En este artículo, aprenderemos cómo usar la función COVAR en Excel.
¿Qué es la covarianza entre dos conjuntos de datos?
La medición de la relación direccional entre los dos conjuntos de datos se puede comparar utilizando la función de covarianza. El valor de covarianza para los conjuntos de datos dados puede ser positivo, negativo o cero. La covarianza positiva denota que los dos conjuntos de datos se mueven en la misma dirección, es decir, un cambio positivo en un conjunto de datos conduce al cambio positivo en el otro conjunto de datos, mientras que la covarianza negativa denota que los dos conjuntos de datos se mueven en sentido inverso o opuesto, es decir, un cambio positivo en un conjunto de datos conduce al cambio negativo en el otro conjunto de datos. Covarianza cero significa que los dos conjuntos de datos no dependen el uno del otro. Si desea saber cuánta dependencia entre los dos conjuntos de datos relacionales se puede calcular utilizando el coeficiente de correlación. Generalmente en estadística, se calcula la covarianza entre los dos conjuntos de datos (X, Y) utilizando la fórmula que se muestra a continuación.
Aquí X e Y son dos conjuntos de datos diferentes, siendo X e Y la media respectiva de los conjuntos de datos. Y I denota los valores individuales de los conjuntos de datos correspondientes. N es el número de valores en el conjunto de datos (n debe ser igual para ambos conjuntos de datos). Aprenda a calcular la covarianza usando la función COVAR en Excel.
Función COVAR en Excel
La función COVAR toma las dos matrices de igual longitud como argumentos y devuelve la covarianza relacional entre las dos matrices.
Sintaxis de la función COVAR:
| = COVAR (matriz_1, matriz_2) |
array_1 : Primeros valores del conjunto de datos dados como matriz.
array_2 : Valores del segundo conjunto de datos dados como matriz.
Ejemplo :
Todos estos pueden resultar confusos de entender. Tomemos un ejemplo para entender cómo usar la función COVAR para obtener el valor de covarianza. Aquí tenemos las ventas de las dos empresas X e Y con datos anuales. El gerente de una empresa sospecha que existe una relación entre los valores de venta de las dos empresas. Así que ejecutó la siguiente fórmula en el conjunto de datos.
Usa la fórmula:
| = COVAR (C3: C9, D3: D9) |
La fórmula devuelve -21,71 como covarianza, lo que significa que las ventas de ambas empresas son inversamente direccionales. Al conocer la fórmula de covarianza para el conjunto de datos dado, podemos calcular la covarianza usando la función SUMPRODUCTO y la función PROMEDIO.
Usa la fórmula:
| = SUMPRODUCTO ((C3: C9-PROMEDIO (C3: C9)), (D3: D9-PROMEDIO (D3: D9))) / RECUENTO (D3: D9) |
La fórmula SUMPRODUCTO devuelve el mismo resultado que la función COVAR. Esta fórmula no funciona, si algún argumento de la fórmula no es numérico, mientras que la función COVAR simplemente ignora el valor y devuelve la COVARIANZA para los conjuntos de datos restantes.
Utilice la nueva función de covarianza en Excel para dos propósitos diferentes.
- Utilice COVARIANCE.P para el conjunto de datos de población.
- Utilice COVARIANCE.S para un conjunto de datos de muestra.
Aquí hay algunas notas de observación que utilizan la función COVAR como se muestra a continuación.
Notas:
- La función solo funciona con números.
- Ambas matrices de argumentos deben tener el mismo tamaño; de lo contrario, la función devuelve el error #NA.
- Si algún argumento de la función COVAR no es numérico, la función ignora el valor y devuelve la covarianza de los conjuntos de datos restantes.
- La función SUMPRODUCTO devuelve # ¡VALOR! Error, si algún argumento de la fórmula del sumproducto no es numérico.
- Los operadores como igual a ( = ), menor que igual a ( <= ), mas grande que ( > ) o no igual a () se puede realizar dentro de una fórmula aplicada, solo con números.
Espero que este artículo sobre Cómo usar la función COVAR en Excel sea explicativo. Encuentre más artículos sobre fórmulas estadísticas y funciones de Excel relacionadas aquí. Si te gustaron nuestros blogs, compártelo con tus amigos en Facebook. Y también puedes seguirnos en Twitter y Facebook. Nos encantaría saber de usted, háganos saber cómo podemos mejorar, complementar o innovar nuestro trabajo y hacerlo mejor para usted. Escríbanos al sitio de correo electrónico
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