Varianza vs Desviación Estándar: Diferencia y Comparación

La desviación estándar y la varianza son ideas numéricas fundamentales que asumen partes importantes en todo el área monetaria, incluida la contabilidad, los asuntos financieros y las contribuciones.

En un punto en el que medimos los cambios relacionados con mucha información.

Para ser más específicos, la varianza y desviación estándar, que muestran cuán dispersas son las estimaciones de conocimiento, también incluirán cuán comparables son los avances en su cálculo.

Puntos clave

  1. La varianza es una medida estadística que cuantifica la dispersión de puntos de datos en un conjunto de datos alrededor del valor medio.
  2. La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza y proporciona una medida de dispersión más interpretable.
  3. Tanto la varianza como la desviación estándar ayudan a evaluar la variabilidad de los datos; los valores más altos indican una mayor dispersión y los valores más bajos sugieren datos más consistentes.

Varianza frente a desviación estándar

La varianza mide cuánto varían los puntos de datos individuales de la media, con una varianza alta que indica más dispersos y una varianza baja que indica más agrupados. La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza y se utiliza para medir la variabilidad o incertidumbre de un conjunto de datos.

Varianza frente a desviación estándar

 

Tabla de comparación

Parámetros de la ComparaciónDiferenciaDesviación Estándar
DefiniciónSe puede utilizar para otorgar muchas virtudes en la inversión en carteras.En cuanto al apartado financiero, la desviación estándar se utiliza para la seguridad y en su mercado.
¿Cómo se calcula?Cada valor del conjunto de información se toma y eleva al cuadrado, y se considera el promedio de estos valores.El cálculo se realiza tomando la raíz cuadrada del valor de la varianza.
SímboloSigma (σ) es el símbolo aquí.Sigma al cuadrado (σ2) es el símbolo de la desviación estándar.
¿Cómo están ambos bien diferenciados?Aquí, la varianza es más necesaria solo en cálculos matemáticos.Cuando es necesario calcular cualquier dato de forma variable, se utiliza principalmente la desviación estándar.
Formula generalσ2 = ∑ (x – M)2/ n, donde n es el número de valores de datos, x es el valor específico y m es la media.σ = √∑ (x – M)2/ n, donde x es el valor específico de los datos, n es el número total de valores. Esto es fácil de recordar ya que es solo el cuadrado de la varianza.

 

¿Qué es la varianza?

La varianza es la proporción de inconstancia que habla de qué tan lejos se distribuyen las personas de un grupo. I

En cualquier momento, cuando el cambio de un índice de información es pequeño, muestra la cercanía de los focos de información en la media.

La respuesta adecuada es que puede utilizar la diferencia para resolver la desviación estándar, una proporción muy mejorada de cómo distribuir sus cargas. Para obtener la desviación estándar, tome el cuadrado fundación del cambio de ejemplo: √9801 = 99.

La desviación estándar, combinada con la media, seguirá mencione lo que la mayoría de las personas miden.

 

¿Qué es la desviación estándar?

Cuando el foco principal está muy lejos de la media, hay una mayor desviación dentro de la fecha; si están más cerca de la media, hay una desviación menor. Entonces, cuanto más dispersa sea la recopilación de números, mayor será la desviación estándar.

Para determinar la desviación estándar, incluya todos los focos de información y sepárelos por la cantidad de focos de información.

La colección de información con la desviación estándar más pequeña tiene una menor dispersión de estimaciones alrededor de la media y, por lo tanto, tiene cualidades igualmente menos altas o bajas.

 Una cosa elegida sin rumbo de un índice informativo cuya desviación estándar es baja tiene una posibilidad superior de estar cerca de la media que una cosa de un índice informativo cuya desviación estándar es más alta.

En general, cuanto más extendidas están las cualidades, mayor es la desviación estándar. Por ejemplo, imaginemos que debemos aislar dos conjuntos distintos de resultados de pruebas de una clase de 30 estudiantes. La prueba primaria tiene calificaciones del 31% al 98% y del 82% al 93%.


Principales diferencias entre la varianza y la desviación estándar

  1. La varianza es un valor matemático que representa la variabilidad de las percepciones a partir de su media de malabarismo numérico. La desviación estándar es una proporción de la dispersión de las percepciones dentro de una colección de información en comparación con su media.
  2. La varianza se indica con sigma al cuadrado (σ2), y la desviación estándar se marca con el símbolo sigma (σ). 

Referencias
  1. https://europepmc.org/article/med/3207150
  2. https://pubsonline.informs.org/doi/pdf/10.1287/mnsc.45.5.765

Última actualización: 11 de junio de 2023

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24 pensamientos sobre “Varianza vs Desviación Estándar: Diferencia y Comparación”

  1. La varianza y la desviación estándar son conceptos fundamentales en finanzas y brindan información sobre la variabilidad de los datos. ¡Este es un articulo muy informativo!

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  2. Aprecio la comparación detallada entre la varianza y la desviación estándar. Es un gran recurso para cualquier persona interesada en el análisis de datos.

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  6. La tabla de comparación es particularmente útil para comprender los matices de la varianza y la desviación estándar. Felicitaciones al autor!

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  7. Creo que los ejemplos prácticos proporcionados en el artículo ayudan a comprender las implicaciones de la varianza y la desviación estándar en el mundo real. ¡Muy perspicaz!

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