Analiza odchyleń (ANOVA)

Co to jest analiza odchyleń (ANOVA)?

Analiza wariancji (ANOVA) jest wykorzystywana w finansach na kilka różnych sposobów, na przykład do prognozowania zmian cen papierów wartościowych poprzez najpierw określenie, które czynniki wpływają na wahania kursów akcji. Analiza ta może dostarczyć cennych informacji na temat zachowania indeksu papierów wartościowych lub rynku w różnych warunkach.

Zrozumienie analizy odchyleń (ANOVA)

Modele statystyczne analizy wariancji (ANOVA) zostały początkowo wprowadzone w artykule naukowym Richarda Fishera, brytyjskiego matematyka, na początku XX wieku. Przypisuje mu się pierwsze wprowadzenie terminu wariancja.

Analiza wariancji w finansach

Testowanie ANOVA nie tylko bada różnice, ale także sprawdza stopień wariancji lub różnicę między nimi w średnich zmiennych. Jest to sposób analizy istotności statystycznej zmiennych. Analiza ANOVA jest uważana za dokładniejszą niż test t, ponieważ jest bardziej elastyczna i wymaga mniejszej liczby obserwacji. Jest również lepiej przystosowany do stosowania w bardziej złożonych analizach niż te, które można ocenić przeprowadzając testy. Ponadto testowanie ANOVA pozwala badaczom odkryć relacje między zmiennymi, podczas gdy test t nie. Wariacje testów ANOVA obejmują jednokierunkową ANOVA (wykorzystywaną do wyszukiwania statystycznie istotnych różnic między dwiema lub więcej zmiennymi niezależnymi), dwukierunkową ANOVA (w celu odkrycia potencjalnej interakcji dwóch zmiennych niezależnych na jednej zmiennej zależnej) i czynnikową ANOVA, która zazwyczaj obejmuje ocena dwóch lub więcej czynników lub zmiennych na dwóch poziomach.

Analiza testów wariancji jest wykorzystywana w finansach na kilka różnych sposobów, na przykład do prognozowania zmian cen papierów wartościowych poprzez najpierw określenie, które czynniki wpływają na wahania kursów akcji. Analiza ta może dostarczyć cennych informacji na temat zachowania indeksu papierów wartościowych lub rynku w różnych warunkach.

Ten rodzaj analizy próbuje rozbić różne czynniki leżące u podstaw, które determinują cenę papierów wartościowych, a także zachowanie rynku. Na przykład może pokazać, w jakim stopniu wzrost lub spadek wartości papieru wartościowego wynika ze zmian stóp procentowych. Test t i test f służą do analizy wyników analizy wariancji w celu określenia, które zmienne mają znaczenie statystyczne.

Analiza wariancji w aplikacjach pozafinansowych

Oprócz zastosowań w branży finansowej, ANOVA jest również wykorzystywana do testowania hipotez przy przeglądaniu danych z badań klinicznych, na przykład w celu porównania wpływu różnych protokołów leczenia na wyniki pacjentów; w badaniach 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 produktów i procesów) i wzornictwie przemysłowym, wśród innych dziedzin.