Ostatnia aktualizacja: 4 stycznia 2025
Czas czytania: 3 min
Spis treści

Co to jest i do czego służy KOWARIANCJA.POPUL (COVARIANCE.P)?

Kowariancja.Popul (COVARIANCE.P w języku angielskim) to funkcja w programie Excel, która oblicza kowariancję populacji dla dwóch zbiorów danych. Kowariancja mierzy, jak bardzo dwie zmienne zmieniają się razem. Jeżeli dwie zmienne mają tendencję do wzrostu lub spadku jednocześnie, ich kowariancja będzie dodatnia. Jeśli jedna zmienna rośnie, a druga maleje, kowariancja będzie ujemna. Kowariancja bliska zeru wskazuje na słaby lub żaden związek między zmiennymi. Funkcja KOWARIANCJA.POPUL zakłada, że dane wejściowe reprezentują całą populację, a nie tylko próbkę. Wynik jest użyteczny w analizie statystycznej, pozwalając na ocenę zależności liniowej między dwoma zmiennymi. Jest to kluczowe narzędzie w modelowaniu statystycznym, prognozowaniu i analizie ryzyka.

Składnia KOWARIANCJA.POPUL

Składnia funkcji KOWARIANCJA.POPUL jest następująca: =KOWARIANCJA.POPUL(tablica1; tablica2), gdzie:

  • tablica1: Pierwszy zakres komórek zawierający dane.
  • tablica2: Drugi zakres komórek zawierający dane. Zakresy muszą mieć taką samą liczbę wierszy i kolumn.

Można również użyć pojedynczego zakresu komórek, jeśli dane dla obu zmiennych znajdują się w sąsiednich kolumnach lub wierszach.

Dane wejściowe KOWARIANCJA.POPUL

Funkcja KOWARIANCJA.POPUL wymaga dwóch argumentów: dwóch zakresów komórek zawierających dane liczbowe. Zakresy muszą mieć taką samą liczbę wierszy i kolumn. Wartości tekstowe, logiczne lub puste komórki są ignorowane. Jeśli któryś z zakresów jest pusty lub zawiera tylko jedną wartość, funkcja zwróci błąd #DZIEL/0!. Dane powinny reprezentować całą populację, a nie tylko próbkę. Użycie funkcji KOWARIANCJA (COVARIANCE.S) jest bardziej odpowiednie dla próbek.

Przykłady zastosowania KOWARIANCJA.POPUL

Załóżmy, że mamy dwie kolumny danych: kolumna A reprezentuje ceny akcji firmy X, a kolumna B reprezentuje ceny akcji firmy Y. Aby obliczyć kowariancję populacji między cenami akcji obu firm, użyjemy formuły: =KOWARIANCJA.POPUL(A1:A10;B1:B10), gdzie A1:A10 i B1:B10 to zakresy komórek zawierające dane. Dodatnia wartość wskazywałaby na tendencję do wzrostu cen akcji obu firm jednocześnie, ujemna na odwrotną zależność, a wartość bliska zeru na brak wyraźnego związku.

Innym przykładem może być analiza zależności między temperaturą a ilością sprzedanej kawy. Kowariancja pomoże określić, czy wzrost temperatury wpływa na spadek sprzedaży kawy (ujemna kowariancja) lub nie ma na nią wpływu (kowariancja bliska zeru).

Najczęściej pojawiające się błędy KOWARIANCJA.POPUL, oraz co mogą znaczyć?

  • #DZIEL/0!: Występuje, gdy któryś z zakresów jest pusty lub zawiera tylko jedną wartość. Sprawdź, czy dane zostały poprawnie wprowadzone i czy zakresy są prawidłowo określone.
  • #WARTOŚĆ!: Występuje, gdy zakresy komórek zawierają dane, które nie są liczbami. Upewnij się, że komórki zawierają tylko wartości liczbowe.
  • #LICZBA!: Może wystąpić w przypadku błędów w składni formuły. Sprawdź poprawność wpisanej formuły.

Pamiętaj, że interpretacja kowariancji wymaga uwzględnienia skali danych. Kowariancja sama w sobie nie mówi o sile związku, tylko o kierunku. Aby ocenić siłę związku, należy użyć współczynnika korelacji.

Udostępnij wpis
Newsletter

Zapisz się do Newslettera

Zapisując się, wyrażasz zgodę na przetwarzanie Twoich danych do celów marketingowych, zgodnie z naszą polityką prywatności.

Optymalizacja kosztów BigQuery

Poradnik

10 sposobów na optymalizację kosztów BigQuery
Looker Studio Dashoard

Poradnik

Looker Studio dla Początkujących – Co to jest Looker Studio i jak z niego korzystać?
Grafika prezentująca BigQuery

Tutorial

BigQuery dla początkujących. Jakie są sposoby przechowywania danych w BigQuery?
Google Search Console Dashboard

Dashboard analityczny

Dashboard analityczny SEO – Looker Studio
Grafika pokazująca 5 dobrych praktyk podczas tworzenia narzędzia Business Intelligence

Poradnik

Najlepsze praktyki tworzenia dashboardów analitycznych i biznesowych
Grafika pokazująca odwrócony proces ETL

Poradnik

Replikacja danych do BigQuery  – Jedyny przewodnik po procesach ETL i ELT w GCP jakiego potrzebujesz
Ikona plików cookies

Ustawienia plików cookies

Używamy plików cookies, aby zapewnić Ci najlepsze wrażenia z korzystania z naszej strony. Możesz wybrać, które pliki cookies chcesz zaakceptować.
Ikona plików cookies

Informacje o plikach cookies

Szanujemy Twoją prywatność

Używamy plików cookies lub podobnych technologii w celu zapewnienia Ci dostępu do serwisu, usprawniania jego działania, profilowania i wyświetlania treści dopasowanych do Twoich potrzeb. W każdej chwili możesz zmienić ustawienia plików cookies lub podobnych technologii poprzez zmianę ustawień prywatności w przeglądarce bądź aplikacji lub zmianę swoich preferencji w zakładce Ustawienia cookies w stopce strony. Pamiętaj, że zmiana ta może spowodować brak dostępu do niektórych funkcji serwisu.
Dane osobowe dotyczące korzystania z serwisu, w tym zapisywane i odczytywane z plików cookies lub podobnych technologii będą przetwarzane w celu zapewnienia dostępu do serwisu, w celach marketingowych, w tym profilowania, w celach wewnętrznych związanych ze świadczeniem usług oraz prowadzeniem działalności gospodarczej, w tym dowodowych, analitycznych i statystycznych, wykrywania i eliminowania nadużyć oraz w celu wykonywania obowiązków wynikających z przepisów prawa.
Przysługuje Ci prawo do dostępu do danych, ich usunięcia, ograniczenia przetwarzania, przenoszenia, sprzeciwu, sprostowania oraz cofnięcia zgód w każdym czasie. Szczegółowe informacje dotyczące przetwarzania danych oraz przysługujących Ci uprawnień, informacje dotyczące plików cookies lub podobnych technologii, w tym dotyczące możliwości zarządzania ustawieniami prywatności, znajdują się w Polityce Prywatności.