Analiza wariancji (ANOVA)
Analiza wariancji (ANOVA) jest wykorzystywana w finansach na kilka różnych sposobów, na przykład do prognozowania zmian cen papierów wartościowych, najpierw określając, które czynniki wpływają na wahania zapasów. Ta analiza może zapewnić cenny wgląd w zachowanie indeksu papierów wartościowych lub rynku w różnych warunkach.
Zrozumieć analizę wariancji (ANOVA)
Modele statystyczne analizy wariancji (ANOVA) zostały początkowo wprowadzone w artykule naukowym napisanym przez Richarda Fishera, brytyjskiego matematyka, na początku XX wieku. Przypisuje mu się pierwsze wprowadzenie terminu wariancja.
Analiza wariancji w finansach
Testy ANOVA nie tylko badają różnice, ale także oceniają stopień wariancji lub różnicę między nimi w sposób zmienny. Jest to sposób analizy istotności statystycznej zmiennych. Analiza ANOVA jest uważana za dokładniejszą niż testowanie t, ponieważ jest bardziej elastyczna i wymaga mniejszej liczby obserwacji. Jest także bardziej odpowiedni do stosowania w bardziej złożonych analizach niż te, które można ocenić za pomocą testów. Ponadto testy ANOVA pozwalają badaczom odkryć związki między zmiennymi, podczas gdy test t nie. Odmiany testów ANOVA obejmują jednokierunkową ANOVA (służącą do wyszukiwania statystycznie istotnych różnic między dwiema lub więcej zmiennymi niezależnymi), dwukierunkową ANOVA (w celu wykrycia potencjalnego oddziaływania dwóch niezależnych zmiennych na jedną zmienną zależną) i czynnikową ANOVA, która zazwyczaj obejmuje ocena dwóch lub więcej czynników lub zmiennych z dwoma poziomami.
Analiza testu wariancji jest wykorzystywana w finansach na kilka różnych sposobów, na przykład do prognozowania zmian cen papierów wartościowych, najpierw określając, które czynniki wpływają na wahania zapasów. Ta analiza może zapewnić cenny wgląd w zachowanie indeksu papierów wartościowych lub rynku w różnych warunkach.
Ten rodzaj analizy próbuje rozbić różne podstawowe czynniki, które określają cenę papierów wartościowych oraz zachowanie rynku. Na przykład może to pokazać, jaki wzrost lub spadek papieru wartościowego jest spowodowany zmianami stóp procentowych. Test t i test f służą do analizy wyników analizy wariancji w celu ustalenia, które zmienne mają znaczenie statystyczne.
Analiza wariancji w zastosowaniach niefinansowych
Oprócz zastosowań w branży finansowej, ANOVA służy również do testowania hipotez w przeglądzie danych z badań klinicznych, na przykład do porównywania wpływu różnych protokołów leczenia na wyniki pacjentów; w badaniach nauk społecznych (na przykład w celu oceny wpływu płci i klasy na określone zmienne), w inżynierii oprogramowania (na przykład w celu oceny systemów zarządzania bazami danych), w produkcji (w celu oceny wskaźników jakości produktu i procesu) oraz wzornictwie przemysłowym wśród innych dziedzin .
Porównaj rachunki inwestycyjne Nazwa dostawcy Opis Ujawnienie reklamodawcy × Oferty przedstawione w tej tabeli pochodzą od partnerstw, od których Investopedia otrzymuje wynagrodzenie.