволяет выразить этот параметр численно. Если математическое ожидание демонстрирует центр выстрелов, то дисперсия - их разброс. По сути, дисперсия означает математическое ожидание отклонений значений от матожидания, то есть средний квадрат отклонений. Каждое значение возводится в квадрат для того, чтобы отклонения были только положительными и не уничтожали друг друга в случае одинаковых чисел с противоположными знаками.

D[X] = M − (M[X]) 2

Давайте рассчитаем разброс выстрелов для нашего случая:

• M = 10 2 × 0,15 + 9 2 × 0,25 + 8 2 × 0,2 + 7 2 × 0,15 + 6 2 × 0,15 + 5 2 × 0,05 + 4 2 × 0,05
• M = 62,85
• D[X] = M − (M[X]) 2 = 62,85 − (7,75) 2 = 2,78

Итак, наше отклонение равно 2,78. Это означает, что от области на мишени со значением 7,75 пулевые отверстия разбросаны на 2,78 балла. Однако в чистом виде значение дисперсии не используется - в результате мы получаем квадрат значения, в нашем примере это квадратный балл, а в других случаях это могут быть квадратные килограммы или квадратные доллары. Дисперсия как квадратная величина не информативна, поэтому она представляет собой промежуточный показатель для определения среднеквадратичного отклонения - героя нашей статьи.

Среднеквадратическое отклонение

Для превращения дисперсии в логично понятные баллы, килограммы или доллары используется среднеквадратическое отклонение, которое представляет собой квадратный корень из дисперсии. Давайте вычислим его для нашего примера:

S = sqrt(D) = sqrt(2,78) = 1,667

Мы получили баллы и теперь можем использовать их для связки с математически ожиданием. Наиболее вероятный результат выстрела в этом случае будет выражен как 7,75 плюс-минус 1,667. Этого достаточно для ответа, но так же мы можем сказать, что практически наверняка стрелок попадет в область мишени между 6,08 и 9,41.

Стандартное отклонение или сигма - информативный показатель, иллюстрирующий разброс величины относительно ее центра. Чем больше сигма, тем больший разброс демонстрирует выборка. Это хорошо изученный коэффициент и для нормального распределения известно занимательное правило трех сигм. Установлено, что 99,7 % значений нормально распределенной величины лежат в области плюс-минус трех сигм от среднего арифметического.

Рассмотрим на примере

Волатильность валютной пары

Известно, что на валютном рынке широко используются приемы математической статистики. Во многих торговых терминалах встроены инструменты для подсчета волатильности актива, который демонстрирует меру изменчивости цены валютной пары. Конечно, финансовые рынки имеют свою специфику расчета волатильности как то цены открытия и закрытия биржевых площадок, но в качестве примера мы можем подсчитать сигму для последних семи дневных свечей и грубо прикинуть недельную волатильность.

Наиболее волатильным активом рынка Форекс по праву считается валютная пара фунт/иена. Пусть теоретически в течение недели цена закрытия токийской биржи принимала следующие значения:

145, 147, 146, 150, 152, 149, 148.

Введем эти данные в калькулятор и подсчитаем сигму, равную 2,23. Это означает, что в среднем курс японской иены изменялся на 2,23 иены ежедневно. Если бы все было так замечательно, трейдеры заработали бы на таких движениях миллионы.

Заключение

Стандартное отклонение используется в статистическом анализе числовых выборок. Это полезный коэффициент позволяющий оценить разброс данных, так как два набора с, казалось бы, одинаковым средним значением могут быть абсолютно разными по разбросу величин. Используйте наш калькулятор для поиска сигм небольших выборок.

Инструкция

Абсолютное отклонениеЕго получают путем вычитания величин. Выражается в тех же , что и показатели. Абсолютное отклонение выражает сложившееся соотношение между плановым показателем и фактическим или между показателями разных периодов. При этом если фактический оборот опережают плановый, то абсолютное отклонение записывают со знаком «плюс, при этом уменьшение фактических издержек, несмотря на позитивное влияние этого факта на прибыль предприятия, записывают со знаком «минус.

Относительное отклонениеЕго получают путем деления показателей друг на друга. Выражается в процентах. Чаще всего рассчитывают отношение одного показателя к суммарной величине или отношение изменения показателя к величине предыдущего периода. К примеру, чтобы рассчитать относительное отклонение затрат на коммунальные услуги, нужно их разделить на суммарные затраты на производство продукции. А если полученный показатель умножить на стоимость 1 единицы произведенной продукции, то в результате вы сможете узнать, какова доля затрат на коммунальные услуги в стоимости этой единицы.

Применение относительных отклонений значительно повышает информативность анализа финансовой и хозяйственной деятельности предприятия и показывает изменения более отчетливо, чем применение абсолютных отклонений. Например, компания получила 10 000 рублей прибыли, а в декабре этот показатель равнялся 12 000 рублей. В сравнении с предыдущим периодом выручка предприятия уменьшилась на 2 тысячи рублей. Данная цифра воспринимается не так остро, как отклонение в процентах: (10000-12000)/12000*100%= -16,7%. Снижение прибыли на 16,7% очень значительно. Это может говорить о серьезных проблемах со сбытом.

Селективные отклоненияДанную величину рассчитывают путем сравнения контролируемых показателей за определенный период с аналогичными показателями прошлого года, квартала или месяца. Выражается в коэффициентах. Например, величин месяца с тем же месяцем прошлого года более информативно, чем сравнение с предыдущим месяцем. Расчет селективных отклонений более актуален для предприятий, чей бизнес зависит от сезонных колебаний спроса.

Кумулятивные отклоненияЭто не что иное, как отношение сумм, исчисленных нарастающим итогом с начала периода к аналогичным показателям предыдущих периодов. Кумуляция компенсирует случайные колебания параметров деятельности, помогая точно выявить тренд.

Эффективное функционирование предприятия в условиях рыночной экономики может быть достигнуто только в случае постоянного контроля за объемами и качеством выпускаемой продукции. Анализ выполнения производства и реализации продукции необходимо проводить каждый месяц, квартал, полугодие и год.

Вам понадобится

• - производственный план или бизнес-план.

Инструкция

Установите прогнозные плановые показатели по и реализации продукции. Плановые показатели по основному продукции необходимо с данных, обозначенных в стратегическом бизнес-плане либо производственном плане предприятия. Производственный план обычно разрабатывается на начало отчетного и утверждается предприятия. Производственный план должен включать в себя не только прогнозные показатели на период, но и потребности в финансовых ресурсах на достижение этих показателей.

Определите общий фактический объем выпуска продукции, зачтенный в выполнение плана отчетного периода. Для этого необходимо учитывать данные по валовой продукции предприятия, то есть по всей произведенной и реализованной готовой продукции, включая незавершенное , а также выполненным работам предприятия. Для получения достоверной оценки выполнения производственного плана необходимо проанализировать процент выполнения плана по основной продукции и по незавершенному .

Рассчитайте процент выполнения плана по основному ассортименту продукции, а также по незавершенному производству. Показатель выполнения плана в таком случае рассчитывается как отношение общего фактического выпуска продукции, отнесенного в выполнение плана , на общий плановый выпуск продукции, обозначенный в бизнес-плане либо производственном плане предприятия. Уровень выполнения плана выражается в процент ах.

Проанализируйте полученные данные по процент у выполнения плана и сопоставьте его с данными за отчетный период. В результате такого анализа можно определить уровень прироста уровня выполнения плана в данном отчетном периоде по сравнению с прошлым. Если уровень прироста будет отрицательным, то необходимо выявить причины, негативно повлиявшие на выполнение плана , а также разработать конкретные мероприятия по улучшению предприятия.

Источники:

• показатели выполнения плана

Среднее квадратичное является важной количественной характеристикой в статистике, теории вероятностей и оценке точности измерений. Согласно определению средним квадратичным отклонением называется корень квадратный из дисперсии. Однако из этого определения не совсем понятно – что характеризует эта величина и как посчитать значение дисперсии.

Вам понадобится

• Калькулятор, компьютер

Инструкция

Пусть имеется несколько чисел, характеризующих -либо однородные величины. Например, результаты измереений, взвешиваний, статистических наблюдений и т.п. Все представленные величины должны измеряться одной и той же измерения. Чтобы найти квадратичное отклонение, проделайте следующие действия.

Определите среднее арифметическое всех чисел: сложите все числа и разделите сумму на общее количество чисел.

Определите дисперсию (разброс) чисел: сложите квадраты найденных ранее отклонений и разделите полученную сумму на количество чисел.

В палате лежат семь больных с температурой 34, 35, 36, 37, 38, 39 и 40 градусов Цельсия.

Требуется определить среднее отклонение от средней .
Решение:
« по палате»: (34+35+36+37+38+39+40)/7=37 ºС;

Отклонения температур от среднего (в данном случае нормального значения): 34-37, 35-37, 36-37, 37-37, 38-37, 39-37, 40-37, получается: -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3 (ºС);

: ((-3)²+(-2)²+(-1)²+0²+1²+2²+3²)/7=(9+4+1+0+1+4+9)/7=4 (ºС²);

Среднее квадратическое отклонение: √4=2 (ºС);
Ответ: В среднем по палате температура – нормальная: 37 ºС, но среднее квадратическое отклонение температуры равняется 2 ºС, что указывает на серьезные проблемы у пациентов.

Если имеется возможность воспользоваться программой Excel, то вычисление дисперсии, а соответственно и среднего квадратического отклонения можно существенно упростить.
Для этого разместите данные измерений в один ряд (одну колонку) и воспользуйтесь статистической функцией ДИСПР. В качестве аргументов функции укажите диапазон ячеек таблицы, где размещены введенные числа.

Источники:

• как вычислить среднее квадратическое

Вычисление среднего показателя – один из наиболее распространенных приемов обобщения. Средний показатель отражает все общее, что характерно для признаков совокупности. Но в то же время он игнорирует различия отдельных ее единиц.

Инструкция

Наиболее распространенной в расчетах является средняя величина. Ее вы можете легко найти, если имеется совокупность из двух и более статистических показателей, расположенных в произвольном . Средняя арифметическая простая определяется как отношение индивидуальных значений признака к количеству признаков в совокупности: Хср = ?хi/n.

Если объем совокупности большой и представляет собой ряд распределения, то при расчете необходимо использовать среднюю арифметическую взвешенную. Таким способом можно определить, например, среднюю цену за единицу : общую стоимость продукции (произведение количества каждого ее вида на цену) делят на совокупный объем продукции: Хср = ?хi*fi/?fi. Иными средняя арифметическая взвешенная определяется как отношение суммы значения признака и частоты повторения данного признака к сумме частот всех признаков. Она используется в случаях, когда варианты исследуемой совокупности встречаются неодинаковое число раз.

В некоторых случаях необходимо применять в расчетах среднюю гармоническую. Она используется, когда известны индивидуальные значения признака х и произведение fx, а значение f не известно: Хср = ?wi/?(wi/хi), где wi = хi*fi. Если индивидуальные значения признака встречаются по одному разу (все wi =1), средняя гармоническая простая: Хср = N/?(wi/хi).

Дисперсию вы можете следующим образом: Д = ?(Х-Хср)^2/N, иными словами – это средний квадрат отклонения от среднего арифметического значения. Существует еще один способ расчета данного показателя: Д = (Х^2)ср – (Хср)^2. Дисперсию трудно интерпретировать содержательно. Однако квадратный корень из нее характеризует . Он отражает среднее отклонение признака от среднего значения выборки.

Относительные показатели представляют собой отношение одной абсолютной величины к другой. Они отражают количественные соотношения между исследуемыми явлениями. При вычислении относительного отклонения производится сравнение одного или нескольких показателей с базой или основанием.

Вам понадобится

• - калькулятор.

Инструкция

Относительное представляет собой отклонение, рассчитываемое по отношению к другим величинам. Выражается в процентах или . Чаще всего исчисляется по отношению к какому-либо общему показателю или параметру. Применение этого индекса в исследованиях повышает уровень информативности проводимого анализа и позволяет более точно оценивать изменения.

Если необходимо соотнести один и тот же показатель в разные периоды времени, рассчитываем темп его роста. Он показывает, как изменилась величина в отчетном (текущем) периоде по сравнению с ее базисным : Тр = х1/х0. Если этот показатель выражается в процентах, то речь идет о прироста: Тпр = (х1/х0)*100%.

Относительная величина планового задания представляет собой отношение планируемого и принятого за основу для сравнения уровней одного и того же явления. В качестве базы выступает фактически достигнутая величина признака исследуемого явления в предшествующем периоде. Формула расчета имеет вид: ОВпз = хпл/хб.

Если рассматривается выполнение заданного , то речь идет о понятии «выполнение плана». В этом случае рассчитывается относительно отклонение фактически полученного результата от планируемого уровня: ОВвп = хф/хпл. Оно показывает, во раз полученное значение исследуемого явления отличается от запланированного уровня явления на этот же период.

Для анализа какой-либо совокупности данных часто используется абсолютное отклонение . Оно позволяет быстро и эффективно показать разницу между разными элементами, между начальным результатом и достигнутым.

Инструкция

Если вам даны два показателя, между которыми необходимо рассчитать абсолютное отклонение, вычтите из большего меньший. Вы получите разницу, на которую один из них – это и есть абсолютное отклонение. Например, если вам известна цена товара в двух магазинах 30 и 35 , рассчитайте разницу: 35-30=5 (рублей) – абсолютное отклонение цены.

В разделе на вопрос Как рассчитать отклонение от плана В ПРОЦЕНТАХ! заданный автором Daria лучший ответ это Фактическую цифру умнож. на 100 и разделить на цифру плановую. От данного значения минус 100.Если результат отрицательный то значит на столько план не выполнен если положительный то соответственно перевыполнен план.
Источник: личный опыт

Ответ от Двутавровый [гуру]
Факт / План - 100 * 100 (результат - это проценты)
положительное значение - план превышен, отрицательное - соответственно, наоборот!

Ответ от ростовщик [гуру]
Например план 3000 шт. , сделано 3500
3000 - 100%
3500 - х следовательно х=117% план перевыполнен на 17%, или
3000 а сделали 2000
3000 - 100%
2000 - х х=67% план недовыполнен на 33%. Удачи.

Ответ от Посоветовать [новичек]
Где логика решения данной задачи???
Ни у одного ответившего нет математической логики данных решений!
Привожу пример:
Плановая величина (по плану) = 195
Фактическая величина (измеренная, высчитанная) = 112
Что в данном случае нам может быть и известно.
Для начала расчёта "отклонение от плана В ПРОЦЕНТАХ", нам понадобится найти Абсолютное отклонение от плана (разница фактической и плановой величины). 112-195=(-83) - Это Абсолютное отклонение. (Если со знаком -(минус) значит план не превышен, наоборот если со знаком +(плюс) то значит план превышен. С этим разобрались, поехали...
Далее чтобы найти "отклонение от плана В ПРОЦЕНТАХ" берём величину (абсолютное отклонение) делим на плановую величину "195" и получаемый результат выражаем в процентах, а то бишь умножаем на 100.
Формулы, для тех кому лениво читать:
((факт-план) /план) *100=процентное отклонение.
((112-195)/195)*100=(-42,56)
Из примера по порядку:
112-195=(-83)
-83/195=(-0,4256)
-0,4256*100=(-42,56% Вот и наше отклонение).
P.S. Я не говорю что у ответивших людей - ответы неправильные. Я лишь написал потому-что люди либо не понимают, либо не знают логики исчисления процентного отклонения.
Ответившая: "НатулЁк Мыслитель (5694) 7 лет назад"
Привела совсем не правильную формулу. Из которой получается не**ический ответ.
Всем спасибо за внимание.

Ответ от Александр Соколов [новичек]
UB1AFU Ученик (105) 1 месяц назад
возьми с полки пирожок 🙂
красавчег

Ответ от Надежда Надежда [новичек]
Просто она перепутала очередность вначале умножить а потом минус.

Ответ от Валерия Заболоцкая [новичек]
подскажие как подсчитать отклонения если по плану 0 а по факту 500 и по плану 10,5 а по факту 0

Многие экономисты ломают себе голову над тем, как рассчитать стандартное отклонение и что это такое. Кроме того, им еще нужно знать, что такое абсолютное отклонение и относительное. В этой статье описаны методы расчетов этих отклонений.

Стандартное отклонение

Стандартное отклонение, как рассчитать его? Для начала нужно понять, что же такое стандартное отклонение. Это очень существенный показатель рассеяния в разделе описательной статистики. Стандартное отклонение можно рассчитать по следующему алгоритму:

1. Сначала - вычисление среднего арифметического выборки данных.
2. Затем нужно вычесть среднее арифметическое от каждого элемента выборки.
3. Каждую полученную разницу следует возвести в квадрат.
4. Сложить все квадраты разниц, полученные в пункте 3.
5. Поделить сумму квадратов на количество элементов выборки.
6. Теперь из этого частного нужно извлечь квадратный корень.

Результат, который вы получите, и будет являться стандартным отклонением.

Абсолютное отклонение

Как рассчитать абсолютное отклонение? Абсолютным отклонением можно назвать разницу, получаемую при вычитании одной величины из другой, этот способ является выражением сложившихся положений вещей между плановым и фактическим параметрами.

Известно, что определенную проблему обычно вызывает такой показатель, как знак абсолютного отклонения. Обычно считается, что отклонение, которое позитивно сказывается на прибыли предприятия, считается положительным, и в вычислениях его ставят со знаком «+». Что же касается банальной математики, такой подход считается не совсем корректным, а это, в свою очередь, вызывает конфликты и разногласия среди специалистов. Исходя из этого, на практике вычисления абсолютного отклонения зачастую пользуются не базовой экономической, а математической моделью. Математическая модель заключается в том, что повышение фактического оборота в сравнении с запланированным обозначается знаком «+», а уменьшение фактических издержек в сравнении с плановыми обозначается знаком «-».

Относительное отклонение

Как рассчитать относительное отклонение? Отклонение можно рассчитывать, опираясь на отношение к другим величинам, а это значит, что данный показатель выражается в процентах. Зачастую относительные отклонения вычисляются по отношению к относительно базовому значению или параметру. К примеру, можно выразить относительное отклонение, допустим, тех же затрат на материалы, как отношение к суммарной затрате или в проценте к обороту.

В применении относительных отклонений следует учесть, что их наличие способствует повышению уровня информативности анализа, который мы проводим, а следовательно, позволяет более отчетливо оценивать изменение, которое произошло в системе. Так, можно рассмотреть все на данном примере, возьмём величину абсолютного отклонения оборота, которая будет равна 1000 - 800 = 200. Данная цифра воспринимается в расчете относительного отклонения не так наглядно, как, к примеру, величина отклонения, показатели в которой выводятся в процентах: (1000 - 800) / 800 * 100% = 25%. Согласитесь, это все-таки режет глаз.

Селективное отклонение

Как рассчитать отклонение такого рода? Этот способ расчета отклонения подразумевает сравнение контролируемых величин на определенном промежутке времени, это может быть такой показатель времени, как квартал или месяц, иногда даже это бывает день. Сравнивание интересующих нас величин за определенный промежуток времени (к примеру, месяц, давайте возьмем май) текущего года с тем же маем предыдущего года может дать нам более информативное сравнение с предыдущим месяцем, который рассматривается в плановом периоде.

Селективное отклонение актуальны для фирм, которые занимаются поставкой сезонных услуг. Далее будут описаны еще несколько видов отклонений, знание которых может существенно облегчить вашу жизнь.

Кумулятивное отклонение

Кумулятивным отклонением можно назвать сумму, исчисляемую нарастающим итогом (кумулятивная сумма), и ее отклонение позволяет оценить уровень достижения за определенные периоды (месяцы) или же возможную разницу к окончанию определенного периода. Возникающее в отдельном периоде случайное колебание параметра деятельности предприятия может привести к значительному отклонению на коротком отрезке времени. Сама же кумуляция компенсирует случайные отклонения и позволяет более точным образом определить тренд.

Отклонение во временном разрезе

Как рассчитать отклонение во временном разрезе? Для данного отклонения типичным является сравнение типа факт - план. Отклонение определяется на основании сравнения бюджетного и фактического реализованного значения контролируемого параметра.

Этот подход к вычислению отклонений очень важен при негативном отклонении плановой величины от фактической. Также благодаря этому методу появляется возможность оперировать реальными фактами вместо того, чтобы опираться на плановые и желаемые показатели.

Сравнение фактических показателей отчетного периода и соответствующих показателей плана - абсолютное отклонение. Разница между фактическим количеством рабочих и плановым, учитывается процент выполнения плана, например, по объему изготовленной продукции - относительное отклонение.

Если вычесть из фактической рентабельности плановую, то мы получим Абсолютное отклонение Очевидно что этот показатель может быть положительным если предприятие успешное, и наоборот.

Если абсолютное отклонение разделить на плановую рентабельность, а затем умножить на сотню, то мы получим относительное отклонение выраженное в процентах.

Разница между текущим периодом и прошлогодним и будет считаться абсолютным отклонением. Эти цифры просто вычитаются. А результат может быть как положительным, так и отрицательным.

А относительное отклонение соответственно выражается в процентном отношении этих показателей по отношению друг к другу, является всегда положительным.

Абсолютное отклонение это простое арифметическое действие с использованием знака (-) минус. К примеру; Вчера я выпил две бутылки лимонада, а сегодня три бутылки, абсолютное отклонение будет 3-2=1 равно 1 бутылка. Относительное отклонение выражается исключительно в процентах и определяется отношение отчетных цифр к базовым умножением на 100, в нашем случае это выглядит так; 3/2*100=150 то есть относительное отклонение составляет 50 процентов.

Абсолютное отклонение рассчитывается как разница между текущим (отчетным периодом) и аналогичным периодом прошлого года (АППГ), либо просто другим прошедшим периодом, который нужен нам для сравнения рентабельности предприятия. То есть из значения текущего периода мы отнимаем значение базового периода, полученная разница и будет являться абсолютным отклонением.

А относительное отклонение - соотношение тех же показателей друг к другу, только выраженное в процентах. Показатели текущего периода надо разделить на показатели базового периода и умножить на 100. Так мы получаем в процентах относительное отклонение.

Главной чертой такой, как показатель любого отклонения- будет тот факт, который позволит отклониться от определенного различия абсолютной величины. Это этот факт даст возможность сравнить всевозможные явления те, где абсолютное значение по своей сути является не сопоставимым.

Данное отклонение является разностью между какими то величинами, и оно может быть как положительным,так и отрицательным.

Любое относительное отклонение может быть рассчитано по отношению к другой величине. И оно будет выражаться либо в процентном исчислении, либо в долевом.

Такой индекс исчисления повышает уровень для анализа,который проводится и позволит точно оценить все изменения.

Для определения обсолютного отклонения нужно, от полученного показателя отнять базовый. Следовательно отчетный минус аналогичный.В модуле!

Относительное отклонение исчисляется отношением обсолютного отклонения к базовой(аналогичной) величине и умножено на 100%.

Абсолютное отклонение это на самом деле всего лишь разница между периодом настоящим, который отчетный у вас и базовым, предыдущим периодом.

а относительное отклонение - будет их соотношение, а именно настоящего к предыдущему периоду.

Абсолютное отклонение - разница между данными за отчетный период и данными за аналогичный период предыдущего года. Поскольку Вы не приводите самих данных, то будем оперировать именно этим термином. Данные (текущий период) - Данные (прошлый период)

Относительное отклонение - это отношение данных текущего периода к данным предыдущего, выраженное в процентах.

(Данные (текущий период) / Данные (предудыщий период))*100%-100

Абсолютное отклонение - это разность между величинами, может быть положительной и отрицательной.

Относительное отклонение - это отношение между величинами и соответственно его выражают в процентах и отрицательным оно быть не может.

Абсолютное отклонение равно:

рентабельность по факту минус рентабельность по плану. Это отклонение может быть как положительным, так и отрицательным.

Относительное отклонение равно:

абсолютное отклонение разделить на рентабельность по плану и умножить на 100%, тоже может быть как положительным, так и отрицательным.

Можно показать на примере.

Примем за условие, что:

• отчтный период (далее - ОП) больше аналогичного периода (далее - АП) предыдущего года;
• ОП=9 у.е., АП=6 у.е.

Для того, чтобы узнать относительное отклонение между этими периодами, надо ((9/6) *100)-100=50%, то есть относительное отклонение за эти два периода 50%.

Для расчета абсолютного отклонения между этими периодами нужно 9-6=3, то есть абсолютное отклонение 3 у.е.

Абсолютное отклонение выражается, как правило, в каких-то единицах, в абсолютном выражении (рублях, килограммах, метрах, штуках и прочим). То есть берем одну цифру и вычитаем из такой же цифры предыдущего периода. Получаем абсолютное отклонение.

А относительное считается в процентах. То есть берем цифру текущего года и делим ее на цифру предыдущего года, получается выражение в процентах.

Абсолютное отклонение рассчитать очень легко - надо просто вычесть из отчетного периода сумму аналогичного нужного периода и в итоге получим абсолютное отклонение. Относительное же рассчитываем в процентном соотношении - так легче и понятнее.

Абсолютное отклонение всегда выражено в точной математической цифре, дающую точную информацию о некоем промежутке времени между точкой отсета начала события до точки отсета конца события.

Относительное отклонение никогда не выражено в точных цифрах. Информация в данном случае выдана в процентом показателе дающем косвенную информацию не точную, а приблизительную.

Абсолютное значение представляет собой разницу между начальным результатом и достигнутым.

Если даны 2 показателя, между которыми необходимо найти абсолютное отклонение, нужно вычесть из большего меньшее. Например, в одном магазине товар стоит 50 руб, в другом - 55 руб.

55-50=5 . Это есть абсолютное отклонение цены.

Абсолютное отклонение 2 параметров во времени. Например, Доход фирмы в январе -5000 руб, в феврале - 4000 руб. Абсолютное отклонение = 4000 - 5000 = (-1000). Берем модуль числа. Понятно, что прибыль предприятия уменьшилась.

Относительные показатели представляют собой отношение одной абсолютной величины к другой. Расчет относительного отклонения производится для оценки деятельности предприятия.

Абсолютное отклонение это разница между отчетным и базовым периодом. Допустим, в прошлом году у нас было 3 яблока, а в этом 4. Абсолютное отклонение 4-3=1 яблоко

Относительное отклонение - это соотношение отчетного к базовому периоду (обычно в процентах выражается, т.е. нужно еще на 100 умножить). Относительное отклонение (4/3)*100=133,3% (т.е. колическтво яблок увеличилось на 33,3 %=133,3%-100%)