Kalkylator för standardavvikelse
Statistik är en vetenskapsgren som ägnar sig åt analys och systematisering av data, såväl som uttrycket av deras kvantitativa och kvalitativa indikatorer i numerisk form.
Beroende på graden av generalisering särskiljs primära och aggregerade statistiska data, enligt antalet funktioner - endimensionell och multidimensionell, och enligt organisationens format - rumslig, tidsmässig och blandad (spatio-temporal).
Statistik är det bästa verktyget för att visa sociala processer och fenomen, så att du kan identifiera svagheter och problemområden i tid, göra lämpliga ändringar i lagstiftning, produktionsprocesser, juridiska normer och så vidare.
Statistik, vars namn kommer från det latinska ordet status och översätts som "tillstånd", har funnits sedan antikens Rom. Sedan användes den för att föra register över egendom, folkräkningar och jämföra krigförande staters militära potential.
Men den fick status som vetenskap först 1746 och ersatte "statsstudier" i Tyskland. Initiativet tillhör den tyske vetenskapsmannen Gottfried Achenwall, som gjorde statistik till en akademisk disciplin i mitten av 1700-talet.
Standardavvikelse
Inom ramen för statistik, som vetenskap, har många nya indikatorer och värderingar dykt upp. Dessa inkluderar standardavvikelsen (RMS), som fortfarande används idag för att beskriva spridningen av värden i en datamängd om deras medelvärde.
I huvudsak är RMS ett mått på variabilitet som beskriver hur mycket data från en array som avviker från varandra. Det används i stor utsträckning inom ekonomi och finans, inom teknik och i många andra vetenskapsgrenar.
Enligt den officiella definitionen är standardavvikelsen en indikator på spridningen av värdena för en slumpvariabel i förhållande till dess matematiska förväntan. I sin tur är den matematiska förväntan en analog till det aritmetiska medelvärdet, men med ett oändligt antal utfall.
Förenklat sagt, ju lägre standardavvikelsen är, desto mer exakt återspeglar den insamlade informationen verkligheten. Omvänt indikerar en hög standardavvikelse tvetydigheten i den insamlade statistiska informationen. Dessutom låter RMS dig identifiera anomalier och extremvärden som inte speglar huvudtrenden och som är undantag från reglerna.
Här är några exempel på COEX i praktiken:
- Inom finanssektorn, som ett mått på volatilitet.
- I sociologiska undersökningar - för att bedöma den allmänna opinionen.
- På idrottsplatsen, för att förutsäga/förutsäga vinsterna för lag som har objektiva styrkor och svagheter.
I den vetenskapliga litteraturen betecknas standardavvikelsen med den latinska bokstaven sigma (σ), och har ett alternativt namn - "standardavvikelse" (standardavvikelse). Den används när det är nödvändigt att ta hänsyn till alla provvärden med ett mycket exakt resultat. Som namnet antyder krävs kvadratroten för att bestämma RMS.
Signifikansstandardavvikelse kan sättas i paritet med sådana statistiska värden som medelvärde, median, mod och kvartiler. En av fördelarna med RMS är den enkla beräkningen. Det räcker med att utföra några enkla matematiska operationer för att fastställa standardavvikelsen och använda den för ytterligare beräkningar.
Fram till slutet av 1900-talet utfördes dessa operationer utan datorer, ofta även utan att räkna tillbehör. Idag, för att bestämma RMS, räcker det att använda programvara, till exempel en speciell onlineapplikation som beräknar standardavvikelsen från inmatade data.