Excel'de COVAR (KOVARYANS) Fonksiyonu Nasıl Kullanılır
| Türk | İngilizce |
|---|---|
| KOVARYANS | COVAR |
Kovaryans Fonksiyonunun Temelleri
Kovaryans, iki rassal değişkenin birlikte nasıl varyasyon gösterdiğini ölçen bir istatistiksel terimdir. Microsoft Excel ve Google E-Tablolar, bu hesaplamayı COVAR adında bir fonksiyon ile kolaylaştırır. Kovaryans, iki değişkenin birbirine olan ilişkisinin yönünü gösterir ancak büyüklüğünü değil. Bu değer pozitifse, değişkenler birlikte artar; negatifse, biri artarken diğeri azalır.
Fonksiyonun Sözdizimi ve Kullanımı
Excel ve Google E-Tablolar’da COVAR fonksiyonu aşağıdaki sözdizimine sahiptir:
COVAR(dizi1, dizi2)
- dizi1: Kovaryansı hesaplamak istediğiniz ilk veri setini içeren hücre aralığı.
- dizi2: İlk veri setiyle ilişkilendirdiğiniz ikinci veri setini içeren hücre aralığı.
Örnek Senaryolar
Senaryo 1: Yatırım Getirileri
Yatırım portföyünüzde bulunan iki farklı hisse senedinin getirileri arasındaki ilişkiyi anlamak isteyebilirsiniz. Örnek veri olarak, iki hisse senedinin aylık getiri yüzdelerini ele alalım:
Hisse A Getirileri: 2%, 3%, 2.5%, 3.5%, 4% Hisse B Getirileri: 1%, 1.5%, 2%, 2.5%, 3%
Kovaryansı hesaplamak için Excel veya Google E-Tablolar’da COVAR formülü şu şekilde yazılabilir:
=COVAR(A1:A5, B1:B5)
Bu formül, Hisse A ve Hisse B getirileri arasındaki kovaryans miktarını verecektir, ve bu değerle bu iki hissenin birlikte ne kadar ve hangi yönde hareket ettiğini analiz edebilirsiniz.
Senaryo 2: Pazarlama Kampanyası ve Satışlar
Bir şirket, farklı pazarlama kampanyalarının satış rakamları üzerindeki etkisini ölçmek istiyor olabilir. Diyelim ki aşağıdaki gibidir:
Pazarlama Bütçesi (bin TL): 100, 200, 300, 400, 500 Satışlar (bin TL): 10, 15, 20, 25, 30
Bu örnekte, pazarlama bütçesi ile satışlar arası ilişkiyi kovaryans ile ölçmek mümkündür:
=COVAR(A1:A5, B1:B5)
Bu değerle, pazarlama harcamalarının satışlar üzerindeki etkisini çıkarabilir ve pazarlama stratejileri üzerine daha bilinçli kararlar verebilirsiniz.
Yorumlar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler
COVAR fonksiyonu kullanılırken veri setlerinin boyutlarının aynı olması gerektiğine dikkat edin. İstatistiksel analizler yaparken, kovaryansın yalnızca yönlendirme sağladığını etkili büyüklük ölçüsü olmadığını unutmayın. İlişkilerin daha net anlaşılabilmesi adına korelasyon katsayısını da hesaplamak genellikle yararlı olur.
Daha fazla bilgi: https://support.microsoft.com/tr-tr/office/kovaryans-işlevi-50479552-2c03-4daf-bd71-a5ab88b2db03