Calculadora de desvio padrão
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A Estatística é um ramo da ciência que se dedica à análise e sistematização de dados, bem como à expressão dos seus indicadores quantitativos e qualitativos em forma numérica.
De acordo com o grau de generalização, distinguem-se os dados estatísticos primários e agregados, de acordo com o número de características - unidimensionais e multidimensionais, e de acordo com o formato de organização - espaciais, temporais e mistos (espaço-temporais).
As estatísticas são a melhor ferramenta para exibir processos e fenômenos sociais, permitindo identificar pontos fracos e áreas problemáticas a tempo, fazer alterações apropriadas na legislação, processos de produção, normas legais e assim por diante.
As estatísticas, cujo nome vem da palavra latina status e se traduz como "situação das coisas", existem desde a época da Roma Antiga. Em seguida, foi usado para manter registros de propriedades, censos populacionais e comparar o potencial militar dos estados em guerra.
Mas recebeu o status de ciência apenas em 1746, substituindo os "estudos de estado" na Alemanha. A iniciativa pertence ao cientista alemão Gottfried Achenwall, que transformou a estatística em disciplina acadêmica em meados do século XVIII.
Desvio padrão
No âmbito da estatística, como ciência, surgiram muitos novos indicadores e valores. Isso incluía o desvio padrão (RMS), que ainda hoje é usado para descrever a dispersão de valores em um conjunto de dados em relação ao seu valor médio.
Essencialmente, SD é uma medida de variabilidade que descreve quantos dados de uma matriz divergem entre si. É amplamente utilizado em economia e finanças, em engenharia e em muitos outros ramos da ciência.
Segundo a definição oficial, o desvio padrão é um indicador da dispersão dos valores de uma variável aleatória em relação à sua expectativa matemática. Por sua vez, a expectativa matemática é análoga à média aritmética, mas com um número infinito de resultados.
Em termos simples, quanto menor o desvio padrão, mais precisamente os dados coletados refletem a realidade. Por outro lado, um desvio padrão elevado indica a ambiguidade da informação estatística recolhida. Além disso, o RMS permite identificar anomalias e outliers que não refletem a tendência principal e são exceções às regras.
Aqui estão alguns exemplos de COEX na prática:
- No setor financeiro, como medida de volatilidade.
- Em pesquisas sociológicas - para avaliar a opinião pública.
- No campo esportivo, para prever/prever as vitórias de equipes que possuem pontos fortes e fracos objetivos.
Na literatura científica, o desvio padrão é denotado pela letra latina sigma (σ), e tem um nome alternativo - “desvio padrão” (desvio padrão). É utilizado quando é necessário levar em consideração todos os valores da amostra com um resultado de alta precisão. Como o nome indica, a raiz quadrada é necessária para determinar o RMS.
O desvio padrão da significância pode ser equiparado a valores estatísticos como média, mediana, moda e quartis. Uma das vantagens do RMS é a facilidade de cálculo. Basta realizar algumas operações matemáticas simples para determinar o desvio padrão e utilizá-lo para cálculos posteriores.
Até ao final do século XX, estas operações eram realizadas sem computadores, muitas vezes até sem contar acessórios. Hoje, para determinar o RMS, basta utilizar um software, por exemplo, um aplicativo online especial que calcula o desvio padrão dos dados inseridos.