Calculateur d'écart type
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La statistique est une branche de la science dédiée à l'analyse et à la systématisation des données, ainsi qu'à l'expression de leurs indicateurs quantitatifs et qualitatifs sous forme numérique.
Selon le degré de généralisation, on distingue les données statistiques primaires et agrégées, selon le nombre de caractéristiques - unidimensionnelles et multidimensionnelles, et selon le format d'organisation - spatiale, temporelle et mixte (spatio-temporelle).
Les statistiques sont le meilleur outil pour afficher les processus et phénomènes sociaux, vous permettant d'identifier les faiblesses et les problèmes à temps, d'apporter les modifications appropriées à la législation, aux processus de production, aux normes juridiques, etc.
Les statistiques, dont le nom vient du mot latin statut et se traduit par « état des lieux », existent depuis l'époque de la Rome antique. Ensuite, il a été utilisé pour tenir des registres de propriété, des recensements de population et comparer le potentiel militaire des États en guerre.
Mais elle n'a reçu le statut de science qu'en 1746, remplaçant les « études d'État » en Allemagne. L'initiative appartient au scientifique allemand Gottfried Achenwall, qui a fait des statistiques une discipline académique au milieu du XVIIIe siècle.
Écart type
Dans le cadre des statistiques, en tant que science, de nombreux nouveaux indicateurs et valeurs sont apparus. Il s'agit notamment de l'écart type (RMS), qui est encore utilisé aujourd'hui pour décrire la répartition des valeurs dans un ensemble de données concernant leur valeur moyenne.
Essentiellement, SD est une mesure de variabilité qui décrit la quantité de données d'un tableau diverge les unes des autres. Il est largement utilisé en économie et en finance, en ingénierie et dans de nombreuses autres branches scientifiques.
Selon la définition officielle, l'écart type est un indicateur de la dispersion des valeurs d'une variable aléatoire par rapport à son espérance mathématique. À son tour, l'espérance mathématique est un analogue de la moyenne arithmétique, mais avec un nombre infini de résultats.
En termes simples, plus l'écart type est faible, plus les données collectées reflètent précisément la réalité. À l’inverse, un écart type élevé indique l’ambiguïté des informations statistiques collectées. De plus, RMS vous permet d'identifier les anomalies et les valeurs aberrantes qui ne reflètent pas la tendance principale et constituent des exceptions aux règles.
Voici quelques exemples de COEX en pratique :
- Dans le secteur financier, comme mesure de la volatilité.
- Dans les enquêtes sociologiques : pour évaluer l'opinion publique.
- Dans le domaine sportif, pour prédire/prédire les gains d'équipes qui ont des forces et des faiblesses objectives.
Dans la littérature scientifique, l'écart type est désigné par la lettre latine sigma (σ) et a un nom alternatif - « écart type » (écart type). Il est utilisé lorsqu'il est nécessaire de prendre en compte toutes les valeurs de l'échantillon avec un résultat très précis. Comme son nom l'indique, la racine carrée est requise pour déterminer le RMS.
L'écart type de signification peut être mis sur un pied d'égalité avec des valeurs statistiques telles que la moyenne, la médiane, le mode et les quartiles. L’un des avantages du RMS est la facilité de calcul. Il suffit d'effectuer quelques opérations mathématiques simples pour déterminer l'écart type et l'utiliser pour des calculs ultérieurs.
Jusqu'à la fin du 20ème siècle, ces opérations étaient réalisées sans ordinateur, souvent même sans compter les accessoires. Aujourd'hui, pour déterminer le RMS, il suffit d'utiliser un logiciel, par exemple une application en ligne spéciale qui calcule l'écart type à partir des données saisies.