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La varianza è una misura della diffusione tra i numeri in un set di dati. La varianza misura fino a che punto ogni numero nell'insieme sia dalla media.

Utilizzando un grafico di set di dati, possiamo osservare quale sia la relazione lineare dei diversi punti dati o numeri. Facciamo questo disegnando una linea di regressione che tenta di ridurre al minimo la distanza di qualsiasi punto di dati individuali dalla linea stessa. Nel grafico seguente i punti dati sono i puntini blu, la linea arancione è la linea di regressione e le frecce rosse sono la distanza dai dati osservati e dalla linea di regressione. ( Vuoi saperne di più su excel? Controlla il corso di excel di Investopedia Academy online! )

Quando calcoliamo una varianza, chiediamo, "Dato il rapporto di tutti questi punti dati, quanta distanza ci aspettiamo dal punto dati

prossimo Questa" distanza "è chiamato il termine di errore e è la varianza che misura. La varianza non è spesso utile perché non dispone di un'unità, che rende difficile misurare e confrontare. Tuttavia, la radice quadrata della varianza è la deviazione standard e che sia pratica come una misura.

Calcolare la varianza in Excel

Calcolare la varianza in Excel è facile se hai già inserito il set di dati Nel seguente esempio, calcoleremo la varianza degli ultimi 20 giorni di rendimento giornaliero nel fondo altamente conosciuto ETF chiamato SPY, che investe in S & P 500.

La formula è = VAR. S (dati selezionati)

1. Il motivo per cui si desidera utilizzare VAR. S e non VAR. P (che è un'altra formula offerta) è che spesso non si dispone dell'intera popolazione di dati misurare. Ad esempio, se avessimo tutti i ritorni nella storia dell'EFP SPY nella nostra tabella, potremmo utilizzare la misurazione della popolazione VAR. P, ma poiché stiamo misurando solo gli ultimi 20 giorni per illustrare il concetto, useremo VAR. S.

Come si può vedere, il valore di varianza calcolato di. 000018674 ci dice poco sul set di dati, da solo. Se continuiamo a radice quadrata che valore per ottenere la deviazione standard dei rendimenti, sarebbe più utile.