Standaarddeviatie en variantie zijn fundamentele numerieke ideeën die significante delen aannemen in het hele monetaire gebied, inclusief boekhouding, financiële zaken en bijdragen.
Op een moment dat we de veranderingen meten die betrekking hebben op veel informatie.
Om specifieker te zijn, de variantie en standaardafwijking, die beide laten zien hoe verspreid de kenniswaarden zijn, zullen ook bevatten hoe vergelijkbaar de stappen zijn in hun berekening.
Key Takeaways
- Variantie is een statistische maatstaf die de spreiding van gegevenspunten in een gegevensset rond de gemiddelde waarde kwantificeert.
- Standaarddeviatie is de vierkantswortel van de variantie en biedt een beter interpreteerbare maatstaf voor spreiding.
- Zowel variantie als standaarddeviatie helpen bij het beoordelen van gegevensvariabiliteit, waarbij hogere waarden een grotere spreiding aangeven en lagere waarden meer consistente gegevens suggereren.
Variantie versus standaarddeviatie
Variantie meet hoeveel individuele datapunten afwijken van het gemiddelde, waarbij een hoge variantie meer gespreid aangeeft en een lage variantie meer geclusterd. Standaarddeviatie is de vierkantswortel van de variantie en wordt gebruikt om de variabiliteit of onzekerheid van een reeks gegevens te meten.
Vergelijkingstabel
| Parameters van de vergelijking | variance | Standaardafwijking |
|---|---|---|
| Definitie | Het kan worden gebruikt om veel deugden te verlenen bij het beleggen in portefeuilles. | Met betrekking tot het financiële gedeelte wordt de standaarddeviatie gebruikt voor veiligheid en in zijn markt. |
| Hoe wordt het berekend? | Elke waarde van de informatieset wordt genomen en gekwadrateerd, en het gemiddelde van deze waarden wordt beschouwd. | De berekening wordt gedaan door de vierkantswortel van de variantiewaarde te nemen. |
| Symbool | Sigma (σ) is hier het symbool. | Sigma kwadraat (σ2) is het symbool voor de standaarddeviatie. |
| Hoe zijn ze beide goed gedifferentieerd? | Hier is de variantie alleen het meest nodig in wiskundige berekeningen. | Wanneer gegevens variabel moeten worden berekend, wordt meestal de standaarddeviatie gebruikt. |
| Algemene formule | σ2 = ∑ (x – M)2/ n, waarbij n het aantal gegevenswaarden is, x de specifieke waarde en m het gemiddelde. | σ = √∑ (x – M)2/ n, waarbij x de specifieke waarde van de gegevens is, n het totale aantal waarden. Dit is gemakkelijk te onthouden omdat het slechts het kwadraat van de variantie is. |
Wat is variantie?
Variantie is de mate van inconstantheid die aangeeft hoe ver individuen van een bijeenkomst zijn verspreid. I
Op elk moment, wanneer de verandering van een informatieve index klein is, toont dit de nabijheid van de informatie die zich richt op het gemiddelde.
Het juiste antwoord is dat u het verschil kunt gebruiken om de standaarddeviatie op te lossen - een sterk verbeterd deel van hoe u uw ladingen kunt spreiden. Neem het kwadraat om de standaarddeviatie te krijgen stichting van de voorbeeldwijziging: √9801 = 99.
De standaarddeviatie, gecombineerd met het gemiddelde, wil noem wat de meeste mensen meten.
Wat is standaarddeviatie?
Wanneer de hoofdfocus erg verder van het gemiddelde verwijderd is, is er een grotere afwijking binnen de datum; als ze dichter bij het gemiddelde liggen, is er een lagere afwijking. Dus hoe meer verspreid het verzamelen van getallen is, hoe hoger de standaarddeviatie.
Om de standaarddeviatie vast te stellen, neemt u alle informatiefocussen op en scheidt u ze door de hoeveelheid informatiefocussen.
De informatieverzameling met de kleinere standaarddeviatie heeft een kleinere spreiding van schattingen rond het gemiddelde en heeft op deze manier eveneens minder hoge of lage kwaliteiten.
Iets dat doelloos is gekozen uit een informatie-index waarvan de standaarddeviatie laag is, heeft een grotere kans om dicht bij het gemiddelde te liggen dan iets uit een informatie-index waarvan de standaarddeviatie hoger is.
Meestal geldt: hoe meer de kwaliteiten gespreid zijn, hoe groter de standaarddeviatie is. Stel je bijvoorbeeld voor dat we twee verschillende arrangementen van testresultaten moeten isoleren uit een klasse van 30 studenten. De primaire test heeft cijfers van 31% tot 98% en 82% tot 93%.
Belangrijkste verschillen tussen variantie en standaarddeviatie
- Variantie is een wiskundige waarde die de veranderlijkheid van percepties weergeeft op basis van het jongleergemiddelde. Standaarddeviatie is een deel van de verstrooiing van percepties binnen een informatieve verzameling in vergelijking met hun gemiddelde.
- Variantie wordt aangegeven door sigma-kwadraat (σ2) en de standaarddeviatie wordt aangegeven door het symbool sigma (σ).
- https://europepmc.org/article/med/3207150
- https://pubsonline.informs.org/doi/pdf/10.1287/mnsc.45.5.765
Laatst bijgewerkt: 11 juni 2023
Ik heb zoveel moeite gestoken in het schrijven van deze blogpost om jou van waarde te kunnen zijn. Het zal erg nuttig voor mij zijn, als je overweegt het te delen op sociale media of met je vrienden/familie. DELEN IS ️
Emma Smith heeft een MA in Engels van Irvine Valley College. Ze is journalist sinds 2002 en schrijft artikelen over de Engelse taal, sport en recht. Lees meer over mij op haar bio pagina.
Variantie en standaarddeviatie zijn fundamentele concepten in de financiële wereld en bieden inzicht in de variabiliteit van gegevens. Dit is een zeer informatief artikel!
Ik ben het volledig met je eens, Tara. Zowel variantie als standaarddeviatie spelen een belangrijke rol in de financiële sector.
Ik waardeer de gedetailleerde vergelijking tussen variantie en standaarddeviatie. Het is een geweldige bron voor iedereen die geïnteresseerd is in data-analyse.
Ik ben het daar volledig mee eens, Samuel. Het artikel biedt waardevolle inzichten voor lezers die deze concepten willen begrijpen.
Het artikel demystificeert effectief de complexiteit van variantie en standaarddeviatie. Een boeiende lectuur voor zowel professionals als liefhebbers!
Absoluut, Khan. Het is zeldzaam om zulke heldere verklaringen te hebben, gekoppeld aan illustratieve voorbeelden.
Ben het helemaal met je eens, Khan. De expertise van de auteur komt tot uiting in de inhoud.
Het artikel gaat niet alleen effectief in op de theoretische aspecten, maar ook op de praktische implicaties van variantie en standaarddeviatie. Een lovenswaardig stuk!
Ik onderschrijf je gedachten, Tracy. De praktische inzichten maken dit artikel tot een must-read voor iedereen die geïnteresseerd is in data-analyse.
Absoluut, Tracy. Het is verfrissend om te zien dat deze onderwerpen zo uitgebreid worden behandeld.
Dit artikel is vrij uitgebreid en maakt het gemakkelijker om de betekenis van variantie en standaarddeviatie te begrijpen. Goed geschreven!
Absoluut, Molly. De duidelijkheid en grondigheid van het artikel zijn indrukwekkend.
Het artikel presenteert de vergelijking tussen variantie en standaarddeviatie op een overzichtelijke manier. Het draagt aanzienlijk bij aan iemands begrip.
Goed gezegd Ben. Het is zeldzaam om zo'n duidelijke uitleg van deze concepten op één plek te vinden.
In het artikel wordt het verschil tussen variantie en standaarddeviatie heel duidelijk uitgelegd. Ik denk dat het erg nuttig is.
De duidelijkheid van de uitleg is inderdaad lovenswaardig. Het vereenvoudigt deze fundamentele concepten echt.
Ik vond de verklaringen met betrekking tot variantie en standaarddeviatie zeer nauwkeurig. Het is geweldig om te lezen!
Akkoord, Nathan. Het artikel geeft op effectieve wijze het belang en de berekening van deze statistische metingen weer.
De vergelijkingstabel is vooral nuttig bij het begrijpen van de nuances van variantie en standaarddeviatie. Hulde aan de auteur!
Absoluut, Helena. De presentatie in tabelvorm voegt een nieuwe dimensie toe aan de uitleg.
Ik ben het daar volledig mee eens, Helena. Het is een waardevolle bron voor iedereen die zich met statistische analyse bezighoudt.
Ik geloof dat de praktische voorbeelden in het artikel helpen bij het begrijpen van de reële implicaties van variantie en standaarddeviatie. Zeer inzichtelijk!
Absoluut, Antonius. De real-life toepassingen maken het voor professionals gemakkelijker om zich te identificeren met deze statistische metingen.
Ik ben het volledig eens met je beoordeling, Anthony. Het artikel blinkt uit in het overbruggen van de kloof tussen theorie en toepassing.