Odchylenie standardowe i wariancja to podstawowe pojęcia liczbowe, które obejmują znaczące części w całym obszarze monetarnym, w tym w regionach księgowości, spraw finansowych i wkładu.
W momencie, gdy mierzymy zmiany związane z dużą ilością informacji, identyfikujemy z tym dwa mocno powiązane spostrzeżenia.
Mówiąc bardziej szczegółowo, wariancja i odchylenie standardowe, które pokazują, jak rozłożone są oceny wiedzy, będą również obejmować stopień porównywalności kroków w ich obliczeniach.
Wariancja a odchylenie standardowe
Różnica między wariancją a odchyleniem standardowym polega na tym, że odchylenie standardowe jest niczym innym jak pierwiastkiem kwadratowym teorii wariancji. Te dwa terminy są używane do decydowania o rozprzestrzenianiu się zbierania informacji. Zarówno odchylenie standardowe, jak i wariancja są miarami matematycznymi, które ustalają rozrzut informacji ze średniej wartości.
Tabela porównawcza między wariancją a odchyleniem standardowym
| Parametry porównania | Zmienność | Odchylenie standardowe |
|---|---|---|
| Definicja | Może służyć do nadawania wielu zalet w koncepcji inwestowania w portfele. | Jeśli chodzi o sekcję finansową, odchylenie standardowe jest wykorzystywane dla bezpieczeństwa i na jego rynku. |
| Jak to się oblicza? | Każda wartość zbioru informacji jest brana i podnoszona do kwadratu i brana jest pod uwagę średnia tych kwadratów wartości. | Obliczenia wykonuje się, wyciągając pierwiastek kwadratowy z wartości wariancji. |
| Symbol | Symbolem jest tutaj Sigma (σ). | Sigma do kwadratu (σ2) jest symbolem odchylenia standardowego. |
| Jak oboje są dobrze zróżnicowani? | Tutaj wariancja jest najbardziej potrzebna tylko w obliczeniach matematycznych. | Gdy jakiekolwiek dane muszą być obliczane w sposób zmienny, najczęściej stosuje się odchylenie standardowe. |
| Ogólna formuła | σ2 = ∑ (x – M)2/n, gdzie n to liczba wartości danych, x to określona wartość, a m to średnia. | σ = √∑ (x – M)2/ n, gdzie x jest określoną wartością danych, n jest całkowitą liczbą wartości. Łatwo to zapamiętać, ponieważ jest to po prostu kwadrat wariancji. |
Co to jest wariancja?
Wariancja jest scharakteryzowana jako proporcja niestałości, która mówi o tym, jak daleko znajdują się jednostki od zgromadzenia. Odkrywa normalny stopień, w jakim każda percepcja różni się od średniej.
W dowolnym momencie, gdy zmiana wskaźnika informacyjnego jest niewielka, pokazuje bliskość informacji skupia się na średniej, chociaż bardziej widoczne oszacowanie różnicy mówi, że percepcje są rozproszone wokół średniej przeliczającej liczby i od siebie.
Chociaż zmiana jest wartościowa z liczbowego punktu widzenia, nie da ci żadnych danych, które możesz wykorzystać. Na przykład, jeśli weźmiesz przykładową populację ładunków, możesz skończyć ze zmianą 9801. To może sprawić, że będziesz drapać się po głowie, zastanawiając się, dlaczego tak czy inaczej się zastanawiasz. Właściwą odpowiedzią jest to, że możesz wykorzystać różnicę do uporządkowania odchylenia standardowego - znacznie poprawiony stosunek rozłożenia ładunków. Aby uzyskać odchylenie standardowe, weź fundament kwadratowy przykładowej zmiany: √9801 = 99.
Odchylenie standardowe w połączeniu ze średnią informuje o tym, co mierzy większość osób. Na przykład, jeśli twoja średnia wynosi 150 kilogramów, a twoje odchylenie standardowe to 99 kilogramów, to oczywiste jest, że większość osób waży od 51 kilogramów do 249 kilogramów.
Co to jest odchylenie standardowe?
Pierwiastek kwadratowy z wariancji nazywamy tutaj odchyleniem standardowym i jest on określany przez uporządkowanie różnorodności pomiędzy każdym przewodnikiem informacyjnym w stosunku do średniej. Kiedy główny punkt ciężkości znajduje się bardzo dalej od średniej, wewnątrz daty występuje większe odchylenie; jeśli są bliższe średniej, występuje mniejsze odchylenie. Tak więc im bardziej rozłożony jest zbiór liczb, tym wyższe odchylenie standardowe.
Aby ustalić odchylenie standardowe, uwzględnij wszystkie ogniska informacyjne i oddziel je według ilości ognisk informacyjnych.
Odchylenie standardowe jest dodatkowo cenne, gdy spojrzymy na spread dwóch oddzielnych indeksów informacyjnych, które mają podobną średnią. Zbiór informacji o mniejszym odchyleniu standardowym ma mniejszy rozrzut oszacowań wokół średniej, a zatem ogólnie ma podobnie mniej wysokiej lub niskiej jakości.
Rzecz wybrana bezcelowo z indeksu informacyjnego, którego odchylenie standardowe jest niskie, ma większą szansę zbliżyć się do średniej niż rzecz z indeksu informacyjnego, którego odchylenie standardowe jest wyższe.
W większości przypadków im bardziej ogólnie rozłożone są cechy, tym większe jest odchylenie standardowe. Na przykład, wyobraźmy sobie, że musimy wyodrębnić dwa różne układy wyników testu z klasy 30 niedokończeń. Podstawowy test ma oceny od 31% do 98%, różne zakresy od 82% do 93%. Biorąc pod uwagę te zasięgi, odchylenie standardowe byłoby większe w przypadku konsekwencji testu podstawowego.
Główne różnice między wariancją a odchyleniem standardowym
Wniosek
Te dwa są podstawowymi określeniami faktycznymi, które w różnych dziedzinach odgrywają kluczową rolę. Odchylenie standardowe ma pierwszeństwo przed średnią, ponieważ jest podawane w podobnych jednostkach, jak w estymacjach, natomiast różnica jest komunikowana w jednostkach większych niż podany wskaźnik informacyjny.
Odchylenie standardowe i różnica to dwie różne koncepcje liczbowe, które są ściśle powiązane. Oczekuje się, że fluktuacja przyjmie odchylenie standardowe. Liczby te pomagają dealerom i spekulantom decydować o niestabilności przedsięwzięcia, a tym samym pozwalają im osiedlić się na uczonych wyborach wymiany.
