Analyse af varianser (ANOVA)
Hvad er analyse af varians (ANOVA)?
Analyse af varianser (ANOVA) er en statistisk teknik, der bruges til at teste for forskelle eller korrelationer i virkningerne af uafhængige variable på en afhængig variabel.
ANOVA bruges i finansiering på flere forskellige måder, såsom til at forudsige bevægelser i værdipapirpriser ved først at bestemme, hvilke faktorer der påvirker aktieudsving. Denne analyse kan give værdifuld indsigt i et værdipapirs eller markedsindekss adfærd under forskellige forhold.
Forstå en analyse af afvigelser
Statistiske modeller for variansanalyse (ANOVA) blev oprindeligt introduceret i en videnskabelig artikel skrevet af Ronald Fisher, en britisk matematiker, i begyndelsen af det 20. århundrede. Han er krediteret for først at introducere udtrykket varians.
ANOVA-test undersøger ikke kun forskellene, den ser også på graden af varians, eller forskellen mellem dem, i variable middelværdier. Det er en måde at analysere variablernes statistiske signifikans på. ANOVA-analyse anses nogle gange for at være mere nøjagtig end t-test,. fordi den er mere fleksibel og kræver færre observationer. Det er også bedre egnet til brug i mere komplekse analyser end dem, der kan vurderes ved at udføre tests.
Derudover giver ANOVA-test forskere mulighed for at afdække sammenhænge mellem variabler, mens en t-test ikke gør det. Variationer af ANOVA-test omfatter envejs ANOVA (bruges til at søge efter statistisk signifikante forskelle mellem to eller flere uafhængige variabler), tovejs ANOVA (for at afdække potentiel interaktion mellem to uafhængige variabler på én afhængig variabel) og faktoriel ANOVA, som typisk involverer vurdere to eller flere faktorer eller variable med to niveauer.
Analyse af varians i finans
Analyse af varianstest bruges i finanssektoren på flere forskellige måder, såsom at forudsige bevægelser i værdipapirpriser ved først at bestemme, hvilke faktorer der påvirker aktieudsving. Denne analyse kan give værdifuld indsigt i et værdipapirs eller markedsindekss adfærd under forskellige forhold.
Denne type analyse forsøger at nedbryde de forskellige underliggende faktorer, der bestemmer prisen på værdipapirer samt markedsadfærd. For eksempel kan det muligvis vise, hvor meget af et værdipapirs stigning eller fald, der skyldes ændringer i renten. En t-test og f-test bruges til at analysere resultaterne af en variansanalysetest for at bestemme, hvilke variabler der er af statistisk signifikans.
Variansanalyse i andre applikationer
Ud over sine applikationer i finansindustrien, bruges ANOVA også i en lang række sammenhænge og applikationer til at teste hypoteser ved gennemgang af kliniske forsøgsdata.
For eksempel at sammenligne virkningerne af forskellige behandlingsprotokoller på patientresultater; i samfundsvidenskabelig forskning (for eksempel for at vurdere virkningerne af køn og klasse på specificerede variabler), i software engineering (for eksempel for at evaluere databasestyringssystemer), i fremstilling (for at vurdere produkt- og proceskvalitetsmålinger) og industrielt design blandt andet felter.
##Højdepunkter
ANOVA bruges i en række forskellige applikationer, herunder på finans- og finansmarkeder til at finde og bekræfte sammenhænge og sammenhænge mellem forskellige faktorer.
Der er en række ANOVA-teknikker, herunder envejs-, tovejs- og faktormodeller.
Variansanalyse (ANOVA) er en statistisk metode, der analyserer en eller flere uafhængige variables indflydelse på en afhængig variabel af interesse.
