Стандартное отклонение против среднего отклонения: обзор
Несмотря на то, что существует множество различных способов измерения изменчивости в наборе данных, два из самых популярных - это стандартное отклонение и среднее отклонение, также называемое средним абсолютным отклонением. Несмотря на схожесть, расчет и интерпретация этих двух измерений различаются в некоторых ключевых аспектах. Определение диапазона и волатильности особенно важно в финансовой индустрии, поэтому профессионалы в таких областях, как бухгалтерский учет, инвестиции и экономика, должны быть хорошо знакомы с обеими концепциями.
Среднеквадратичное отклонение
Стандартное отклонение является наиболее распространенной мерой изменчивости и часто используется для определения волатильности фондовых рынков или других инвестиций. Чтобы рассчитать стандартное отклонение, вам нужно определить дисперсию:
- Найдите среднее или среднее значение точек данных, сложив их и разделив итоговое значение на количество точек данных. Вычтите среднее значение для каждой точки данных и возведите в квадрат каждую из них. Определите среднее значение каждой из этих квадратов разностей. Стандартное отклонение - это просто квадратный корень из полученной дисперсии.
Отклонение само по себе является отличной мерой изменчивости и диапазона, поскольку большее отклонение отражает больший разброс в базовых данных. Возведение в квадрат различий между каждой точкой и средним позволяет избежать проблемы отрицательных различий для значений ниже среднего, но это означает, что разница больше не соответствует той же единице измерения, что и исходные данные. Взятие квадратного корня из отклонения означает, что стандартное отклонение возвращается к исходной единице измерения, и его легче интерпретировать и использовать в дальнейших вычислениях.
Стандартное отклонение часто используется при создании стратегий инвестирования и торговли, потому что оно может помочь измерить волатильность рынка и предсказать тенденции производительности.
Среднее отклонение или среднее абсолютное отклонение
Среднее отклонение, или среднее абсолютное отклонение, является еще одним показателем изменчивости. Он рассчитывается аналогично стандартному отклонению, но использует квадраты вместо абсолютных значений, чтобы обойти проблему отрицательных различий между точками данных и их средними значениями. Для расчета среднего отклонения:
- Вычтите среднее значение всех точек данных из каждого значения точки данных. Добавьте и усредните абсолютные значения разностей.
Разница между стандартным отклонением и средним отклонением
Стандартное отклонение часто используется при создании стратегий инвестирования и торговли, потому что оно может помочь измерить волатильность рынка и предсказать тенденции производительности. Например, индексный фонд должен иметь низкое среднее отклонение по сравнению с эталонным фондом. Это означает, что он внимательно следит за тестом, как и должно быть. Более агрессивные фонды имеют высокое стандартное отклонение и большую волатильность. Эти средства высокорискованны и потенциально более прибыльны.
Среднее среднее значение или абсолютное отклонение используется реже, поскольку использование абсолютных значений делает дальнейшие вычисления более сложными и громоздкими, чем использование стандартного отклонения.
Ключевые вынос
- Двумя наиболее популярными способами измерения изменчивости в наборе данных являются среднее отклонение и стандартное отклонение. Стандартное отклонение является наиболее распространенным показателем изменчивости и часто используется для определения волатильности фондовых рынков или других инвестиций. Среднее отклонение или Среднее абсолютное отклонение, это еще одна мера изменчивости, которая использует абсолютные значения в своих расчетах.
