표준 편차와 평균 편차: 개요
데이터 집합 내에서 변동성을 측정하는 방법에는 여러 가지가 있지만 가장 많이 사용되는 두 가지 방법은 표준 편차와 평균 편차 (평균 절대 편차라고도 함)입니다. 비슷하지만이 두 측정의 계산 및 해석은 몇 가지 주요 측면에서 다릅니다. 금융 산업에서 범위와 변동성을 결정하는 것이 특히 중요하므로 회계, 투자 및 경제와 같은 분야의 전문가는 두 개념에 매우 익숙해야합니다.
표준 편차
표준 편차는 변동의 가장 일반적인 척도이며 주식 시장 또는 기타 투자의 변동성을 결정하는 데 자주 사용됩니다. 표준 편차를 계산하려면 분산을 결정해야합니다.
- 데이터 포인트를 더하고 총 데이터 포인트 수로 나누어 데이터 포인트의 평균 또는 평균을 구합니다. 각 데이터 포인트에서 평균을 빼고 각 데이터를 제곱합니다. 각 제곱 차이의 평균을 구합니다. 표준 편차는 단순히 결과 분산의 제곱근입니다.
변동 자체는 기본 데이터에서 더 큰 확산을 반영하므로 변동 자체는 변동성과 범위의 훌륭한 척도입니다. 각 점과 평균의 차이를 제곱하면 평균 미만의 값에 대해 음의 차이가 발생하는 것을 피할 수 있지만 분산이 더 이상 원래 데이터와 동일한 측정 단위에 있지 않음을 의미합니다. 분산의 제곱근을 취한다는 것은 표준 편차가 원래 측정 단위로 반환되고 추가 계산에서 해석하고 사용하기가 더 쉽다는 것을 의미합니다.
표준 편차는 시장 변동성을 측정하고 성과 추세를 예측할 수 있으므로 투자 및 거래 전략을 수립하는 데 종종 사용됩니다.
평균 편차 또는 평균 절대 편차
평균 편차 또는 평균 절대 편차는 변동성의 또 다른 척도입니다. 표준 편차와 유사하게 계산되지만 데이터 점과 해당 평균 간의 부정적인 차이 문제를 피하기 위해 제곱 대신 절대 값을 사용합니다. 평균 편차를 계산하려면
- 각 데이터 포인트 값에서 모든 데이터 포인트의 평균을 빼고 차이의 절대 값을 더하고 평균을 구합니다.
표준 편차와 평균 편차 차이
표준 편차는 시장 변동성을 측정하고 성과 추세를 예측할 수 있으므로 투자 및 거래 전략을 수립하는 데 종종 사용됩니다. 예를 들어, 인덱스 펀드는 벤치 마크 펀드와 비교할 때 평균 편차가 낮아야합니다. 즉, 예상대로 벤치 마크를 면밀히 추적하고 있음을 의미합니다. 보다 적극적인 자금은 표준 편차가 높고 변동성이 더 큽니다. 이 자금은 위험이 높고 수익성이 더 높습니다.
절대 값을 사용하면 표준 편차를 사용하는 것보다 추가 계산이 더 복잡하고 다루기 어렵 기 때문에 평균 평균 또는 절대 편차가 덜 자주 사용됩니다.
주요 테이크 아웃
- 데이터 집합 내에서 변동성을 측정하는 가장 보편적 인 두 가지 방법은 평균 편차 및 표준 편차입니다. 표준 편차는 가장 일반적인 변동 측정이며 주식 시장 또는 기타 투자의 변동성을 결정하는 데 자주 사용됩니다. 평균 절대 편차는 계산에 절대 값을 사용하는 또 다른 변동성 측정 값입니다.
