Empiiriline reegel - ülevaade, standardhälbe valem, kasutusviisid

Matemaatikas ütleb empiiriline reegel, et tavalises andmekogumis langeb praktiliselt iga andmestik kolme standardhälbe alla. Standardhälve Statistika seisukohalt on andmekogumi standardhälve väärtuste vaheliste kõrvalekallete suuruse mõõt tähelepanekutest sisaldas keskmist. Keskmine on kõigi komplektis olevate arvude keskmine.

Empiirilist reeglit nimetatakse ka kolme sigma reegliks või reegliks 68-95-99,7, kuna:

  • Esimese standardhälbe keskmisest jääb 68% kõigist andmetest
  • 95% kõigist andmetest jääb kahe standardhälbe piiridesse
  • Peaaegu kõik andmed - 99,7% - jäävad kolme standardhälbe alla (järelejäänud 0,3% kasutatakse peaaegu igas andmekogumis esinevate kõrvalekallete arvestamiseks)

Empiiriline reegel

Normaalne jaotus

Empiiriline reegel tekkis seetõttu, et sama jaotuskõverate kuju ilmus statistikutele ikka ja jälle. Empiiriline reegel kehtib normaaljaotuse kohta. Normaaljaotuses jäävad praktiliselt kõik andmed keskmise kolme standardhälbe piiridesse. Keskmine keskmine keskmine on matemaatikas ja statistikas oluline mõiste. Üldiselt tähendab keskmine keskmise või kõige levinuma väärtuse kogu, režiim ja mediaan on võrdsed.

  • Keskmine on kõigi andmekogumis olevate arvude keskmine.
  • Režiim on number, mida andmekogumis kõige sagedamini korratakse.
  • Mediaan on hulga suurima ja madalaima arvu vahelise leviku väärtus.

See tähendab, et keskmine, režiim ja mediaan Mediaan Mediaan on statistiline mõõde, mis määrab andmekogumi keskmise väärtuse kasvavas järjekorras (st väikseimast suurima väärtuseni). Mediaan peaks kõik langema andmekogumi keskmesse. Pooled andmed peaksid olema komplekti ülemises otsas ja teine ​​pool allpool.

Standardhälbe määramine

Empiiriline reegel on eriti kasulik andmekogumi tulemuste prognoosimiseks. Esiteks tuleb arvutada standardhälve. Valem on esitatud allpool:

Standardhälve - valem

Ülaltoodud keeruline valem laguneb järgmiselt:

  1. Määrake andmekogumi keskmine, mis on andmekogumi kogusumma jagatuna arvude kogusega.
  2. Lahutage iga hulga numbri keskmine ja ruudutage saadud arv ruutu.
  3. Kasutades ruutu väärtusi, määrake nende keskmine.
  4. Leidke 3. etapis arvutatud keskmiste ruutjuur.

See on standardhälve normaaljaotuse kolme esmase protsendi vahel, mille piires peaks enamik kogumi andmetest langema, välja arvatud väike protsent kõrvaltoimete korral.

Empiirilise reegli kasutamine

Nagu eespool mainitud, on empiiriline reegel eriti kasulik tulemuste prognoosimiseks andmekogumis. Statistiliselt võib standardhälbe määramise järel andmekogumi suhtes kohaldada empiirilist reeglit, näidates, kus jaotuvad andmed.

Prognoosimine Prognoosimine Prognoosimine viitab tavale ennustada, mis tulevikus juhtub, võttes arvesse minevikus ja praegu aset leidnud sündmusi. Põhimõtteliselt on see otsuste tegemise tööriist, mis aitab ettevõtetel ajalooliste andmete ja suundumuste uurimisega toime tulla tuleviku ebakindluse mõjudega. on võimalik, sest isegi ilma kõigi andmete spetsiifikat teadmata saab prognoose teha, kuhu andmed kogumisse jäävad, tuginedes 68%, 95% ja 99,7% dikteerimisele, mis näitab, kuhu kõik andmed peaksid jääma.

Enamikul juhtudel on empiiriline reegel esmane, et aidata tulemusi välja selgitada, kui kõik andmed pole saadaval. See võimaldab statistikutel - või neid uurivatel - saada ülevaade andmete langemise kohast, kui kõik on olemas. Empiiriline reegel aitab kontrollida ka andmekogumi normaalsust. Kui andmed ei pea kinni empiirilisest reeglist, siis pole see normaalne jaotus ja tuleb vastavalt arvutada.

Seotud lugemised

Finance on ülemaailmse finantsmudeli modelleerimise ja hindamise analüütiku (FMVA) ametlik pakkuja. FMVA® sertifikaat. Liituge 350 600+ üliõpilasega, kes töötavad sellistes ettevõtetes nagu Amazon, JP Morgan ja Ferrari, mis on loodud selleks, et aidata kõigil saada maailmatasemel finantsanalüütikuks . Õppimise jätkamiseks ja oma karjääri edendamiseks on kasulikud allpool olevad täiendavad finantsressursid:

  • Keskne tendents Keskne tendents Keskne tendents on andmekogumi kirjeldav kokkuvõte ühe väärtuse kaudu, mis kajastab andmejaotuse keskpunkti. Koos varieeruvusega
  • Nominaalsed andmed Nominaalsed andmed Statistikas on nominaalsed andmed (tuntud ka kui nominaalne skaala) andmetüüp, mida kasutatakse muutujate märgistamiseks ilma kvantitatiivse väärtuseta
  • Mitteparameetrilised testid Mitteparameetrilised testid Statistikas on mitteparameetrilised testid statistilise analüüsi meetodid, mis ei nõua jaotust analüüsitavate eelduste täitmiseks
  • Volatiilsus Volatiilsus Volatiilsus on väärtpaberi hinna ajas kõikumise määra mõõt. See näitab väärtpaberi hinnamuutustega seotud riski taset. Investorid ja kauplejad arvutavad väärtpaberi volatiilsuse, et hinnata varasemaid hinnakõikumisi

Lang L: none (rec-post)