Keskihajonta ja varianssi ovat perustavanlaatuisia numeerisia ideoita, jotka ottavat merkittäviä osia koko raha-alueella, mukaan lukien kirjanpito, talousasiat ja osallistuminen.
Siinä vaiheessa, kun mittaamme paljon tietoon liittyviä muutoksia.
Tarkemmin sanottuna varianssi ja standardipoikkeama, jotka molemmat osoittavat, kuinka hajaantuneita tiedon arvostus ovat, sisältävät myös sen, kuinka vertailukelpoisia askeleet ovat niiden laskennassa.
Keskeiset ostokset
- Varianssi on tilastollinen mitta, joka kvantifioi tietojoukon tietopisteiden hajaantumisen keskiarvon ympärillä.
- Keskihajonta on varianssin neliöjuuri ja tarjoaa paremmin tulkittavissa olevan dispersion mitta.
- Sekä varianssi että keskihajonta auttavat arvioimaan datan vaihtelua. Suuremmat arvot osoittavat suurempaa hajontaa ja pienemmät arvot johdonmukaisempia tietoja.
Varianssi vs. keskihajonta
Varianssi mittaa, kuinka paljon yksittäiset datapisteet poikkeavat keskiarvosta. Suuri varianssi tarkoittaa hajaantuneempaa ja pieni varianssi klusteroituneempaa. Keskihajonta on varianssin neliöjuuri, ja sitä käytetään mittaamaan tietojoukon vaihtelua tai epävarmuutta.
Vertailu Taulukko
| Vertailun parametrit | vaihtelu | Standardipoikkeama |
|---|---|---|
| Määritelmä | Sitä voidaan käyttää tarjoamaan monia etuja salkkusijoittamisessa. | Taloudellisen osion osalta keskihajontaa hyödynnetään turvallisuuden vuoksi ja sen markkinoilla. |
| Kuinka se lasketaan? | Jokainen tietojoukon arvo otetaan ja neliötetään, ja näiden arvojen keskiarvo otetaan huomioon. | Laskenta tehdään ottamalla varianssiarvon neliöjuuri. |
| Symboli | Sigma (σ) on symboli tässä. | Sigman neliö (σ2) on keskihajonnan symboli. |
| Miten ne molemmat erottuvat hyvin? | Tässä varianssia tarvitaan eniten vain matemaattisissa laskelmissa. | Kun dataa on laskettava vaihtelevasti, käytetään enimmäkseen keskihajontaa. |
| Yleinen kaava | σ2 = ∑ (x – M)2/n, missä n on data-arvojen lukumäärä, x on spesifinen arvo ja m on keskiarvo. | σ = √∑ (x – M)2/n, missä x on datan tietty arvo, n on arvojen kokonaismäärä. Tämä on helppo muistaa, koska se on vain varianssin neliö. |
Mikä on varianssi?
Varianssi on epäjohdonmukaisuuden osuus, joka kertoo kuinka kauas kokoontumisesta yksilöt ovat hajallaan. minä
Missä tahansa vaiheessa, kun informaatioindeksin muutos on pieni, se osoittaa tiedon läheisyyden keskittyvän keskiarvoon.
Sopiva vastaus on, että voit hyödyntää eroa keskihajonnan selvittämiseen – huomattavasti parempi osuus tavaroiden levittämisestä. Saat keskihajonnan ottamalla neliön säätiö esimerkkimuutoksesta: √9801 = 99.
Keskihajonta yhdistettynä keskiarvoon, tulee mainitse mitä useimmat ihmiset arvioivat.
Mikä on keskihajonta?
Kun pääpaino on paljon kauempana keskiarvosta, päivämäärän sisällä on suurempi poikkeama; jos ne ovat lähempänä keskiarvoa, poikkeama on pienempi. Joten mitä hajautetumpi lukujen kerääminen on, sitä suurempi on keskihajonta.
Keskihajonnan selvittämiseksi sisällytä kaikki tietokohteet ja erottele ne tietokohteiden määrän mukaan.
Tietokokoelmalla, jolla on pienempi keskihajonta, on pienempi estimaattien hajonta keskiarvon ympärillä, ja näin ollen sillä on myös vähemmän korkeita tai huonoja ominaisuuksia.
Informaatioindeksistä päämäärättömästi valitulla esineellä, jonka keskihajonna on alhainen, on parempi mahdollisuus olla lähellä keskiarvoa kuin sellaisella informaatioindeksistä, jonka keskihajonta on suurempi.
Useimmiten mitä hajautetumpia ominaisuudet ovat, sitä suurempi on keskihajonta. Kuvittele esimerkiksi, että meidän on eristettävä kaksi erillistä testitulosten järjestelyä 30 aliopiskelijan luokasta. Ensisijaisen testin arvosanat ovat 31-98 % ja 82-93 %.
Tärkeimmät erot varianssin ja keskihajonnan välillä
- Varianssi on matemaattinen arvo, joka kuvaa havaintojen muuttuvuutta sen lukujen jongleerauskeskiarvosta. Keskihajonta on tietokokoelman sisällä olevien havaintojen hajoamisen osuus niiden keskiarvoon verrattuna.
- Varianssi ilmaistaan sigman neliöllä (σ2) ja keskihajonta on merkitty symbolilla sigma (σ).
- https://europepmc.org/article/med/3207150
- https://pubsonline.informs.org/doi/pdf/10.1287/mnsc.45.5.765
Viimeksi päivitetty: 11. kesäkuuta 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.
Varianssi ja keskihajonta ovat rahoituksen peruskäsitteitä ja antavat oivalluksia tietojen vaihteluun. Tämä on erittäin informatiivinen artikkeli!
Olen täysin samaa mieltä kanssasi, Tara. Sekä varianssilla että keskihajonnalla on tärkeä rooli rahoitussektorilla.
Arvostan varianssin ja keskihajonnan yksityiskohtaista vertailua. Se on loistava resurssi kaikille data-analyysistä kiinnostuneille.
En voisi olla enempää samaa mieltä, Samuel. Artikkeli tarjoaa arvokkaita oivalluksia lukijoille, jotka haluavat ymmärtää nämä käsitteet.
Artikkeli paljastaa tehokkaasti varianssin ja keskihajonnan monimutkaisuuden. Kiinnostavaa luettavaa niin ammattilaisille kuin harrastajille!
Ehdottomasti, Khan. On harvinainen löytö, jossa on niin selkeitä selityksiä yhdistettynä havainnollistaviin esimerkkeihin.
Täysin samaa mieltä kanssasi, Khan. Tekijän asiantuntemus paistaa läpi sisällön.
Artikkeli käsittelee tehokkaasti paitsi teoreettisia näkökohtia myös varianssin ja keskihajonnan käytännön seurauksia. Kiitettävä kappale!
Tuen ajatuksiasi, Tracy. Käytännön oivallukset tekevät tästä artikkelista pakollista luettavaa kaikille data-analyysistä kiinnostuneille.
Ehdottomasti, Tracy. On virkistävää nähdä näin kattava kattavuus näistä aiheista.
Tämä artikkeli on varsin kattava ja helpottaa varianssin ja keskihajonnan merkityksen ymmärtämistä. Hyvin kirjoitettu!
Ehdottomasti, Molly. Artikkelin selkeys ja perusteellisuus vaikuttavat.
Artikkelissa esitetään varianssin ja keskihajonnan vertailu hyvin organisoidulla tavalla. Se lisää huomattavasti ymmärrystä.
Hyvin sanottu, Ben. On harvinaista löytää näin selkeä selitys näille käsitteille yhdestä paikasta.
Artikkeli selittää eron varianssin ja keskihajonnan välillä melko selkeästi. Mielestäni se on erittäin hyödyllistä.
Itse asiassa selityksen selkeys on kiitettävää. Se todella yksinkertaistaa näitä peruskäsitteitä.
Varianssia ja keskihajontaa koskevat selitykset ovat mielestäni erittäin tarkkoja. Se on hienoa luettavaa!
Samaa mieltä, Nathan. Artikkeli ilmaisee tehokkaasti näiden tilastollisten mittareiden tärkeyden ja laskennan.
Vertailutaulukko on erityisen hyödyllinen varianssin ja keskihajonnan vivahteiden ymmärtämisessä. Kiitokset kirjoittajalle!
Ehdottomasti, Helena. Taulukkoesitys tuo selityksiin uuden ulottuvuuden.
En voisi olla enempää samaa mieltä, Helena. Se on arvokas resurssi kaikille tilastoanalyysin parissa työskenteleville.
Uskon, että artikkelissa esitetyt käytännön esimerkit auttavat ymmärtämään varianssin ja keskihajonnan todellisia vaikutuksia. Erittäin oivaltavaa!
Ehdottomasti Anthony. Tosielämän sovellukset helpottavat ammattilaisten suhdetta näihin tilastomittauksiin.
Olen täysin samaa mieltä arviosi kanssa, Anthony. Artikkeli ylittää teorian ja sovelluksen välisen kuilun.