Calculadora de desviación estándar
La estadística es una rama de la ciencia dedicada al análisis y sistematización de datos, así como a la expresión de sus indicadores cuantitativos y cualitativos en forma numérica.
Según el grado de generalización, se distinguen datos estadísticos primarios y agregados, según el número de características - unidimensionales y multidimensionales, y según el formato de organización - espacial, temporal y mixta (espacio-temporal).
Las estadísticas son la mejor herramienta para mostrar procesos y fenómenos sociales, permitiéndole identificar debilidades y áreas problemáticas a tiempo, realizar cambios apropiados en la legislación, los procesos de producción, las normas legales, etc.
La estadística, cuyo nombre proviene de la palabra latina status y se traduce como "estado de cosas", existe desde la época de la Antigua Roma. Luego se utilizó para mantener registros de propiedades, censos de población y comparar el potencial militar de los estados en guerra.
Pero no recibió el estatus de ciencia hasta 1746, reemplazando a los "estudios estatales" en Alemania. La iniciativa pertenece al científico alemán Gottfried Achenwall, quien convirtió la estadística en una disciplina académica a mediados del siglo XVIII.
Desviación estándar
En el marco de la estadística, como ciencia, han surgido muchos indicadores y valores nuevos. Estos incluían la desviación estándar (RMS), que todavía se utiliza hoy en día para describir la dispersión de valores en un conjunto de datos sobre su valor medio.
Esencialmente, RMS es una medida de variabilidad que describe cuántos datos de una matriz divergen entre sí. Se utiliza ampliamente en economía y finanzas, en ingeniería y en muchas otras ramas de la ciencia.
Según la definición oficial, la desviación estándar es un indicador de la dispersión de los valores de una variable aleatoria en relación con su expectativa matemática. A su vez, la expectativa matemática es análoga a la media aritmética, pero con un número infinito de resultados.
En términos simples, cuanto menor sea la desviación estándar, con mayor precisión los datos recopilados reflejan la realidad. Por el contrario, una desviación estándar alta indica la ambigüedad de la información estadística recopilada. Además, RMS le permite identificar anomalías y valores atípicos que no reflejan la tendencia principal y son excepciones a las reglas.
A continuación se muestran algunos ejemplos de COEX en la práctica:
- En el sector financiero, como medida de volatilidad.
- En encuestas sociológicas: para evaluar la opinión pública.
- En el ámbito deportivo, predecir/predecir las ganancias de los equipos que tienen fortalezas y debilidades objetivas.
En la literatura científica, la desviación estándar se denota con la letra latina sigma (σ) y tiene un nombre alternativo: "desviación estándar" (desviación estándar). Se utiliza cuando es necesario tener en cuenta todos los valores de la muestra con un resultado de alta precisión. Como su nombre lo indica, se requiere la raíz cuadrada para determinar el RMS.
La desviación estándar de significancia se puede equiparar con valores estadísticos como la media, la mediana, la moda y los cuartiles. Una de las ventajas de RMS es la facilidad de cálculo. Basta con realizar algunas operaciones matemáticas sencillas para determinar la desviación estándar y utilizarla para futuros cálculos.
Hasta finales del siglo XX, estas operaciones se realizaban sin ordenadores, muchas veces incluso sin contar los accesorios. Hoy en día, para determinar el RMS basta con utilizar un software, por ejemplo, una aplicación especial en línea que calcula la desviación estándar a partir de los datos introducidos.
