Độ lệch chuẩn và Phương sai là những ý tưởng số cơ bản đảm nhận các phần quan trọng trong toàn bộ lĩnh vực tiền tệ, bao gồm sổ sách kế toán, các vấn đề tài chính và đóng góp.
Tại một thời điểm khi chúng tôi đo lường những thay đổi liên quan đến rất nhiều thông tin.
Cụ thể hơn, phương sai và độ lệch chuẩn, cả hai đều thể hiện mức độ trải rộng của giá trị dữ liệu, cũng sẽ bao gồm mức độ so sánh giữa các bước tiến trong tính toán của chúng.
Chìa khóa chính
- Phương sai là một thước đo thống kê định lượng mức độ phân tán của các điểm dữ liệu trong tập dữ liệu xung quanh giá trị trung bình.
- Độ lệch chuẩn là căn bậc hai của phương sai và cung cấp thước đo độ phân tán dễ hiểu hơn.
- Cả phương sai và độ lệch chuẩn đều giúp đánh giá tính biến thiên của dữ liệu, với các giá trị cao hơn cho thấy độ phân tán lớn hơn và các giá trị thấp hơn cho thấy dữ liệu nhất quán hơn.
Phương sai so với Độ lệch chuẩn
Phương sai đo lường mức độ chênh lệch giữa các điểm dữ liệu riêng lẻ so với giá trị trung bình, với phương sai cao biểu thị mức độ trải rộng nhiều hơn và phương sai thấp biểu thị nhiều nhóm hơn. Độ lệch chuẩn là căn bậc hai của phương sai và được sử dụng để đo độ biến thiên hoặc độ không đảm bảo của một tập hợp dữ liệu.
Bảng so sánh
| Các thông số của So sánh | Phương sai | Độ lệch chuẩn |
|---|---|---|
| Định nghĩa | Nó có thể được sử dụng để mang lại nhiều lợi ích khi đầu tư vào danh mục đầu tư. | Về phần tài chính, độ lệch chuẩn được sử dụng cho bảo mật và trong thị trường của nó. |
| Nó được tính như thế nào? | Mỗi giá trị của tập hợp thông tin được lấy và bình phương, và giá trị trung bình của các giá trị này được xem xét. | Việc tính toán được thực hiện bằng cách lấy căn bậc hai của giá trị phương sai. |
| Mã | Sigma (σ) là ký hiệu ở đây. | Sigma bình phương (σ2) là ký hiệu cho độ lệch chuẩn. |
| Làm thế nào cả hai đều được phân biệt tốt? | Ở đây, phương sai chỉ cần thiết nhất trong các phép tính toán học. | Khi bất kỳ dữ liệu nào cần được tính toán thay đổi, độ lệch chuẩn chủ yếu được sử dụng. |
| Công thức chung | σ2 = ∑ (x – M)2/ n, trong đó n là số lượng giá trị dữ liệu, x là giá trị cụ thể và m là giá trị trung bình. | σ = √∑ (x – M)2/ n, trong đó x là giá trị cụ thể của dữ liệu, n là tổng số giá trị. Điều này rất dễ nhớ vì nó chỉ là bình phương của phương sai. |
Phương sai là gì?
Phương sai là tỷ lệ không nhất quán cho biết khoảng cách giữa các cá nhân từ một nhóm. TÔI
Tại bất kỳ thời điểm nào, khi chỉ số thông tin thay đổi ít, nó cho thấy mức độ gần gũi của thông tin tập trung vào giá trị trung bình.
Câu trả lời thích hợp là bạn có thể sử dụng sự khác biệt để sắp xếp độ lệch chuẩn — một tỷ lệ được cải thiện đáng kể về cách phân bổ tải trọng của bạn. Để lấy độ lệch chuẩn, lấy bình phương nền tảng của ví dụ thay đổi: √9801 = 99.
Độ lệch chuẩn, kết hợp với giá trị trung bình, sẽ đề cập đến những gì hầu hết các cá nhân đánh giá.
Độ lệch chuẩn là gì?
Khi tiêu điểm chính ở rất xa so với giá trị trung bình, sẽ có độ lệch cao hơn trong ngày; nếu chúng càng gần giá trị trung bình thì độ lệch càng thấp. Vì vậy, việc tập hợp các con số càng dàn trải thì độ lệch chuẩn càng cao.
Để xác định độ lệch chuẩn, hãy bao gồm tất cả các tiêu điểm thông tin và phân tách chúng theo số lượng tiêu điểm thông tin.
Việc thu thập thông tin có độ lệch chuẩn nhỏ hơn có mức ước tính xung quanh giá trị trung bình nhỏ hơn và, như thế này, có chất lượng cao hoặc thấp tương tự.
Một thứ được chọn không mục đích từ một chỉ số thông tin có độ lệch chuẩn thấp có khả năng ở gần giá trị trung bình hơn một thứ từ một chỉ số thông tin có độ lệch chuẩn cao hơn.
Trong hầu hết các trường hợp, chất lượng càng lan rộng thì độ lệch chuẩn càng lớn. Ví dụ, hãy tưởng tượng rằng chúng ta phải tách biệt hai loại kết quả kiểm tra riêng biệt khỏi một lớp gồm 30 học sinh. Bài kiểm tra chính có điểm từ 31% đến 98% và 82% đến 93%.
Sự khác biệt chính giữa phương sai và độ lệch chuẩn
- Phương sai là một giá trị toán học mô tả khả năng thay đổi của nhận thức từ giá trị trung bình tung hứng số của nó. Độ lệch chuẩn là tỷ lệ phân tán của các nhận thức bên trong một bộ sưu tập thông tin so với giá trị trung bình của chúng.
- Phương sai được biểu thị bằng bình phương sigma (σ2) và độ lệch chuẩn được đánh dấu bằng ký hiệu sigma (σ).
- https://europepmc.org/article/med/3207150
- https://pubsonline.informs.org/doi/pdf/10.1287/mnsc.45.5.765
Cập nhật lần cuối: ngày 11 tháng 2023 năm XNUMX
Tôi đã nỗ lực rất nhiều để viết bài đăng trên blog này nhằm cung cấp giá trị cho bạn. Nó sẽ rất hữu ích cho tôi, nếu bạn cân nhắc chia sẻ nó trên mạng xã hội hoặc với bạn bè/gia đình của bạn. CHIA SẺ LÀ ♥️
Emma Smith có bằng Thạc sĩ tiếng Anh của Cao đẳng Irvine Valley. Cô là Nhà báo từ năm 2002, viết các bài về tiếng Anh, Thể thao và Pháp luật. Đọc thêm về tôi trên cô ấy trang sinh học.
Phương sai và độ lệch chuẩn là những khái niệm cơ bản trong tài chính và cung cấp cái nhìn sâu sắc về tính biến đổi của dữ liệu. Đây là một bài viết rất nhiều thông tin!
Tôi hoàn toàn đồng ý với bạn, Tara. Cả phương sai và độ lệch chuẩn đều đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực tài chính.
Tôi đánh giá cao sự so sánh chi tiết giữa phương sai và độ lệch chuẩn. Đó là một nguồn tài nguyên tuyệt vời cho bất cứ ai quan tâm đến phân tích dữ liệu.
Tôi không thể đồng ý hơn nữa, Samuel. Bài viết cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị cho những độc giả muốn tìm hiểu những khái niệm này.
Bài viết làm sáng tỏ một cách hiệu quả sự phức tạp của phương sai và độ lệch chuẩn. Một bài đọc hấp dẫn cho cả các chuyên gia và những người đam mê!
Chắc chắn rồi, Khan. Thật hiếm khi có những lời giải thích rõ ràng kèm theo ví dụ minh họa như vậy.
Hoàn toàn đồng ý với bạn Khánh. Chuyên môn của tác giả tỏa sáng thông qua nội dung.
Bài viết đề cập một cách hiệu quả không chỉ về mặt lý thuyết mà còn cả ý nghĩa thực tiễn của phương sai và độ lệch chuẩn. Một phần đáng khen ngợi!
Tôi ủng hộ suy nghĩ của bạn, Tracy. Những hiểu biết thực tế khiến bài viết này trở thành một bài viết phải đọc đối với bất kỳ ai quan tâm đến phân tích dữ liệu.
Chắc chắn rồi, Tracy. Thật sảng khoái khi thấy những thông tin toàn diện về những chủ đề này.
Bài viết này khá toàn diện và giúp bạn dễ hiểu hơn về tầm quan trọng của phương sai và độ lệch chuẩn. Viết tốt!
Chắc chắn rồi, Molly. Sự rõ ràng và kỹ lưỡng của bài viết thật ấn tượng.
Bài viết trình bày sự so sánh giữa phương sai và độ lệch chuẩn một cách có tổ chức. Nó bổ sung đáng kể vào sự hiểu biết của một người.
Nói hay lắm, Ben. Thật hiếm khi tìm thấy lời giải thích rõ ràng về những khái niệm này ở một nơi.
Bài viết giải thích sự khác biệt giữa phương sai và độ lệch chuẩn khá rõ ràng. Tôi nghĩ nó rất hữu ích.
Thật vậy, sự rõ ràng của lời giải thích là đáng khen ngợi. Nó thực sự đơn giản hóa những khái niệm cơ bản này.
Tôi nhận thấy những lời giải thích về phương sai và độ lệch chuẩn rất chính xác. Đó là một bài đọc tuyệt vời!
Đồng ý, Nathan. Bài viết truyền tải một cách hiệu quả tầm quan trọng và tính toán của các biện pháp thống kê này.
Bảng so sánh đặc biệt hữu ích trong việc hiểu các sắc thái của phương sai và độ lệch chuẩn. Cảm ơn tác giả!
Chắc chắn rồi, Helena. Việc trình bày dạng bảng bổ sung thêm một chiều hướng mới cho các giải thích.
Tôi không thể đồng ý hơn nữa, Helena. Đó là một nguồn tài nguyên quý giá cho bất kỳ ai xử lý phân tích thống kê.
Tôi tin rằng các ví dụ thực tế được cung cấp trong bài viết sẽ giúp hiểu được ý nghĩa thực tế của phương sai và độ lệch chuẩn. Rất sâu sắc!
Chắc chắn rồi, Anthony. Các ứng dụng thực tế giúp các chuyên gia dễ dàng liên hệ với các biện pháp thống kê này hơn.
Tôi hoàn toàn đồng ý với đánh giá của bạn, Anthony. Bài viết xuất sắc trong việc thu hẹp khoảng cách giữa lý thuyết và ứng dụng.