Здравствуйте! Нужен совет специалиста - математика: есть данные ежемесячных продаж. Необходимо вычислить среднеквадратичное \ стандартное отклонение ежедневных продаж. Как это корректно сделать?

Если есть основания полагать, что продажи в течение разных дней суть независимые между собой случайные величины с одинаковым стандартным отклонением, то просто: посчитать стандартное отклонение ежемесячных продаж, и поделить на корень из числа дней месяца, когда производятся продажи.

Действительно, продажа S за месяц есть сумма продаж за n (сколько там в месяце) дней: S = X1+...+Xn. Если они независимы, то дисперсия S есть сумма дисперсий иксов, а если все дисперсии за день одинаковы, то DS = n*DX. Соответственно, стандартное отклонение S будет равно корню из n, умноженному на стандартное отклонение X. Ну или ст.откл. X = ст.откл.S / sqrt(n).

Здравствуйте! Спасибо за ответ. Значит не все еще забыл из вышки. Если возможно, хотел бы уточнить... Действительно можно считать, что ежедневные продажи слабо коррелированы. За эту гипотезу говорит то, что данные продажи осуществляются в разных каналах продаж и на разных территориях, хотя и объединены единым национальным рынком Украины. Но вот насчет одинаковости дисперсий ежедневных продаж ... Возможно я что-то неверно понимаю, но анализ фактических данных продаж показывает, что дисперсии или СКО ежедневных продаж за каждый отдельный месяц - суть величины разные. Есть факторы, которые преобладают в разные периоды года и оказывают соответствующее влияние на продажи. Если это так (дисперсия ежедневных продаж из месяца в месяц меняется), то корректно ли так вычислять СКО? Велика ли ошибка такой оценки? Если некорректно, то как правильно? Очевидно необходимо учесть, что дисперсия тоже случайная величина. Но ведь из условия задачи видно, что по имеющимся значениям плановых продаж нельзя оценить дисперсии ежедневных продаж, а значит и определить статистику дисперсии. Как быть, подскажите, пожалуйста.

Ну в таком случае что вообще такое "стандартное отклонение ежемесячных продаж" (выборочное), если истинные дисперсии все разные? Следует, видимо, какими-то средствами проверять одинаковую распределённость, а если её заведомо нет, то и не хотеть лишнего Зачем вообще понадобилось стандартное отклонение за день/за месяц?