分散と標準偏差: 差異と比較

標準偏差と分散は、簿記、財務問題、寄付などの通貨分野全体で重要な部分を占める基本的な数値概念です。

多くの情報に関連する変化を測定する時点で。

より具体的に言うと、分散と 標準偏差どちらも知識の評価がどの程度広がっているかを示しており、計算における進歩がどの程度同等であるかも含まれます。

主要な取り組み

1. 分散は、平均値周辺のデータセット内のデータ ポイントの分散を定量化する統計的尺度です。
2. 標準偏差は分散の平方根であり、より解釈しやすい分散の尺度を提供します。
3. 分散と標準偏差はどちらもデータの変動性を評価するのに役立ち、値が高いほど分散が大きく、値が低いほどデータの一貫性が高いことを示します。

分散と標準偏差

分散は、個々のデータ ポイントが平均からどの程度変動するかを測定します。分散が高いと分散がより多く、分散が低いとよりクラスター化されていることを示します。 標準偏差は分散の平方根であり、一連のデータの変動性または不確実性を測定するために使用されます。

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比較表

比較のパラメータ	分散	標準偏差
定義	ポートフォリオへの投資において多くの利点を与えるために使用できます。	金融セクションに関しては、標準偏差はセキュリティとその市場に利用されます。
どのように計算されますか？	情報セットの各値が取得されて二乗され、これらの値の平均が考慮されます。	計算は、分散値の平方根を取ることによって行われます。
シンボル	シグマ (σ) はここでの記号です。	シグマ 2 乗 (σXNUMX) は、標準偏差の記号です。
両者はどのように区別されているのでしょうか?	ここで、分散は数学的計算でのみ最も必要とされます。	データを変動的に計算する必要がある場合、主に標準偏差が利用されます。
一般式	σ2 = ∑ (x – M)2/ n、n はデータ値の数、x は特定の値、m は平均です。	σ = √∑ (x – M)2/ n、ここで x はデータの特定の値、n は値の総数です。 これは分散の XNUMX 乗なので覚えやすいです。

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分散とは何ですか?

分散は、集合内の個人がどの程度離れているかを表す不均一性の割合です。 私

どの時点においても、情報指標の変化が少ないときは、平均に着目した情報の近さを示しています。

適切な対応は、その差を利用して標準偏差を整理することです。つまり、負荷を分散する方法の割合が大幅に改善されます。 標準偏差を取得するには、二乗を取ります。 基礎 変化の例: √9801 = 99.

標準偏差と平均値を組み合わせると、 意志 ほとんどの人が何を評価しているかについて言及します。

 

標準偏差とは何ですか?

主な焦点が平均から非常に離れている場合、日付内での偏差が大きくなります。 それらが平均に近い場合、偏差は低くなります。 したがって、数値の収集が分散すればするほど、標準偏差は高くなります。

標準偏差を確認するには、すべての情報焦点を含め、それらを情報焦点の量で分離します。

標準偏差がより小さい情報収集では、平均付近の推定値の広がりが小さくなり、同様に品質の高低が低くなります。

 標準偏差が低い情報指標から無目的に選ばれたものは、標準偏差が高い情報指標から選ばれたものよりも平均に近い可能性が高い。

ほとんどの場合、品質の広がりが大きいほど、標準偏差は大きくなります。たとえば、30 人の学生からなるクラスから、テスト結果の 31 つの異なる配列を分離する必要があると想像してください。一次テストの得点は 98% ～ 82% および 93% ～ XNUMX% です。

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分散と標準偏差の主な違い

1. 分散は、数値のジャグリング平均から認識の変化しやすさを表す数学的価値です。 標準偏差は、平均と比較した、情報コレクション内の認識の分散の割合です。
2. 分散はシグマ二乗 (σ2) で示され、標準偏差は記号シグマ (σ) で示されます。 

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参考情報

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