Kalkulator standardnega odklona
![Kalkulator standardnega odklona](/media/images/standard_deviation_calculator.webp)
Statistika je veja znanosti, ki se ukvarja z analizo in sistematizacijo podatkov ter izražanjem njihovih kvantitativnih in kvalitativnih kazalcev v numerični obliki.
Glede na stopnjo posplošenosti ločimo primarne in agregirane statistične podatke, glede na število značilnosti - enodimenzionalne in večdimenzionalne ter glede na obliko organizacije - prostorske, časovne in mešane (prostorsko-časovne).
Statistika je najboljše orodje za prikaz družbenih procesov in pojavov, ki vam omogoča, da pravočasno prepoznate slabosti in problematična področja, ustrezno spremenite zakonodajo, proizvodne procese, pravne norme ipd.
Statistika, katere ime izhaja iz latinske besede status in se prevaja kot "stanje stvari", obstaja že od časa starega Rima. Nato so ga uporabljali za vodenje evidenc premoženja, popise prebivalstva in primerjavo vojaških potencialov vojskujočih se držav.
Vendar je status znanosti dobila šele leta 1746 in je v Nemčiji nadomestila "državne študije". Pobuda pripada nemškemu znanstveniku Gottfriedu Achenwallu, ki je sredi 18. stoletja statistiko spremenil v akademsko disciplino.
Standardni odklon
V okviru statistike kot vede se je pojavilo veliko novih kazalnikov in vrednosti. Ti so vključevali standardni odklon (RMS), ki se še danes uporablja za opis širjenja vrednosti v nizu podatkov o njihovi srednji vrednosti.
V bistvu je RMS merilo variabilnosti, ki opisuje, koliko podatkov iz enega niza se razlikuje drug od drugega. Široko se uporablja v ekonomiji in financah, v tehniki in v številnih drugih vejah znanosti.
V skladu z uradno definicijo je standardni odklon indikator razpršitve vrednosti naključne spremenljivke glede na njeno matematično pričakovanje. Po drugi strani pa je matematično pričakovanje analog aritmetične sredine, vendar z neskončnim številom izidov.
Preprosto povedano, nižji kot je standardni odklon, natančneje zbrani podatki odražajo resničnost. Nasprotno pa visok standardni odklon kaže na dvoumnost zbranih statističnih informacij. Poleg tega RMS omogoča prepoznavanje anomalij in odstopanj, ki ne odražajo glavnega trenda in so izjeme od pravil.
Tukaj je nekaj primerov COEX v praksi:
- V finančnem sektorju kot merilo volatilnosti.
- V socioloških raziskavah - za oceno javnega mnenja.
- Na športnem področju za napovedovanje/napovedovanje zmag ekip, ki imajo objektivne prednosti in slabosti.
V znanstveni literaturi je standardna deviacija označena z latinsko črko sigma (σ) in ima alternativno ime - "standardna deviacija" (standardna deviacija). Uporablja se, kadar je treba upoštevati vse vrednosti vzorca z zelo natančnim rezultatom. Kot pove ime, je za določitev RMS potreben kvadratni koren.
Standardno deviacijo pomembnosti lahko primerjamo s statističnimi vrednostmi, kot so povprečje, mediana, način in kvartili. Ena od prednosti RMS je enostavnost izračuna. Dovolj je, da izvedete nekaj preprostih matematičnih operacij, da določite standardno odstopanje in ga uporabite za nadaljnje izračune.
Do konca 20. stoletja so te operacije izvajali brez računalnikov, pogosto tudi brez štetja pripomočkov. Danes je za določitev RMS dovolj uporaba programske opreme, na primer posebne spletne aplikacije, ki izračuna standardno odstopanje od vnesenih podatkov.