Standardentwickler "normalisieren"?

8

Zunächst einmal bin ich keine Statistikperson, aber ich bin auf diese Website gestoßen und habe mir gedacht, ich würde eine möglicherweise dumme Frage stellen:

Ich schaue mir einige GuV-Daten an, bei denen es sich bei den Werbebuchungen um Umsatz, direkte Kosten, Werbekosten usw. handelt. Ich habe Daten für 12 Monate und versuche, jede der Werbebuchungen auf einem Streudiagramm mit der x-Achse zu zeichnen ist die Variabilität über die 12 Monate und die y-Achse ist die Größe des gesamten Jahres (z. B. Summe von 12 Monaten).

Ich benutze std. dev für Variabilität und was ich am Ende bekomme, ist so ziemlich eine Linie (unten links nach oben rechts), da der std dev ein Größenfaktor ist (wenn ich das richtig sage). Gibt es eine Möglichkeit, std zu "normalisieren"? dev. oder Variabilität berechnen, die nicht von Größe / Größe abhängt?

Vielen Dank!

standard-deviation

— Jerry
quelle

10

Für nicht negative wirtschaftliche Größen wie Umsatz und Kosten, bei denen der Spread tendenziell proportional zum Mittelwert ist, ist es oft sinnvoll, den Variationskoeffizienten zu betrachten , der SD / Mittelwert ist.

Lebensläufe sind dimensionslos (es spielt keine Rolle, ob Sie in Dollar oder Millionen von Dollar gemessen haben, für den Lebenslauf ändert sich nichts). Der obige Link bietet einige Vor- und Nachteile.

Begriffssummen weisen tendenziell einen niedrigeren Variationskoeffizienten auf (daher haben jährliche Aggregate tendenziell einen niedrigeren Variationskoeffizienten als monatliche Summen).

— Glen_b -State Monica
quelle

1

Sie möchten eine Standardbewertung verwenden, die auch als Z-Bewertung bezeichnet wird .

Die Gleichung lautet:

z = \frac{x - - μ}{σ}

$z = \frac{x - \mu}\sigma$

Wo $x$ ist der Wert, den Sie testen, \ mu ist der Mittelwert der Werte und $\sigma$ ist die Standardabweichung.

So geben beispielsweise die folgenden Sätze von Zahlen unterschiedlicher Skalen beide dasselbe zurück $z$ -score wann $x$ ist der gleiche Abstand vom Mittelwert relativ zur Skala:

[10, 20, 30, 40, 50]
x = 40
z = (40 - 30) / 15.8113883
z = 0.632455532

[1000, 2000, 3000, 4000, 5000]
x = 4000
z = (4000 - 3000) / 1581.13883
z = 0.632455532

— mVChr
quelle

1

Ihre Antwort ist etwas unklar. Haben Sie bemerkt, dass die Daten im OP Standardabweichungen sind? (Das OP zeichnet Standardabweichungen auf beiden Achsen in einem Diagramm auf.) Wie berechnen Sie einen Z-Score für die Standardabweichungswerte des OP? Wie geht das mit dem in der Frage identifizierten Problem um?

— Glen_b -State Monica

1

Ich sage, verwenden Sie den Z-Score für die Variabilität anstelle der Standardabweichung.

— MVChr