O que é um Z-Score Um Z-score é uma medida numérica de uma relação de valores com a média de um grupo de valores. Se uma pontuação Z é 0, ela representa a pontuação é idêntica à pontuação média. As pontuações Z também podem ser positivas ou negativas, com um valor positivo indicando que a pontuação está acima da média e uma pontuação negativa indicando que está abaixo da média. As pontuações positiva e negativa também revelam o número de desvios padrão, a pontuação está acima ou abaixo da média. Carregar o leitor. BREAKING DOWN Z-Score As pontuações Z também revelam aos estatísticos e comerciantes se uma pontuação é típica para um conjunto de dados especificado ou se é atípica. Além disso, Z-scores também tornam possível para os analistas para adaptar as pontuações de vários conjuntos de dados para fazer pontuações que podem ser comparados entre si com precisão. Os testes de usabilidade são um exemplo de uma aplicação da vida real de Z-scores. Este termo é mais comumente conhecido como Altman Z-score. Edward Altman, professor da Universidade de Nova York, desenvolveu e introduziu a fórmula Z-score no final dos anos 1960 como uma solução para o processo demorado e um pouco confuso investidores tiveram que se submeter a determinar o quão próximo à falência de uma empresa foi. Na realidade, a fórmula Z-score Altman desenvolvido acabou fornecendo aos investidores com uma idéia da saúde financeira global de uma empresa. A Altman Z-Score Formula O Altman Z-score é a saída de um teste de força de crédito que ajuda a avaliar a probabilidade de falência de uma empresa de capital aberto. O Z-score é baseado em cinco principais índices financeiros que podem ser encontrados e calculados a partir de um relatório anual da empresa 10K. O cálculo utilizado para determinar o escore Z de Altman é o seguinte: Índice Z 1.2A 1.4B 3.3C 0.6D 1.0E Nesta equação: A Capital de giro / total de ativos B Lucros acumulados / total de ativos C Lucro antes de juros e impostos ( EBIT) / total de ativos D Valor de mercado do patrimônio líquido / total de passivos E Vendas / ativos totais Normalmente, uma pontuação abaixo de 1,8 indica que uma empresa provavelmente está indo para ou está sob o peso da falência. Inversamente, as empresas que pontuação acima de 3 são menos propensos a falência. Altman Z-Score Plus Altman desenvolveu e lançou o Altman Z-Score Plus em 2012. Esta fórmula é usada para avaliar empresas públicas e privadas e pode ser usado para empresas não-manufatureiras, bem como empresas de manufatura. O Z-Score Plus é adequado para empresas nos Estados Unidos, bem como empresas fora dos Estados Unidos. Guia de Estudo de Gestão do MSG O que é Análise de Correlação e como é realizada A análise de correlação é uma ferramenta vital nas mãos de qualquer equipe Seis Sigma . Como a equipe Six Sigma entra na fase de análise eles têm acesso a dados de várias variáveis. Eles agora precisam sintetizar esses dados e garantir que eles são capazes de encontrar uma relação conclusiva. O que é Análise de Correlação É possível entender melhor a análise de correlação com a ajuda de um exemplo. Suponhamos que a gestão de uma fábrica tenha fornecido dados que digam que, à medida que aumenta o tempo de deslocamento dos trabalhadores, sua produtividade diminui. No entanto, a partir de agora não há dados brutos e esta é apenas uma observação que alguns Six Sigma membro da equipe pode ter chegado com depois de ter um primeiro olhar para os dados. Mas a metodologia do Seis Sigma não está na opinião das pessoas envolvidas, mas sim no fato objetivo. A análise de correlação ajudará estatisticamente a confirmar o fato de que este é realmente o caso. Como é realizada a análise de correlação Para realizar a análise de correlação, deve haver dados suficientes para as variáveis em questão. Uma vez que há dados suficientes, esses dados foram conectados a uma fórmula desenvolvida por Karl Pearson. Esta fórmula foi famosa chamada Karl Pearson146s co-eficiente de correlação. Isso envolveu um cálculo complexo e determinou a presença de um estatístico na equipe Seis Sigma. No entanto, felizmente hoje em dia a maioria dos cálculos são realizados por uma ferramenta de software. Os seres humanos envolvidos devem simplesmente saber como adicionar dados à ferramenta e como interpretar os resultados. Como Interpretar os Dados da Análise de Correlação A análise de correlação normalmente nos dá um resultado numérico que fica entre 1 e -1. O sinal ve ou ve indica a direcção da correlação. O sinal positivo indica correlação direta enquanto que o sinal negativo indica correlação inversa. Zero não significa correlação. E quanto mais próximo o número se move para 1, mais forte é a correlação. Normalmente, para que a correlação seja considerada significativa, a correlação deve ser 0,5 ou acima em qualquer direção. Compreendendo que a correlação não Implica Causação A análise de correlação apenas confirma o fato de que alguns dados dados movem em tandem. Uma implicação perigosa que os gerentes fazem é de causalidade. Com base na análise de correlação é impossível dizer qual variável é a causa e qual é o efeito É também provável que ambas as variáveis se movam em tandem porque são afetadas por alguma terceira variável comum. No entanto, estes são apenas casos e o fato permanece há outras análises disponíveis para descobrir a relação causal. No entanto, na maioria dos casos o fato de que as variáveis têm uma correlação é suficiente para tomar medidas relevantes. 10094 Análise prévia de estabilidade de artigos de sistemas comutados lineares positivos uma abordagem variacional Ele pode conhecer a ganância, mas não conhece o respeito. Seus lábios formavam palavras que ele não conseguia falar por falta de ar. 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