Analyse av avvik (ANOVA)
Hva er analyse av varianser (ANOVA)?
Analyse av varianser (ANOVA) er en statistisk teknikk som brukes til å teste for forskjeller eller korrelasjoner i effekten av uavhengige variabler på en avhengig variabel.
ANOVA brukes i finans på flere forskjellige måter, for eksempel for å forutsi bevegelser av verdipapirpriser ved først å bestemme hvilke faktorer som påvirker aksjesvingninger. Denne analysen kan gi verdifull innsikt i oppførselen til et verdipapir eller markedsindeks under ulike forhold.
Forstå en analyse av avvik
Statistiske modeller for variansanalyse (ANOVA) ble opprinnelig introdusert i en vitenskapelig artikkel skrevet av Ronald Fisher, en britisk matematiker, på begynnelsen av 1900-tallet. Han er kreditert med å først introdusere begrepet varians.
ANOVA-testing undersøker ikke bare forskjellene, den ser også på graden av varians, eller forskjellen mellom dem, i variable gjennomsnitt. Det er en måte å analysere den statistiske signifikansen til variablene på. ANOVA-analyse anses noen ganger for å være mer nøyaktig enn t-testing fordi den er mer fleksibel og krever færre observasjoner. Den er også bedre egnet for bruk i mer komplekse analyser enn de som kan vurderes ved å gjennomføre tester.
I tillegg lar ANOVA-testing forskere avdekke forhold mellom variabler, mens en t-test ikke gjør det. Variasjoner av ANOVA-testing inkluderer enveis ANOVA (brukes til å søke etter statistisk signifikante forskjeller mellom to eller flere uavhengige variabler), toveis ANOVA (for å avdekke potensiell interaksjon mellom to uavhengige variabler på én avhengig variabel) og faktoriell ANOVA, som vanligvis involverer vurdere to eller flere faktorer eller variabler med to nivåer.
Analyse av varians i finans
Analyse av varianstesting brukes i finans på flere forskjellige måter, for eksempel for å forutsi bevegelsene i verdipapirpriser ved først å bestemme hvilke faktorer som påvirker aksjesvingninger. Denne analysen kan gi verdifull innsikt i oppførselen til et verdipapir eller markedsindeks under ulike forhold.
Denne typen analyse forsøker å bryte ned de ulike underliggende faktorene som bestemmer prisen på verdipapirer så vel som markedsadferd. For eksempel kan det muligens vise hvor mye av et verdipapirs stigning eller fall som skyldes endringer i renten. En t-test og f-test brukes til å analysere resultatene av en variansanalysetest for å bestemme hvilke variabler som er av statistisk signifikans.
Variansanalyse i andre applikasjoner
I tillegg til sine applikasjoner i finansbransjen, brukes ANOVA også i en lang rekke sammenhenger og applikasjoner for å teste hypoteser ved gjennomgang av data fra kliniske studier.
For eksempel å sammenligne effekten av ulike behandlingsprotokoller på pasientresultater; i samfunnsvitenskapelig forskning (for eksempel for å vurdere effekten av kjønn og klasse på spesifiserte variabler), i programvareteknikk (for eksempel for å evaluere databasestyringssystemer), i produksjon (for å vurdere produkt- og prosesskvalitetsmålinger) og industridesign blant annet Enger.
##Høydepunkter
– ANOVA brukes i en rekke applikasjoner, inkludert i finans- og finansmarkeder for å finne og bekrefte sammenhenger og assosiasjoner mellom ulike faktorer.
Det finnes en rekke ANOVA-teknikker, inkludert enveis-, toveis- og faktormodeller.
Variansanalyse (ANOVA) er en statistisk metode som analyserer påvirkningen av en eller flere uavhengige variabler på en avhengig variabel av interesse.
