Pojem „statistika“ znamená praxi analýzy a sběru číselných údajů, které jsou poskytovány ve velkém množství. Existuje několik statistických studií, z nichž některé jsou biologie, finance, psychologie, inženýrství a mnoho dalších.
Statistické studie pomáhají shromažďovat a analyzovat jakákoli data, která jsou v numerické podobě.
Standardní odchylka a standardní chyba jsou dvě nejběžnější měření, která se používají v oblasti statistiky. Hlavním motivem standardních odchylek a standardních chyb je ukázat výsledky statistické analýzy a charakteristiky výběrových dat.
Standardní odchylka a standardní chyba jsou trochu matoucí, ale v mnoha pojmech se od sebe liší.
Key Takeaways
- Směrodatná odchylka měří rozptyl datových bodů kolem průměru, zatímco směrodatná chyba odhaduje variabilitu průměru vzorku.
- Větší velikost vzorku má za následek menší směrodatnou chybu, ale směrodatná odchylka zůstává neovlivněna velikostí vzorku.
- Směrodatná odchylka je vhodná pro analýzu jednotlivých datových bodů, zatímco standardní chyba se používá k posouzení přesnosti průměrů vzorku.
Standardní odchylka vs. standardní chyba
Rozdíl mezi standardní odchylkou a standardní chybou je v tom, že se obě liší ve svých statistických interferencích. Standardní odchylka pomáhá rozptýlit jednotlivé hodnoty dat. Ukazuje přesnost průměru, který představuje vzorová data. Naproti tomu standardní chyba je založena na statistických interferencích vzorkovacích dat.
Standardní odchylka ve statistice vyjadřuje počet členů určité skupiny, který se liší od hodnoty průměru stejné skupiny. Karl Pearson byl první, kdo použil standardní odchylku písemně pro své přednášky.
Tento termín byl poprvé použit v roce 1894. Standardní odchylka byl termín používaný pro nahrazení alternativních jmen používaných dříve pro stejné myšlenky.
Ve statistice je standardní chyba označována jako přibližná standardní odchylka, která je zahrnuta do populace statistického vzorku. Odchylka obsažená ve standardní chybě je mezi průměrem, který se vypočítá na základě populace, a druhým je přesný, který je akceptován.
Pokud výpočet průměru zahrnuje více datových bodů, bude standardní chyba menší.
Srovnávací tabulka
| Parametry srovnání | Standardní odchylka | Standardní chyba |
|---|---|---|
| Význam | Míra rozptylu od průměru přes soubor dat. | Míra odhadu prostřednictvím jeho statistické přesnosti. |
| Označuje variabilitu | V rámci vzorku. | V populaci, mezi více vzorky. |
| Styl | Deskriptivní statistika. | Inferenční statistiky. |
| Distribuce | Pozorování se týká normální křivky. | Odhad se týká normální křivky. |
| Výpočet | Odmocněním rozptylu. | Dělení standardní odchylky druhou odmocninou velikosti vzorku. |
Co je standardní odchylka?
Variace označuje odchylku hodnot, které jsou v průměru. V důsledku toho je stupeň variace určen mírou variace. Pokud jde o míry odchylky, standardní odchylka je jedním z nejběžněji používaných měřítek.
Pro pohodlnou matematickou analýzu lidé preferují standardní odchylku, protože je zcela založena na všech hodnotách, ať už je to nejvyšší nebo nejnižší.
Standardní odchylka se označuje jako míra rozptylu od průměru přes soubor dat. Jeho hlavním motivem je měření absolutní variability libovolného rozdělení.
Pokud je rozptyl nebo variabilita vyšší než směrodatná odchylka, je příliš větší. V důsledku toho bude také větší velikost odchylky. Směrodatná odchylka se značí σ (sigma).
Pokud jde o finanční podmínky, standardní odchylka se používá v obchodech, jako jsou podílové fondy, akcie a další. Standardní odchylka se používá k měření rizik souvisejících s investičním nástrojem.
Je užitečný pro investory, protože jim poskytuje matematický základ pro rozhodování na finančním trhu o jejich investicích.
Standardní odchylku lze vypočítat pomocí softwaru, který se používá pro statistickou analýzu, i ručně. Pro konečný výsledek musíte projít několika kroky, jako je najít průměr a poté z něj najít odchylku každého skóre.
Dále čtvercová odchylka a najít součet čtverců. Pak jděte na varianci a najděte ji, později najděte její druhou odmocninu.
Co je standardní chyba?
V matematice se standardní chyba používá k měření variability ve statistice. SE je jeho zkrácená forma. Pomáhá vytvořit aproximaci standardní chyby v daném vzorku.
Odhaduje přesnost, konzistenci a efektivitu vzorku, nebo lze říci, že měří, jak prezentovat výběrové rozdělení, které představuje populaci přesným způsobem.
Průměr neboli průměr se vypočítá, když existuje výběrová populace. Standardní chyba pomáhá vyrovnat jakékoli náhodné nepřesnosti spojené se shromažďováním vzorků.
Když je shromážděno více vzorků, vytváří se rozdíl mezi proměnnými, protože průměr každého vzorku se od sebe mírně liší. Rozdíl se vypočítá jako standardní chyba.
Standardní chyba je užitečná z hlediska statistiky i ekonomiky. Pokud jde o finanční podmínky, je to užitečné v oblasti související s ekonometrií. V tomto výzkumník použil k provedení standardní chybu hypotéza testování a regresní analýzy.
Zatímco v inferenční statistiky, Standardní chyba je základem pro vytvoření důvěry mezi.
Standardní chyba se vypočítá vydělením standardní odchylky druhou odmocninou velikosti vzorku. Pokud je ve výpočtu průměru více datových bodů, bude standardní chyba menší.
V důsledku toho budou data více reprezentovat skutečný průměr. Pokud jsou v datech nalezeny výrazné nesrovnalosti, znamená to, že standardní chyba je velká.
Hlavní rozdíly mezi standardní odchylkou a standardní chybou
- Standardní odchylka se nespoléhá na náhodný výběr, protože od průměru je to typická odchylka. Ale standardní chyba závisí na náhodném vzorkování, protože od očekávané hodnoty je to typická odchylka.
- Pokud jde o nárůst velikosti vzorku, standardní odchylka poskytuje jeho konkrétní míru. Na druhou stranu ve standardní chybě klesá.
- Standardní odchylka je zmíněna jako výběrová statistika, protože její statistika zahrnuje hodnoty, které jsou odvozeny ze vzorku. Zatímco standardní chyba je zmíněna jako parametr populace, ve kterém je parametr hodnotou a popisuje celý soubor.
- Standardní odchylka měří počet pozorování, která se od sebe liší, zatímco standardní chyba měří přesnost průměru vzorku k průměrná populace.
- Pokud jde o výpočet intervalu spolehlivosti týkajícího se základního souboru, směrodatná odchylka prostřednictvím něj nepočítá. Na druhé straně standardní chyba ano.
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022103113000668
- https://www.jstor.org/stable/2729411
Poslední aktualizace: 08. srpna 2023
Vynaložil jsem tolik úsilí, abych napsal tento blogový příspěvek, abych vám poskytl hodnotu. Bude to pro mě velmi užitečné, pokud zvážíte sdílení na sociálních sítích nebo se svými přáteli / rodinou. SDÍLENÍ JE ♥️
Emma Smith má magisterský titul v angličtině na Irvine Valley College. Od roku 2002 je novinářkou, píše články o angličtině, sportu a právu. Přečtěte si o ní více o mně bio stránka.
Je fascinující vidět, jak směrodatná odchylka a směrodatná chyba mohou poskytnout tolik vhledu do statistické analýzy. Důraz na jejich odlišnosti byl obzvláště pronikavý.
Souhlasím, jasný rozdíl mezi směrodatnou odchylkou a směrodatnou chybou učinil tento článek cenným čtením pro každého, kdo se zajímá o statistické metody.
Naprosto oceňuji, jak se článek ponořil hluboko do praktické aplikace každého opatření. Opravdu to pomáhá upevnit porozumění těmto pojmům.
Tento článek je komplexním průvodcem pro každého, kdo se snaží porozumět směrodatné odchylce a standardní chybě. Velmi zajímavý byl i poskytnutý historický kontext.
Fantastický článek! Velmi oceňuji podrobné vysvětlení jak standardní odchylky, tak standardní chyby.
Opravdu, je to docela informativní. Také jsem zjistil, že je zajímavé dozvědět se o různém použití těchto opatření v různých oblastech.
Uvedené příklady z oblasti financí a investic rozhodně pomohly pochopit praktickou aplikaci směrodatné odchylky.
Srovnávací tabulka byla zvláště užitečná pro pochopení rozdílů mezi standardní odchylkou a standardní chybou. Je osvěžující vidět takovou jasnost ve statistických vysvětleních.
Detailní rozpis jejich významů, typů a výpočtů rozhodně velmi pomohl k pochopení těchto statistických měření.
Naprosto souhlasím, srovnávací tabulka byla skvělým doplňkem. Díky tomu byly rozdíly mnohem jasnější.
Zaměření na použití směrodatné odchylky a směrodatné chyby v různých oblastech poskytuje komplexní pochopení toho, jak jsou tato opatření aplikována. Skvělé čtení!
Pochopení tohoto článku v různých oblastech rozhodně přidalo hloubku k celkovému pochopení těchto pojmů.
Souhlasím, aplikace v reálném světě zdůraznily praktický význam těchto statistických měření.
Historický kontext a vývoj pojmů „standardní odchylka“ a „standardní chyba“ dodaly článku hloubku. Vždy je skvělé porozumět původu statistických měření.
Naprosto souhlasím, je fascinující podívat se na původ těchto základních statistických měření.
Praktické důsledky směrodatné odchylky a směrodatné chyby ve finančním kontextu byly poučné. Vysvětlení mi přišlo velmi důkladné a snadno pochopitelné.
Naprosto souhlasím, srozumitelnost článku ve vysvětlení jejich relevance ve financích byla chvályhodná.
Finanční aplikace samozřejmě přinesly reálný pohled na důležitost těchto konceptů.
Tento článek poskytuje skvělý přehled o tom, jak se směrodatná odchylka a směrodatná chyba používají v různých kontextech. Je to neuvěřitelně bystré.
To je vynikající zdroj pro pochopení nuancí směrodatné odchylky a standardní chyby. Detailní rozpis jejich významů a důsledků je skutečně cenný.
Článek rozhodně poskytuje komplexní pochopení těchto statistických měření. Praktické aplikace byly obzvláště poučné.
Článek odvádí vynikající práci při zpřístupňování komplexních statistických konceptů. Vysvětlivky jsou jasné a příklady jsou velmi názorné.
Jasnost ve vysvětlení rozhodně usnadňuje pochopení těchto statistických pojmů.