Термин «статистика» означает практику анализа и сбора числовых данных, которые предоставляются в больших количествах. Существует несколько статистических исследований, в том числе биология, финансы, психология, инженерия и многие другие. Статистические исследования помогают собирать и анализировать любые данные в числовой форме.
Стандартное отклонение и стандартная ошибка - два наиболее распространенных показателя, которые используются в области статистики. Основной мотив стандартного отклонения и стандартной ошибки - показать результаты статистического анализа и характеристики выборочных данных. Стандартное отклонение и стандартная ошибка немного сбивают с толку, но во многих отношениях они отличаются друг от друга.
Стандартное отклонение против стандартной ошибки
Основное различие между стандартным отклонением и стандартной ошибкой заключается в том, что они оба различаются по своим статистическим помехам. Стандартное отклонение помогает разрозненным значениям отдельных данных. Он показывает точность среднего, представляющего данные выборки. Стандартная ошибка основана на статистических помехах данных выборки.
В статистике стандартное отклонение выражает количество членов определенной группы, которое отличается от среднего значения той же группы. Карл Пирсон был первым, кто использовал стандартное отклонение при написании своих лекций. Этот термин был впервые использован в 1894 году. Стандартное отклонение было термином, используемым для замены альтернативных названий, использовавшихся ранее для тех же идей.
В статистике стандартная ошибка называется приблизительным стандартным отклонением, которое включается в статистическую совокупность выборки. Вариация, включенная в стандартную ошибку, находится между средним значением, которое рассчитывается на основе генеральной совокупности, и другим значением, которое является точным и принимается. Если расчет среднего включает больше точек данных, то стандартная ошибка будет меньше.
Таблица сравнения стандартного отклонения и стандартной ошибки
| Параметры сравнения | Среднеквадратичное отклонение | Стандартная ошибка |
|---|---|---|
| Значение | Мера разброса от среднего по набору данных. | Мера оценки за счет ее статистической точности. |
| Обозначает изменчивость | В пределах выборки. | В популяции среди множества выборок. |
| Тип | Описательная статистика. | Выведенный статистика. |
| Распределение | Наблюдение касается нормальной кривой. | Оценка связана с нормальной кривой. |
| Расчет | Путем извлечения дисперсии квадратным корнем. | Разделение стандартного отклонения на квадратный корень из размера выборки. |
Что такое стандартное отклонение?
Вариация указывает на отклонение значений от среднего. В результате степень вариации обозначается мерами вариации. Что касается мер вариации, стандартное отклонение является одним из наиболее часто используемых показателей. Для удобного математического анализа люди предпочитают стандартное отклонение, поскольку оно полностью основано на всех значениях, будь то самое высокое или самое низкое.
Стандартное отклонение называется мерой отклонения от среднего значения по набору данных. Его основной мотив - измерение абсолютной изменчивости любого распределения. Если дисперсия или изменчивость выше, чем стандартное отклонение, оно слишком велико. В результате величина отклонения также будет больше. Стандартное отклонение обозначается σ (сигма).
Что касается финансовых условий, стандартное отклонение используется в таких сделках, как паевые инвестиционные фонды, акции и другие. Стандартное отклонение используется для измерения рисков, связанных с инвестиционным инструментом. Это полезно для инвесторов, потому что дает им математическую основу для принятия решений на финансовом рынке об их инвестициях.
Стандартное отклонение можно рассчитать с помощью программного обеспечения, которое используется для статистического анализа, а также вручную. Чтобы получить окончательный результат, вам нужно выполнить несколько шагов, например найти среднее значение, а затем рассчитать отклонение каждого результата. Далее квадратное отклонение и находим сумму квадратов. Затем найдите дисперсию и найдите ее, а потом найдите из нее квадратный корень.
Что такое стандартная ошибка?
В математике стандартная ошибка используется для измерения изменчивости статистики. SE - его сокращенная форма. Это помогает приблизить стандартную ошибку в данном образце. Он оценивает точность, согласованность и эффективность выборки, или можно сказать, что он измеряет, как представить распределение выборки, которое точно представляет совокупность.
Среднее или среднее значение рассчитывается при наличии выборки из совокупности. Стандартная ошибка помогает исправить любые случайные неточности, связанные со сбором образцов. Когда собираются несколько образцов, это создает разницу между переменными, поскольку средние значения каждой выборки незначительно отличаются друг от друга. Разница рассчитывается как стандартная ошибка.
Стандартная ошибка полезна как с точки зрения статистики, так и с точки зрения экономики. Что касается финансовых условий, это полезно в области, связанной с эконометрикой. В этом исследовании исследователь использует стандартную ошибку для проверки гипотез и регрессионного анализа. В то время как в статистике выводов стандартная ошибка является основой для создания доверия между ними.
Стандартная ошибка рассчитывается путем деления стандартного отклонения на квадратный корень из размера выборки. Если в вычислении среднего будет больше точек данных, стандартная ошибка будет меньше. В результате данные будут более репрезентативными для истинного среднего значения. Если в данных обнаруживаются заметные отклонения, это означает, что стандартная ошибка велика.
Основные различия между стандартным отклонением и стандартной ошибкой
Вывод
Таким образом, можно сделать вывод, что статистические исследования играют важную роль в современном мире. Стандартное отклонение и стандартная ошибка - два наиболее распространенных показателя, используемых в области статистики. Оба они используются для демонстрации характеристик данных выборки и статистики анализа. Хотя они различаются по статистическим помехам.
Стандартное отклонение и стандартная ошибка не конкурируют между собой, потому что оба имеют свое применение. Стандартное отклонение помогает сделать вывод о вариативности и разбросе данных. С другой стороны, стандартная ошибка показывает, насколько точным является среднее значение выборки.
