Разница Description

<р> Мера дисперсии набора точек данных вокруг их средней величины. Разница является математическое ожидание средних квадратов отклонений от среднего значения. Разница измеряет изменчивость (волатильность) от среднего. Волатильность является мерой риска, так эта статистика может помочь определить риск инвестор может взять на при покупке конкретного безопасности. Анализ отклонений, как правило, связаны с объяснения разницы (или дисперсии) между фактическими затратами и стандартных расходов, разрешенных для хорошего выхода.

Например, разница в затратах материалы могут быть разделены на материалы отклонение цены и дисперсией использовании материалов. Разница между фактическими прямыми затратами труда и стандартных прямых затрат трудовых можно разделить на дисперсией скорости и дисперсии эффективности. Разница в производстве накладных расходов может быть разделена на расходы, эффективность и объем отклонений. Смешайте и выход отклонения могут быть рассчитаны.

<Р> Анализ отклонений помогает руководству понять нынешние расходы, а затем контролировать будущие расходы.

Анализ <р> Разница также используется, чтобы объяснить разницу между фактической продажи долларов и в бюджете продаж. долларов Примеры включают в себя цены продажи дисперсию, количество продаж (или объем) дисперсию, дисперсию и структуры продаж. Разница в относительном соотношении продаж можно объяснить некоторые различия в прибыли компании.

<Р> В системе стандартной стоимостью, некоторые благоприятные отклонения являются не

показатели эффективности операций.

Например, материалы отклонение цены, скорость труда дисперсия, производство накладных расходов и бюджета отклонения, и объем производства, как правило, дисперсия не связаны с эффективностью операций.

С другой стороны, материалы Использование дисперсия, дисперсия производительности труда, а переменная производство индекс эффективности являются показатели операционной эффективности. Тем не менее, возможно, что некоторые из этих дисперсий могут быть результатом стандартов, которые не были реалистичными.

Например, если он реально занимает 2,4 часа для получения единицы продукции, но стандарт установлен в течение 2,5 часов, должна быть благоприятным дисперсия 0,1 часа. Это 0,1 часа Результаты отличий от нереалистичной стандарта, а не эксплуатационные efficien мера дисперсии набора точек данных вокруг их средней стоимости. Разница является математическое ожидание средних квадратов отклонений от сре