Стандартное отклонение против стандартной ошибки: разница и сравнение

Термин «статистика» означает практику анализа и сбора числовых данных, которые предоставляются в больших количествах. Существует несколько статистических исследований, некоторые из которых относятся к биологии, финансам, психологии, технике и многим другим.

Статистические исследования полезны для сбора и анализа любых данных в числовой форме. 

Стандартное отклонение и стандартная ошибка являются двумя наиболее распространенными показателями, которые используются в области статистики. Основной мотив стандартного отклонения и стандартной ошибки — показать результаты статистического анализа и характеристики выборочных данных.

Стандартное отклонение и стандартная ошибка немного сбивают с толку, но они отличаются друг от друга во многих терминах. 

Основные выводы

  1. Стандартное отклонение измеряет разброс точек данных вокруг среднего значения, а стандартная ошибка оценивает изменчивость среднего значения выборки.
  2. Чем больше размер выборки, тем меньше стандартная ошибка, но размер выборки не влияет на стандартное отклонение.
  3. Стандартное отклонение подходит для анализа отдельных точек данных, а стандартная ошибка используется для оценки точности выборочных средних.

Стандартное отклонение против стандартной ошибки 

Разница между стандартным отклонением и стандартной ошибкой заключается в том, что они оба различаются по своим статистическим помехам. Стандартное отклонение помогает рассредоточить отдельные значения данных. Он показывает точность среднего значения, которое представляет выборочные данные. Напротив, стандартная ошибка основана на статистических помехах данных выборки.  

Стандартное отклонение против стандартной ошибки

В статистике стандартное отклонение выражает количество членов определенной группы, которое отличается от значения среднего значения той же группы. Карл Пирсон был первым, кто использовал стандартное отклонение в письменной форме для своих лекций.

Этот термин был впервые использован в 1894 году. Термин «стандартное отклонение» использовался для замены альтернативных названий, использовавшихся ранее для тех же идей. 

В статистике стандартная ошибка называется приблизительным стандартным отклонением, которое включается в совокупность статистической выборки. Вариация, включенная в стандартную ошибку, находится между средним значением, которое рассчитывается на основе совокупности, и другим точным значением, которое принято.

Если расчет среднего включает больше точек данных, то стандартная ошибка будет меньше. 

Сравнительная таблица

Параметры сравненияСтандартное отклонениеСтандартная ошибка
СмыслМера дисперсии от среднего по набору данных.Мера оценки посредством ее статистической точности.
Обозначает изменчивостьВ пределах выборки.В популяции, среди нескольких выборок.
ТипОписательная статистика.Выведенный статистика.
РаспределениеНаблюдение касается нормальной кривой.Оценка связана с нормальной кривой.
РасчетПутем извлечения квадратного корня из дисперсии.Деление стандартного отклонения на квадратный корень из размера выборки.

Что такое стандартное отклонение? 

Вариация указывает на отклонение значений, находящихся в среднем. В результате степень вариации обозначается мерами вариации. Что касается показателей вариации, стандартное отклонение является одним из наиболее распространенных показателей.

Читайте также:  Дикция против тона: разница и сравнение

Для удобного математического анализа люди предпочитают стандартное отклонение, поскольку оно полностью основано на всех значениях, будь то самое высокое или самое низкое. 

Стандартное отклонение называется мерой отклонения от среднего по набору данных. Его основной мотив - измерить абсолютную изменчивость любого распределения.

Если дисперсия или изменчивость выше, стандартное отклонение слишком велико. В результате величина отклонения также будет больше. Стандартное отклонение обозначается σ (сигма). 

Когда дело доходит до финансовых условий, стандартное отклонение используется в таких сделках, как взаимные фонды, акции и другие. Стандартное отклонение используется для измерения рисков, связанных с инвестиционным инструментом.

Это полезно для инвесторов, потому что дает им математическую основу для принятия решений на финансовом рынке для своих инвестиций. 

Стандартное отклонение можно рассчитать с помощью программного обеспечения, используемого для статистического анализа, а также вручную. Чтобы получить окончательный результат, вам нужно пройти несколько шагов, например, найти среднее значение, а затем от него найти отклонение каждой оценки.

Далее квадратное отклонение и находим сумму квадратов. Затем перейдите к дисперсии и найдите ее, а затем найдите из нее квадратный корень. 

стандартное отклонение

Что такое стандартная ошибка? 

В математике стандартная ошибка используется для измерения изменчивости статистики. SE — это его сокращенная форма. Это помогает сделать приближение стандартной ошибки в данной выборке.

Он оценивает точность, согласованность и эффективность выборки, или можно сказать, что он измеряет, как представить распределение выборки, точно представляющее совокупность. 

Среднее или среднее значение рассчитывается при наличии выборочной совокупности. Стандартная ошибка помогает компенсировать любые случайные неточности, связанные со сбором образцов.

Когда собирается несколько выборок, это создает разницу между переменными, поскольку среднее значение каждой выборки немного отличается друг от друга. Разница рассчитывается как стандартная ошибка. 

Читайте также:  Внутренняя и внешняя мотивация: разница и сравнение

Стандартная ошибка полезна как в статистике, так и в экономике. Когда дело доходит до финансовых терминов, это полезно в области, связанной с эконометрикой. В этом исследовании исследователь использовал стандартную ошибку для выполнения гипотеза тестирование и регрессионный анализ.

Тогда как в выведенный статистика, Стандартная ошибка является основой для создания доверия интер. 

Стандартная ошибка рассчитывается путем деления стандартного отклонения на квадратный корень из размера выборки. Если в расчете среднего значения больше точек данных, стандартная ошибка будет меньше.

В результате данные будут более репрезентативными для истинного среднего значения. Если в данных обнаружены заметные несоответствия, это означает, что стандартная ошибка велика. 

стандартная ошибка

Основные различия между стандартным отклонением и стандартной ошибкой 

  1. Стандартное отклонение не зависит от случайной выборки, потому что это типичное отклонение от среднего. Но стандартная ошибка зависит от случайной выборки, потому что от ожидаемого значения это типичное отклонение. 
  2. Что касается увеличения размера выборки, стандартное отклонение дает конкретную меру этого. С другой стороны, в стандартной ошибке она уменьшается. 
  3. Стандартное отклонение упоминается как выборочная статистика, поскольку его статистика включает значения, полученные из выборки. В то время как стандартная ошибка упоминается как параметр совокупности, в котором параметр является значением и описывает всю совокупность. 
  4. Стандартное отклонение измеряет количество наблюдений, которые отличаются друг от друга, тогда как стандартная ошибка измеряет точность среднего значения выборки до Средняя численность населения.  
  5. Когда дело доходит до расчета доверительного интервала, связанного с генеральной совокупностью, стандартное отклонение не рассчитывается через него. С другой стороны, стандартная ошибка делает это. 
Рекомендации
  1. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022103113000668
  2. https://www.jstor.org/stable/2729411

Последнее обновление: 08 августа 2023 г.

точка 1
Один запрос?

Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️

23 мысли о «Стандартное отклонение против стандартной ошибки: разница и сравнение»

  1. Интересно видеть, как стандартное отклонение и стандартная ошибка могут дать такое понимание статистического анализа. Акцент на их различиях был особенно проницательным.

    Ответить
    • Я согласен, четкое различие между стандартным отклонением и стандартной ошибкой сделало эту статью ценной для всех, кто интересуется статистическими методами.

      Ответить
    • Безусловно, я ценю то, как глубоко в статье рассматривается практическое применение каждой меры. Это действительно помогает укрепить понимание этих концепций.

      Ответить
  2. Эта статья представляет собой подробное руководство для всех, кто пытается понять стандартное отклонение и стандартную ошибку. Представленный исторический контекст также был очень интересен.

    Ответить
    • Действительно, это довольно информативно. Мне также было интересно узнать о различных вариантах использования этих мер в разных областях.

      Ответить
    • Безусловно, примеры из области финансов и инвестиций действительно помогли понять практическое применение стандартного отклонения.

      Ответить
  3. Сравнительная таблица оказалась особенно полезной для понимания различий между стандартным отклонением и стандартной ошибкой. Приятно видеть такую ​​ясность в статистических объяснениях.

    Ответить
  4. Сосредоточение внимания на использовании стандартного отклонения и стандартной ошибки в различных областях обеспечивает полное понимание того, как применяются эти меры. Отличное чтение!

    Ответить
  5. Исторический контекст и эволюция терминов «стандартное отклонение» и «стандартная ошибка» добавили глубины статье. Всегда приятно понимать происхождение статистических показателей.

    Ответить
  6. Практические последствия стандартного отклонения и стандартной ошибки в финансовом контексте были поучительны. Объяснения мне показались очень подробными и понятными.

    Ответить
  7. В этой статье представлен блестящий обзор того, как стандартное отклонение и стандартная ошибка используются в разных контекстах. Это невероятно проницательно.

    Ответить
  8. Это отличный источник для понимания нюансов стандартного отклонения и стандартной ошибки. Подробное изложение их значений и последствий действительно ценно.

    Ответить
    • Безусловно, статья дает всестороннее понимание этих статистических показателей. Практическое применение было особенно поучительным.

      Ответить
  9. Статья отлично справляется с задачей предоставления доступа к сложным статистическим концепциям. Объяснения ясны, а примеры очень наглядны.

    Ответить

Оставьте комментарий

Хотите сохранить эту статью на потом? Нажмите на сердечко в правом нижнем углу, чтобы сохранить в свой собственный блок статей!