Termi "tilastot" tarkoittaa käytäntöä analysoida ja kerätä numeerista tietoa, jota tarjotaan suuria määriä. On olemassa useita tilastollisia tutkimuksia, joista osa on biologiaa, rahoitusta, psykologiaa, tekniikkaa ja monia muita.
Tilastotutkimukset auttavat keräämään ja analysoimaan kaikkia numeerisessa muodossa olevia tietoja.
Keskihajonta ja standardivirhe ovat kaksi yleisintä tilastoalalla käytetyistä mittareista. Keskihajonnan ja standardivirheen päämotiivina on näyttää tilastollisen analyysin tulokset ja näytetietojen ominaisuudet.
Standardipoikkeama ja standardivirhe ovat hieman hämmentäviä, mutta ne eroavat toisistaan monin termein.
Keskeiset ostokset
- Keskihajonta mittaa datapisteiden hajoamista keskiarvon ympärillä, kun taas keskivirhe arvioi otoksen keskiarvon vaihtelua.
- Suurempi otoskoko johtaa pienempään keskivirheeseen, mutta otoskoko ei vaikuta keskihajontaan.
- Keskihajonta soveltuu yksittäisten datapisteiden analysointiin, kun taas keskivirhettä käytetään otoskeskiarvojen tarkkuuden arvioimiseen.
Vakiopoikkeama vs standardivirhe
Ero standardipoikkeaman ja standardivirheen välillä on, että ne molemmat vaihtelevat tilastollisissa häiriöissään. Standardipoikkeama auttaa yksittäisiä data-arvoja hajaantumaan. Se näyttää keskiarvon tarkkuuden, joka edustaa näytetietoja. Sitä vastoin Standard Error perustuu otantatietojen tilastollisiin häiriöihin.
Tilastoissa keskihajonta ilmaisee tietyn ryhmän jäsenten lukumäärän, joka eroaa saman ryhmän keskiarvon arvosta. Karl Pearson käytti ensimmäisenä keskihajontaa luennoissaan.
Tätä termiä käytettiin ensimmäisen kerran vuonna 1894. Standardipoikkeama oli termi, jota käytettiin korvaamaan aiemmin samojen ideoiden vaihtoehtoiset nimet.
Tilastoissa keskivirheestä käytetään nimitystä likimääräinen keskihajonta, joka sisältyy tilastolliseen otospopulaatioon. Vakiovirheeseen sisältyvä vaihtelu on perusjoukon perusteella lasketun keskiarvon ja toisen tarkan, joka hyväksytään, välillä.
Jos keskiarvon laskenta sisältää enemmän datapisteitä, niin keskivirhe on pienempi.
Vertailu Taulukko
| Vertailun parametrit | Standardipoikkeama | Standardivirhe |
|---|---|---|
| Merkitys | Mitta dispersiosta keskiarvosta tietojoukon läpi. | Arvion mitta sen tilastollisen tarkkuuden kautta. |
| Tarkoittaa vaihtelua | Otoksen sisällä. | Populaatiossa, useiden näytteiden joukossa. |
| Tyyppi | Kuvailevia tilastoja. | Viitteelliset tilastot. |
| Jakelu | Havainto koskee normaalikäyrää. | Arviointi koskee normaalikäyrää. |
| Laskelma | Neliöjuuren avulla varianssi. | Keskihajonnan jakaminen otoskoon neliöjuurilla. |
Mikä on keskihajonta?
Variaatio ilmaisee keskiarvossa olevien arvojen poikkeaman. Tämän seurauksena variaation aste määritellään vaihtelumitoilla. Variaatiomittareiden osalta keskihajonta on yksi yleisimmistä käytetyistä mittareista.
Kätevän matemaattisen analyysin vuoksi ihmiset suosivat keskihajontaa, koska se perustuu täysin kaikkiin arvoihin, onko se korkein tai pienin.
Keskihajontaa kutsutaan dispersion mittaksi keskiarvosta tietojoukon läpi. Sen tärkein motiivi on mitata minkä tahansa jakauman absoluuttinen vaihtelu.
Jos hajonta tai vaihtelu on suurempi kuin keskihajonta on liian suurempi. Tämän seurauksena myös poikkeaman suuruus on suurempi. Keskihajonta on merkitty σ:lla (sigma).
Mitä tulee taloudellisiin ehtoihin, keskihajontaa käytetään kaupoissa, kuten sijoitusrahastoissa, osakkeissa ja muissa. Keskihajontaa käytetään sijoitusinstrumenttiin liittyvien riskien mittaamiseen.
Se on hyödyllinen sijoittajille, koska se tarjoaa heille matemaattisen perustan tehdä päätöksiä sijoituksiaan koskevista päätöksistä.
Keskihajonta voidaan laskea sekä tilastolliseen analyysiin käytettävällä ohjelmistolla että käsin. Lopputuloksen saamiseksi sinun täytyy käydä läpi muutama vaihe, kuten löytää keskiarvo ja sitten löytää siitä kunkin pisteen poikkeama.
Lisää neliöpoikkeamaa ja etsi neliöiden summa. Etsi sitten varianssi ja löydä se myöhemmin, etsi sen neliöjuuri.
Mikä on vakiovirhe?
Matematiikassa standardivirhettä käytetään mittaamaan tilastojen vaihtelua. SE on sen lyhennetty muoto. Se auttaa tekemään likimääräisen vakiovirheen tietyssä näytteessä.
Se arvioi otoksen tarkkuuden, johdonmukaisuuden ja tehokkuuden, tai voidaan sanoa, että se mittaa kuinka esittää otosjakauma, joka edustaa populaatiota tarkasti.
Keskiarvo tai keskiarvo lasketaan, kun on olemassa otokseen otettu populaatio. Standard Error auttaa korjaamaan mahdolliset satunnaiset epätarkkuudet, jotka liittyvät näytteiden keräämiseen.
Kun useita näytteitä kerätään, se luo eron muuttujien välille, koska kunkin näytteen keskiarvo vaihtelee hieman toisistaan. Ero lasketaan vakiovirheenä.
Standard Error on hyödyllinen niin tilastojen kuin taloudenkin kannalta. Taloudellisesti se on hyödyllinen ekonometriaan liittyvällä alalla. Tässä tutkija käytti Standard Error suorittaa hypoteesi testaus ja regressioanalyysi.
kun taas päättelytilastot, Standard Error on perusta luottamuksen luomiselle inter.
Vakiovirhe lasketaan jakamalla keskihajonta otoskoon neliöjuurella. Jos keskiarvon laskennassa on enemmän datapisteitä, vakiovirhe on pienempi.
Tämän seurauksena tiedot edustavat paremmin todellista keskiarvoa. Jos tiedoissa havaitaan merkittäviä epäsäännöllisyyksiä, se tarkoittaa, että Standard Error on suuri.
Tärkeimmät erot standardipoikkeaman ja standardivirheen välillä
- Standardipoikkeama ei perustu satunnaisotantaan, koska se on keskiarvosta tyypillinen poikkeama. Mutta Standard Error riippuu satunnaisesta näytteenotosta, koska se on odotetusta arvosta tyypillinen poikkeama.
- Mitä tulee otoskoon kasvuun, Stanard Deviation antaa sille erityisen mittarin. Toisaalta standardivirheessä se pienenee.
- Keskihajonta mainitaan otostilastoina, koska sen tilastot sisältävät arvoja, jotka on johdettu otoksesta. Vaikka vakiovirhe mainitaan populaatioparametrina, jossa parametri on arvo ja kuvaa koko populaatiota.
- Keskihajonta mittaa havaintojen määrää, jotka vaihtelevat toisistaan, kun taas standardivirhe mittaa otoksen keskiarvon tarkkuutta keskimääräinen väestö.
- Kun on kyse perusjoukon luottamusvälin laskemisesta, keskihajonta ei laske sen läpi. Kääntöpuolella Standard Error tekee.
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022103113000668
- https://www.jstor.org/stable/2729411
Viimeksi päivitetty: 08. elokuuta 2023
Olen tehnyt niin paljon vaivaa kirjoittaakseni tämän blogikirjoituksen tarjotakseni sinulle lisäarvoa. Siitä on minulle paljon apua, jos harkitset sen jakamista sosiaalisessa mediassa tai ystäviesi/perheesi kanssa. JAKAminen ON ♥️
Emma Smith on suorittanut englannin maisterintutkinnon Irvine Valley Collegesta. Hän on toiminut toimittajana vuodesta 2002 ja kirjoittanut artikkeleita englannin kielestä, urheilusta ja laista. Lue lisää minusta hänestä bio-sivu.
On kiehtovaa nähdä, kuinka keskihajonta ja keskivirhe voivat tarjota niin paljon tietoa tilastollisesta analyysistä. Heidän erojensa korostaminen oli erityisen oivallista.
Olen samaa mieltä, että selkeä ero keskihajonnan ja keskivirheen välillä teki tästä artikkelista arvokasta luettavaa kaikille tilastomenetelmistä kiinnostuneille.
Ymmärrän ehdottomasti, kuinka artikkeli syventyi kunkin toimenpiteen käytännön soveltamiseen. Se todella auttaa vahvistamaan näiden käsitteiden ymmärtämistä.
Tämä artikkeli on kattava opas kaikille, jotka yrittävät ymmärtää keskihajonnan ja standardivirheen. Tarjottu historiallinen konteksti oli myös erittäin mielenkiintoinen.
Fantastinen artikkeli! Arvostan todella yksityiskohtaista selitystä sekä keskihajonnasta että standardivirheestä.
Itse asiassa se on melko informatiivinen. Minusta oli myös mielenkiintoista oppia näiden toimenpiteiden erilaisista käyttötavoista eri aloilla.
Ehdottomasti rahoituksesta ja investoinneista saadut esimerkit auttoivat todella ymmärtämään keskihajonnan käytännön soveltamista.
Vertailutaulukko auttoi erityisesti ymmärtämään keskihajonnan ja keskivirheen välisiä eroja. On virkistävää nähdä tällainen selkeys tilastollisissa selityksissä.
Niiden merkityksen, tyyppien ja laskelmien yksityiskohtainen erittely auttoi ehdottomasti näiden tilastollisten mittareiden ymmärtämisessä.
Olen täysin samaa mieltä, vertailutaulukko oli loistava lisäys. Se teki eroista paljon selvempiä.
Keskihajonnan ja keskivirheen käyttöön keskittyminen eri aloilla antaa kattavan käsityksen näiden mittareiden soveltamisesta. Mahtavaa luettavaa!
Ehdottomasti artikkelin näkemykset eri aloista lisäsivät näiden käsitteiden yleistä ymmärrystä.
Olen samaa mieltä, tosielämän sovellukset korostivat näiden tilastollisten mittareiden käytännön merkitystä.
Historiallinen konteksti ja termien "standardipoikkeama" ja "standardivirhe" kehitys lisäsivät artikkeliin syvyyttä. On aina hienoa ymmärtää tilastollisten mittareiden alkuperä.
Olen täysin samaa mieltä, on kiehtovaa tarkastella näiden perustavanlaatuisten tilastollisten mittareiden alkuperää.
Keskihajonnan ja keskivirheen käytännön vaikutukset talouselämässä olivat valaisevia. Minusta selitykset olivat erittäin perusteellisia ja helppoja ymmärtää.
Olen täysin samaa mieltä, artikkelin selkeys niiden rahoituksen kannalta merkityksellisyyden selityksessä oli kiitettävä.
Ehdottomasti rahoitussovellukset toivat todellisen näkökulman näiden käsitteiden tärkeyteen.
Tämä artikkeli tarjoaa loistavan yleiskatsauksen siitä, miten keskihajontaa ja keskivirhettä käytetään eri yhteyksissä. Se on uskomattoman oivaltava.
Tämä on erinomainen lähde keskihajonnan ja keskivirheen vivahteiden ymmärtämiseen. Yksityiskohtainen erittely niiden merkityksestä ja seurauksista on todella arvokasta.
Ehdottomasti artikkeli tarjoaa kattavan käsityksen näistä tilastollisista mittareista. Käytännön sovellukset olivat erityisen valaisevia.
Artikkeli tekee erinomaista työtä monimutkaisten tilastokäsitteiden saattamiseksi saataville. Selitykset ovat selkeitä ja esimerkit hyvin havainnollistavia.
Ehdottomasti selitysten selkeys helpottaa näiden tilastollisten käsitteiden ymmärtämistä.