Der Begriff „Statistik“ bezeichnet die Praxis der Analyse und Sammlung numerischer Daten, die in großen Mengen bereitgestellt werden. Es gibt mehrere statistische Studien, darunter Biologie, Finanzen, Psychologie, Ingenieurwesen und viele mehr.
Statistische Studien sind hilfreich, um Daten in numerischer Form zu sammeln und zu analysieren.
Standardabweichung und Standardfehler sind zwei der am häufigsten verwendeten Maße im Bereich der Statistik. Das Hauptmotiv von Standardabweichung und Standardfehler besteht darin, die Ergebnisse statistischer Analysen und Merkmale von Stichprobendaten darzustellen.
Standardabweichung und Standardfehler sind etwas verwirrend, aber sie weichen in vielerlei Hinsicht voneinander ab.
Key Take Away
- Die Standardabweichung misst die Streuung von Datenpunkten um den Mittelwert, während der Standardfehler die Variabilität eines Stichprobenmittelwerts schätzt.
- Eine größere Stichprobengröße führt zu einem kleineren Standardfehler, aber die Standardabweichung bleibt von der Stichprobengröße unbeeinflusst.
- Die Standardabweichung ist für die Analyse einzelner Datenpunkte geeignet, während die Standardabweichung verwendet wird, um die Genauigkeit der Stichprobenmittelwerte zu beurteilen.
Standardabweichung vs. Standardfehler
Der Unterschied zwischen Standardabweichung und Standardfehler besteht darin, dass sich beide in ihren statistischen Interferenzen unterscheiden. Die Standardabweichung trägt zur Streuung einzelner Datenwerte bei. Es zeigt die Genauigkeit des Mittelwerts, der Beispieldaten darstellt. Im Gegensatz dazu basiert der Standardfehler auf statistischen Interferenzen von Stichprobendaten.
In der Statistik drückt die Standardabweichung die Anzahl der Mitglieder einer bestimmten Gruppe aus, die sich vom Wert des Mittelwerts derselben Gruppe unterscheidet. Karl Pearson war der erste, der die Standardabweichung schriftlich für seine Vorlesungen verwendete.
Dieser Begriff wurde erstmals 1894 verwendet. Standardabweichung war der Begriff, der verwendet wurde, um alternative Namen zu ersetzen, die früher für dieselben Ideen verwendet wurden.
In der Statistik wird der Standardfehler als die ungefähre Standardabweichung bezeichnet, die in der statistischen Stichprobenpopulation enthalten ist. Die im Standardfehler enthaltene Abweichung liegt zwischen dem Mittelwert, der auf der Grundlage der Grundgesamtheit berechnet wird, und dem anderen Wert, der akzeptiert wird.
Wenn die Berechnung des Mittelwerts mehr Datenpunkte umfasst, ist der Standardfehler kleiner.
Vergleichstabelle
Vergleichsparameter | Standardabweichung | Standart Fehler |
---|---|---|
Bedeutung | Ein Maß für die Streuung vom Mittelwert über einen Datensatz. | Ein Maß für eine Schätzung durch ihre statistische Genauigkeit. |
Bezeichnet Variabilität | Innerhalb der Probe. | In der Bevölkerung, unter mehreren Stichproben. |
Typ | Beschreibende Statistik. | Inferenzstatistik. |
Vertrieb | Die Beobachtung betrifft die Normalkurve. | Eine Abschätzung betrifft die Normalkurve. |
Berechnung | Durch Quadratwurzeln der Varianz. | Dividieren der Standardabweichung durch Quadratwurzeln der Stichprobengröße. |
Was ist Standardabweichung?
Variation gibt die Abweichung von Werten an, die im Durchschnitt liegen. Daher wird der Grad der Variation durch Variationsmaße bezeichnet. Was die Variationsmaße betrifft, ist die Standardabweichung eines der am häufigsten verwendeten Maße.
Für eine bequeme mathematische Analyse bevorzugen Menschen die Standardabweichung, da sie vollständig auf allen Werten basiert, unabhängig davon, ob es sich um den höchsten oder den niedrigsten Wert handelt.
Die Standardabweichung wird als Maß für die Streuung vom Mittelwert über einen Datensatz bezeichnet. Sein Hauptmotiv besteht darin, die absolute Variabilität einer beliebigen Verteilung zu messen.
Wenn die Streuung oder Variabilität höher ist als die Standardabweichung, ist sie zu groß. Dadurch wird auch die Größe der Abweichung größer. Die Standardabweichung wird mit σ (Sigma) bezeichnet.
Wenn es um finanzielle Bedingungen geht, wird die Standardabweichung in Geschäften wie Investmentfonds, Aktien und anderen verwendet. Die Standardabweichung wird verwendet, um Risiken zu messen, die mit einem Anlageinstrument verbunden sind.
Für Anleger ist es hilfreich, weil es ihnen die mathematische Grundlage liefert, Entscheidungen auf dem Finanzmarkt für ihre Investitionen zu treffen.
Die Standardabweichung kann sowohl mit Software, die für statistische Analysen verwendet wird, als auch manuell berechnet werden. Um das Endergebnis zu erhalten, müssen Sie einige Schritte durchlaufen, z. B. den Mittelwert ermitteln und daraus dann die Abweichung jeder Punktzahl ermitteln.
Weitere quadratische Abweichung und finden Sie die Summe der Quadrate. Gehen Sie dann zur Varianz und finden Sie sie, später finden Sie die Quadratwurzel daraus.
Was ist Standardfehler?
In der Mathematik wird der Standardfehler verwendet, um die Variabilität in Statistiken zu messen. SE ist die abgekürzte Form. Es hilft, eine Annäherung des Standardfehlers in einer bestimmten Stichprobe zu machen.
Es schätzt die Genauigkeit, Konsistenz und Effizienz einer Stichprobe, oder man kann sagen, dass es misst, wie eine Stichprobenverteilung dargestellt werden kann, die eine Population auf präzise Weise darstellt.
Der Mittelwert oder Durchschnitt wird berechnet, wenn eine Stichprobenpopulation vorliegt. Der Standardfehler hilft dabei, etwaige zufällige Ungenauigkeiten im Zusammenhang mit der Probenentnahme auszugleichen.
Wenn mehrere Stichproben gesammelt werden, entsteht ein Unterschied zwischen den Variablen, da der Mittelwert jeder Stichprobe geringfügig voneinander abweicht. Die Differenz wird als Standardfehler berechnet.
Der Standardfehler ist sowohl in der Statistik als auch in der Wirtschaft nützlich. Wenn es um finanzielle Begriffe geht, ist es im Bereich der Ökonometrie hilfreich. In diesem Fall verwendete der Forscher den Standardfehler zur Durchführung Hypothese Tests und Regressionsanalysen.
Während in Inferenzstatistik, Standardfehler ist die Grundlage für die Schaffung von Vertrauen inter.
Der Standardfehler wird berechnet, indem die Standardabweichung durch die Quadratwurzel der Stichprobengröße dividiert wird. Wenn die Mittelwertberechnung mehr Datenpunkte enthält, ist der Standardfehler kleiner.
Dadurch werden die Daten repräsentativer für den wahren Mittelwert sein. Falls in den Daten auffällige Unregelmäßigkeiten festgestellt werden, bedeutet dies, dass der Standardfehler groß ist.
Hauptunterschiede zwischen Standardabweichung und Standardfehler
- Die Standardabweichung beruht nicht auf Zufallsstichproben, da es sich dabei um die typische Abweichung vom Durchschnitt handelt. Der Standardfehler hängt jedoch von der Zufallsstichprobe ab, da er vom erwarteten Wert die typische Abweichung darstellt.
- In Bezug auf die Zunahme der Stichprobengröße gibt die Stanard-Abweichung ein spezifisches Maß dafür an. Beim Standardfehler hingegen nimmt er ab.
- Die Standardabweichung wird als Stichprobenstatistik erwähnt, weil ihre Statistik Werte enthält, die von der Stichprobe abgeleitet wurden. Während der Standardfehler als Populationsparameter erwähnt wird, ist der Parameter ein Wert und beschreibt die gesamte Population.
- Die Standardabweichung misst die Anzahl der voneinander abweichenden Beobachtungen, während der Standardfehler die Genauigkeit des Stichprobenmittelwerts misst mittlere Einwohnerzahl.
- Bei der Berechnung des auf die Grundgesamtheit bezogenen Konfidenzintervalls wird die Standardabweichung nicht durchgerechnet. Auf der anderen Seite tut Standard Error dies.
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022103113000668
- https://www.jstor.org/stable/2729411
Letzte Aktualisierung: 08. August 2023
Emma Smith hat einen MA-Abschluss in Englisch vom Irvine Valley College. Sie ist seit 2002 Journalistin und schreibt Artikel über die englische Sprache, Sport und Recht. Lesen Sie mehr über mich auf ihr Bio-Seite.
Es ist faszinierend zu sehen, wie Standardabweichung und Standardfehler so viele Einblicke in die statistische Analyse liefern können. Besonders aufschlussreich war die Betonung ihrer Unterschiede.
Ich stimme zu, die klare Unterscheidung zwischen Standardabweichung und Standardfehler hat diesen Artikel zu einer wertvollen Lektüre für jeden gemacht, der sich für statistische Methoden interessiert.
Ich schätze auf jeden Fall, dass der Artikel tief in die praktische Anwendung jeder Maßnahme eintaucht. Es hilft wirklich, das Verständnis dieser Konzepte zu festigen.
Dieser Artikel ist ein umfassender Leitfaden für alle, die Standardabweichung und Standardfehler verstehen möchten. Auch der historische Kontext war sehr interessant.
Fantastischer Artikel! Ich schätze die detaillierte Erklärung sowohl der Standardabweichung als auch des Standardfehlers sehr.
Tatsächlich ist es ziemlich informativ. Ich fand es auch interessant, etwas über die unterschiedlichen Einsatzmöglichkeiten dieser Maßnahmen in verschiedenen Bereichen zu erfahren.
Die bereitgestellten Beispiele aus den Bereichen Finanzen und Investitionen haben auf jeden Fall sehr dabei geholfen, die praktische Anwendung der Standardabweichung zu verstehen.
Die Vergleichstabelle war besonders hilfreich, um die Unterschiede zwischen Standardabweichung und Standardfehler zu verstehen. Es ist erfrischend, solche Klarheit in statistischen Erklärungen zu sehen.
Die detaillierte Aufschlüsselung ihrer Bedeutungen, Typen und Berechnungen war auf jeden Fall sehr hilfreich für das Verständnis dieser statistischen Maße.
Ich stimme voll und ganz zu, die Vergleichstabelle war eine tolle Ergänzung. Dadurch wurden die Unterscheidungen viel klarer.
Der Fokus auf die Verwendung von Standardabweichung und Standardfehler in verschiedenen Bereichen bietet ein umfassendes Verständnis dafür, wie diese Maße angewendet werden. Eine tolle Lektüre!
Die Einblicke des Artikels in verschiedene Bereiche haben das Gesamtverständnis dieser Konzepte auf jeden Fall vertieft.
Ich stimme zu, die praktischen Anwendungen haben die praktische Bedeutung dieser statistischen Maße hervorgehoben.
Der historische Kontext und die Entwicklung der Begriffe „Standardabweichung“ und „Standardfehler“ verliehen dem Artikel Tiefe. Es ist immer gut, die Ursprünge statistischer Maße zu verstehen.
Ich stimme voll und ganz zu, es ist faszinierend, die Ursprünge dieser grundlegenden statistischen Maße zu untersuchen.
Die praktischen Auswirkungen von Standardabweichung und Standardfehler im Finanzkontext waren aufschlussreich. Ich fand die Erklärungen sehr ausführlich und leicht verständlich.
Ich stimme voll und ganz zu, die Klarheit des Artikels bei der Erläuterung ihrer Relevanz im Finanzbereich war lobenswert.
Auf jeden Fall haben die Finanzanwendungen die Bedeutung dieser Konzepte aus einer realen Perspektive verdeutlicht.
Dieser Artikel bietet einen brillanten Überblick darüber, wie Standardabweichung und Standardfehler in verschiedenen Kontexten verwendet werden. Es ist unglaublich aufschlussreich.
Dies ist eine hervorragende Quelle zum Verständnis der Nuancen der Standardabweichung und des Standardfehlers. Die detaillierte Aufschlüsselung ihrer Bedeutungen und Implikationen ist wirklich wertvoll.
Auf jeden Fall vermittelt der Artikel ein umfassendes Verständnis dieser statistischen Maße. Besonders aufschlussreich waren die praktischen Anwendungen.
Der Artikel leistet hervorragende Arbeit dabei, komplexe statistische Konzepte zugänglich zu machen. Die Erklärungen sind klar und die Beispiele sehr anschaulich.
Auf jeden Fall erleichtert die Klarheit der Erläuterungen das Verständnis dieser statistischen Konzepte.