Термін «статистика» означає практику аналізу та збору числових даних, які надаються у великих кількостях. Існує кілька статистичних досліджень, серед яких біологія, фінанси, психологія, інженерія та багато інших.
Статистичні дослідження допомагають збирати та аналізувати будь-які дані, які є в числовій формі.
Стандартне відхилення та стандартна помилка є двома найпоширенішими показниками, які використовуються в галузі статистики. Основним мотивом стандартного відхилення та стандартної помилки є показ результатів статистичного аналізу та характеристик вибіркових даних.
Стандартне відхилення та стандартна помилка трохи плутають, але вони відрізняються один від одного за багатьма параметрами.
Ключові винесення
- Стандартне відхилення вимірює дисперсію точок даних навколо середнього, тоді як стандартна помилка оцінює мінливість вибіркового середнього.
- Більший розмір вибірки призводить до меншої стандартної помилки, але на стандартне відхилення розмір вибірки не впливає.
- Стандартне відхилення підходить для аналізу окремих точок даних, тоді як стандартна помилка використовується для оцінки точності вибіркових середніх.
Стандартне відхилення проти стандартної помилки
Різниця між стандартним відхиленням і стандартною помилкою полягає в тому, що вони обидва різняться за своїми статистичними перешкодами. Стандартне відхилення допомагає розсіяти значення окремих даних. Він показує точність середнього значення, яке представляє вибіркові дані. На відміну від цього, стандартна помилка базується на статистичних інтерференціях даних вибірки.
У статистиці стандартне відхилення виражає кількість членів певної групи, яка відрізняється від середнього значення тієї самої групи. Карл Пірсон був першим, хто використав стандартне відхилення в письмовій формі для своїх лекцій.
Цей термін вперше було використано в 1894 році. Стандартне відхилення було терміном, який використовувався для заміни альтернативних назв, які використовувалися раніше для тих самих ідей.
У статистиці стандартна помилка називається приблизним стандартним відхиленням, яке входить до сукупності статистичних вибірок. Варіація, включена в стандартну похибку, знаходиться між середнім значенням, яке обчислюється на основі населення, та іншим точним, яке прийнято.
Якщо розрахунок середнього включає більше точок даних, тоді стандартна помилка буде меншою.
Порівняльна таблиця
| Параметри порівняння | Standard Deviation | Стандартна помилка |
|---|---|---|
| Сенс | Міра дисперсії від середнього значення через набір даних. | Міра оцінки через її статистичну точність. |
| Позначає мінливість | У межах вибірки. | У популяції, серед кількох вибірок. |
| тип | Описова статистика. | Висновок статистики. |
| розподіл | Спостереження стосується нормальної кривої. | Оцінка стосується нормальної кривої. |
| Розрахунок | Шляхом квадратного кореня дисперсії. | Ділення стандартного відхилення на квадратний корінь із розміру вибірки. |
Що таке стандартне відхилення?
Варіація вказує на відхилення значень, які є середніми. У результаті ступінь варіації позначається мірами варіації. З точки зору мір варіації, стандартне відхилення є одним із найпоширеніших показників.
Для зручного математичного аналізу люди віддають перевагу стандартному відхиленню, оскільки воно повністю базується на всіх значеннях, незалежно від того, чи є воно найвищим чи найнижчим.
Стандартне відхилення називається мірою дисперсії від середнього значення через набір даних. Його основний мотив полягає в тому, щоб виміряти абсолютну мінливість будь-якого розподілу.
Якщо дисперсія або мінливість вище, ніж стандартне відхилення, це занадто більше. В результаті величина відхилення також буде більше. Стандартне відхилення позначається σ (сигма).
Що стосується фінансових умов, стандартне відхилення використовується в угодах, таких як взаємні фонди, акції та інші. Стандартне відхилення використовується для вимірювання ризиків, пов’язаних з інвестиційним інструментом.
Це корисно для інвесторів, оскільки надає їм математичну основу для прийняття рішень на фінансовому ринку щодо своїх інвестицій.
Стандартне відхилення можна обчислити за допомогою програмного забезпечення, яке використовується для статистичного аналізу, а також вручну. Щоб отримати остаточний результат, вам потрібно виконати кілька кроків, наприклад знайти середнє значення, а потім визначити відхилення кожного бала від нього.
Далі квадратне відхилення і знайти суму квадратів. Потім перейдіть до дисперсії та знайдіть її, пізніше знайдіть з неї квадратний корінь.
Що таке стандартна помилка?
У математиці стандартна помилка використовується для вимірювання мінливості статистики. SE — його скорочена форма. Це допомагає зробити наближення стандартної помилки в даному зразку.
Він оцінює точність, узгодженість і ефективність вибірки, або можна сказати, що він вимірює, як представити вибірковий розподіл, який точно представляє генеральну сукупність.
Середнє або середнє значення обчислюється, коли є вибіркова сукупність. Стандартна помилка допомагає компенсувати будь-які випадкові неточності, пов’язані зі збором зразків.
Коли збирають кілька зразків, це створює різницю між змінними, оскільки середнє значення кожного зразка дещо відрізняється одне від одного. Різниця обчислюється як стандартна помилка.
Стандартна помилка корисна як у статистиці, так і в економіці. Що стосується фінансових термінів, це корисно в галузі, пов’язаній з економетрикою. Для цього дослідник використовував стандартну помилку гіпотеза тестування та регресійний аналіз.
Тоді як у інференційна статистика, Стандартна помилка є основою для створення довіри між.
Стандартна помилка обчислюється шляхом ділення стандартного відхилення на квадратний корінь із розміру вибірки. Якщо в обчисленні середнього значення буде більше точок даних, стандартна помилка буде меншою.
У результаті дані будуть більш репрезентативними щодо справжнього середнього. Якщо в даних виявлено помітні порушення, це означає, що стандартна помилка велика.
Основні відмінності між стандартним відхиленням і стандартною помилкою
- Стандартне відхилення не покладається на випадкову вибірку, оскільки від середнього значення це типове відхилення. Але стандартна помилка залежить від випадкової вибірки, оскільки це типове відхилення від очікуваного значення.
- З точки зору збільшення розміру вибірки, стандартне відхилення дає конкретну міру цього. З іншого боку, у Standard Error вона зменшується.
- Стандартне відхилення згадується як вибіркова статистика, оскільки його статистика включає значення, отримані з вибірки. Тоді як стандартна помилка згадується як параметр сукупності, у якому параметр є значенням і описує всю генеральну сукупність.
- Стандартне відхилення вимірює кількість спостережень, які відрізняються одне від одного, тоді як стандартна помилка вимірює точність вибіркового середнього до населення середнє.
- Коли мова заходить про обчислення довірчого інтервалу, пов’язаного з сукупністю, стандартне відхилення не обчислюється через нього. З іншого боку, Standard Error робить.
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022103113000668
- https://www.jstor.org/stable/2729411
Останнє оновлення: 08 серпня 2023 р
Я доклав стільки зусиль для написання цього допису в блозі, щоб надати вам користь. Це буде дуже корисно для мене, якщо ви захочете поділитися цим у соціальних мережах або зі своїми друзями/родиною. ДІЛИТИСЯ ЦЕ ♥️
Емма Сміт має ступінь магістра з англійської мови в коледжі Irvine Valley. З 2002 року працює журналістом, пише статті про англійську мову, спорт і право. Читайте більше про мене на ній біо сторінка.
Захоплююче бачити, як стандартне відхилення та стандартна помилка можуть надати стільки розуміння статистичного аналізу. Наголос на їхніх відмінностях був особливо проникливим.
Я згоден, чітке розмежування між стандартним відхиленням і стандартною помилкою зробило цю статтю цінним прочитанням для всіх, хто цікавиться статистичними методами.
Безсумнівно, я ціную те, як стаття глибоко заглибилася в практичне застосування кожного заходу. Це дійсно допомагає зміцнити розуміння цих концепцій.
Ця стаття є вичерпним посібником для тих, хто намагається зрозуміти стандартне відхилення та стандартну помилку. Наданий історичний контекст також був дуже цікавим.
Фантастична стаття! Я дуже ціную детальне пояснення як стандартного відхилення, так і стандартної помилки.
Дійсно, досить інформативно. Мені також було цікаво дізнатися про різне використання цих заходів у різних сферах.
Безумовно, наведені приклади з фінансів та інвестицій дійсно допомогли зрозуміти практичне застосування стандартного відхилення.
Порівняльна таблиця була особливо корисною для розуміння відмінностей між стандартним відхиленням і стандартною помилкою. Приємно бачити таку ясність у статистичних поясненнях.
Безумовно, детальна розбивка їх значень, типів і обчислень була дуже корисною для розуміння цих статистичних заходів.
Повністю згоден, порівняльна таблиця була чудовим доповненням. Це зробило відмінності набагато чіткішими.
Зосередженість на використанні стандартного відхилення та стандартної помилки в різних сферах дає повне розуміння того, як ці показники застосовуються. Чудове читання!
Безумовно, розуміння статті в різних сферах додало глибини загальному розумінню цих концепцій.
Я згоден, застосування в реальному світі підкреслило практичне значення цих статистичних заходів.
Історичний контекст і еволюція термінів «Стандартне відхилення» і «Стандартна помилка» додали глибини статті. Завжди чудово розуміти походження статистичних показників.
Я повністю згоден, захоплююче дивитися на походження цих основоположних статистичних показників.
Практичні наслідки стандартного відхилення та стандартної помилки у фінансовому контексті були повчальними. Я знайшов пояснення дуже докладними та легкими для розуміння.
Я повністю згоден, ясність статті в поясненні їхньої актуальності у фінансах заслуговує похвали.
Безумовно, фінансові програми привнесли реальний погляд на важливість цих концепцій.
Ця стаття містить чудовий огляд того, як стандартне відхилення та стандартна помилка використовуються в різних контекстах. Це неймовірно проникливо.
Це чудове джерело для розуміння нюансів стандартного відхилення та стандартної помилки. Детальний аналіз їх значень і наслідків справді цінний.
Безумовно, стаття забезпечує повне розуміння цих статистичних показників. Практичні застосування були особливо повчальними.
Стаття чудово робить складні статистичні поняття доступними. Пояснення зрозумілі, а приклади дуже показові.
Безумовно, ясність у поясненнях полегшує розуміння цих статистичних концепцій.