Kovaryans, iki de\u011fi\u015fkenin birlikte nas\u0131l de\u011fi\u015fti\u011finin istatistiksel bir \u00f6l\u00e7\u00fcm\u00fcd\u00fcr. Excel ve Google E-Tablolar, iki veri seti aras\u0131ndaki ili\u015fkinin y\u00f6n\u00fcn\u00fc belirlemek i\u00e7in kullan\u0131lan Burada \u00d6rnek olarak, bir \u015firkette reklam b\u00fct\u00e7esi ve elde edilen sat\u0131\u015f miktarlar\u0131 aras\u0131ndaki kovaryans\u0131 hesaplayal\u0131m:<\/p>\n Bu veriler i\u00e7in Excel veya Google E-Tablolar’daki bir h\u00fccreye a\u015fa\u011f\u0131daki form\u00fcl\u00fc yazabiliriz:<\/p>\n Bu form\u00fcl, reklam b\u00fct\u00e7esi ile sat\u0131\u015f miktar\u0131 aras\u0131ndaki kovaryans de\u011ferini verecektir.<\/p>\n Pazar Analizi:<\/strong> Pazarlamac\u0131lar, farkl\u0131 reklam stratejilerinin sat\u0131\u015flar \u00fczerindeki etkisini anlamak i\u00e7in kovaryans analizini kullanabilirler. Y\u00fcksek bir kovaryans de\u011feri, reklam b\u00fct\u00e7esinin art\u0131\u015f\u0131n\u0131n sat\u0131\u015flar\u0131 pozitif y\u00f6nde etkiledi\u011fini g\u00f6sterebilir.<\/p>\n<\/li>\n Finansal Analiz:<\/strong> Yat\u0131r\u0131mc\u0131lar, farkl\u0131 finansal varl\u0131klar\u0131n getirileri aras\u0131ndaki ili\u015fkiyi de\u011ferlendirmek i\u00e7in kovaryans\u0131 kullanabilir. \u00d6rne\u011fin, iki hisse senedinin getirileri aras\u0131ndaki kovaryans, portf\u00f6y \u00e7e\u015fitlendirme stratejilerinin geli\u015ftirilmesine yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n Kovaryans analizi, iki de\u011fi\u015fken aras\u0131ndaki ili\u015fkinin y\u00f6n\u00fcn\u00fc anlamak i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ara\u00e7t\u0131r. Ancak, de\u011feri yaln\u0131zca ili\u015fkinin y\u00f6n\u00fcn\u00fc g\u00f6sterir; g\u00fcc\u00fc hakk\u0131nda bilgi vermez. Bu nedenle, kovaryans\u0131n yan\u0131 s\u0131ra korelasyon katsay\u0131s\u0131n\u0131 da hesaplamak genellikle \u00f6nerilir. Pozitif bir kovaryans de\u011feri, iki de\u011fi\u015fkenin birlikte artt\u0131\u011f\u0131n\u0131; negatif bir kovaryans de\u011feri ise bir de\u011fi\u015fken artarken di\u011ferinin azald\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterir. Ancak bu ili\u015fkinin ne kadar g\u00fc\u00e7l\u00fc oldu\u011fu konusunda ek analizler gereklidir.<\/p>\n Excel ve Google E-Tablolar’da E\u015fle\u015ftirilmi\u015f sapmalar\u0131n ortalamas\u0131 olan kovaryans\u0131 verir<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[582],"tags":[],"class_list":["post-15340","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-istatistik"],"acf":[],"yoast_head":"\nCOVARIANCE.P<\/code> (T\u00fcrk\u00e7e’deki ismiyle KOVARYANS.P<\/code>) fonksiyonunu sunar. Bu fonksiyon, iki veri serisinin ne derece birlikte hareket etti\u011fini g\u00f6steren kovaryans\u0131n pop\u00fclasyon de\u011ferini hesaplar.<\/p>\nFonksiyon S\u00f6zdizimi ve \u00d6rnekler<\/h2>\n
KOVARYANS.P<\/code> fonksiyonunun genel s\u00f6zdizimi a\u015fa\u011f\u0131daki gibidir:<\/p>\n
KOVARYANS.P(dizi1, dizi2)<\/code> <\/pre>\ndizi1<\/code> ve dizi2<\/code>, kovaryans\u0131 hesaplanacak say\u0131 k\u00fcmeleridir. Her iki dizi de ayn\u0131 say\u0131da elemana sahip olmal\u0131d\u0131r.<\/p>\n
A s\u00fctunu: Reklam B\u00fct\u00e7esi B s\u00fctunu: Sat\u0131\u015f Miktar\u0131 Reklam B\u00fct\u00e7esi: 50, 60, 70, 80 Sat\u0131\u015f Miktar\u0131: 200, 220, 240, 260 <\/code> <\/pre>\n
=KOVARYANS.P(A2:A5, B2:B5)<\/code> <\/pre>\nPratik Uygulamalar<\/h2>\n
\n
De\u011ferlendirme ve Yorumlar<\/h2>\n
KOVARYANS.P<\/code> ile \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken, her iki veri setinin de homojen olmas\u0131 ve ayn\u0131 say\u0131da veri noktas\u0131na sahip olmas\u0131 \u00f6nemlidir. Ayr\u0131ca, verilerin do\u011fru \u015fekilde girildi\u011finden ve anomalilerden ar\u0131nd\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131ndan emin olunmal\u0131d\u0131r.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"