R ၏ ကွဲလွဲမှု ကိန်းဂဏာန်းကို တွက်နည်း


ကွဲလွဲမှု၏ coefficient သည် CV တွင် အတိုကောက်အတိုကောက်ခေါ်လေ့ရှိပြီး ဆိုသည်မှာ ပျမ်းမျှနှင့် သက်ဆိုင်သော data set တစ်ခုတွင် တန်ဖိုးများပျံ့နှံ့မှုကို တိုင်းတာသည့်နည်းလမ်းဖြစ်သည်။ အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။

CV = σ / µ

ရွှေ-

  • σ- ဒေတာအတွဲ၏ စံသွေဖည်မှု
  • μ: ဒေတာအစုံ၏ပျမ်းမျှ

ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရလျှင် ကွဲလွဲမှု၏ coefficient သည် စံသွေဖည်မှု၏ ပျမ်းမျှအချိုးဖြစ်သည်။

ကွဲလွဲမှု၏ coefficient ကို ဘယ်အချိန်မှာ သုံးမလဲ။

မတူညီသောဒေတာအတွဲနှစ်ခုကြား ကွဲလွဲမှုကို နှိုင်းယှဉ်ရန် ကွဲပြားခြင်း၏ကိန်းဂဏန်းကို မကြာခဏအသုံးပြုသည်။

လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင်၊ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု၏မျှော်မှန်းထားသောစံသွေဖည်မှုနှင့် ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှု၏ပျမ်းမျှမျှော်လင့်ထားသောပြန်လာမှုကို နှိုင်းယှဉ်ရန် မကြာခဏဆိုသလို ငွေကြေးဆိုင်ရာတွင် အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ ယင်းက ရင်းနှီးမြုပ်နှံသူများအကြား စွန့်စားရငွေ ဖလှယ်မှုကို နှိုင်းယှဉ်နိုင်စေပါသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူတစ်ဦးသည် အောက်ပါ အပြန်အလှန်ရန်ပုံငွေနှစ်ခုတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံရန် စဉ်းစားနေသည်ဆိုပါစို့။

Mutual Fund A- ဆိုလိုရင်း = 9%, စံသွေဖည် = 12.4%

UCITS B- ပျမ်းမျှ = 5%, စံသွေဖည် = 8.2%

ရန်ပုံငွေတစ်ခုစီ၏ ကွဲလွဲမှု၏ကိန်းဂဏန်းကို တွက်ချက်ခြင်းဖြင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူက မှတ်ချက်ချသည်-

အပြန်အလှန်ရန်ပုံငွေအတွက် CV A = 12.4% /9% = 1.38

CV အတွက် အပြန်အလှန်ရန်ပုံငွေ B = 8.2% / 5% = 1.64

Mutual Fund A သည် ကွဲလွဲမှု၏ coefficient နည်းပါးသောကြောင့်၊ ၎င်းသည် စံသွေဖည်မှုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ပိုမိုကောင်းမွန်သော ပျမ်းမျှပြန်အမ်းမှုကို ပေးပါသည်။

R ၏ ကွဲလွဲမှု ကိန်းဂဏာန်းကို တွက်ချက်နည်း

R တွင် ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ ကွဲလွဲမှု၏ကိန်းဂဏန်းကို တွက်ချက်ရန်၊ သင်သည် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

 cv <- sd(data) / mean(data) * 100

အောက်ပါဥပမာများသည် ဤ syntax ကိုလက်တွေ့တွင်မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကိုပြသထားသည်။

ဥပမာ 1- vector တစ်ခုအတွက် ပြောင်းလဲခြင်း၏ကိန်းဂဏန်း

အောက်ပါကုဒ်သည် vector တစ်ခုအတွက် CV ကို တွက်ချက်နည်းကို ပြသသည် ။

 #create vector of data
data <- c(88, 85, 82, 97, 67, 77, 74, 86, 81, 95, 77, 88, 85, 76, 81, 82)

#calculate CV
cv <- sd(data) / mean(data) * 100

#display CV
resume

[1] 9.234518

ကွဲလွဲမှု၏ coefficient သည် 9.23 ဖြစ်လာသည်။

ဥပမာ 2- vector အများအပြားအတွက် ပြောင်းလဲခြင်း၏ကိန်းဂဏန်း

အောက်ပါကုဒ်သည် sapply() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ ဒေတာဘောင်တစ်ခုရှိ vector များစွာ၏ CV ကို တွက်ချက်နည်းကို ပြသသည်-

 #create data frame
data <- data.frame(a=c(88, 85, 82, 97, 67, 77, 74, 86, 81, 95),
                   b=c(77, 88, 85, 76, 81, 82, 88, 91, 92, 99),
                   c=c(67, 68, 68, 74, 74, 76, 76, 77, 78, 84))

#calculate CV for each column in data frame
sapply(data, function (x) sd(x) / mean(x) * 100 )

        ABC
11.012892 8.330843 7.154009

သင့်ဒေတာတန်ဖိုးများ ပျောက်ဆုံးနေပါက na.rm=T ကို အသုံးပြုရန် သေချာပါစေ။ ကွဲလွဲမှု၏ coefficient ကိုတွက်ချက်သောအခါတွင် ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ရိုးရှင်းစွာ လျစ်လျူရှုရန် R ကိုဤသို့ပြောသည်-

 #create data frame
data <- data.frame(a=c(88, 85, 82, 97, 67, 77, 74, 86, 81, 95),
                   b=c(77, 88, 85, 76, 81, 82, 88, 91, NA , 99),
                   c=c(67, 68, 68, 74, 74, 76, 76, 77, 78, NA ))

#calculate CV for each column in data frame
sapply(data, function (x) sd(x, na.rm= T ) / mean(x, na.rm= T ) * 100 )

        ABC
11.012892 8.497612 5.860924

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

R တွင် absolute median deviation ကို တွက်နည်း
R တွင် စံသွေဖည်တွက်ချက်နည်း
R တွင်အကွာအဝေးကိုဘယ်လိုရှာမလဲ။

မှတ်ချက်တစ်ခုထည့်ပါ။

သင့် email လိပ်စာကို ဖော်ပြမည် မဟုတ်ပါ။ လိုအပ်သော ကွက်လပ်များကို * ဖြင့်မှတ်သားထားသည်