ভেরিয়েন্স বনাম স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি | শীর্ষ 6 পার্থক্য (ইনফোগ্রাফিক্স)
ভেরিয়েন্স এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির মধ্যে পার্থক্য
বৈচিত্র্য ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে পরিমাপটি সন্ধান বা প্রাপ্ত করার একটি পদ্ধতি যা তারা একে অপরের থেকে কীভাবে আলাদা আদর্শ চ্যুতি আমাদের কীভাবে ডেটা সেট বা ভেরিয়েবলগুলি ডেটা সেট থেকে গড় বা গড় মান থেকে আলাদা হয় তা দেখায়।
ভেরিয়েন্স জনসংখ্যায় একটি গড় এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি থেকে ডেটা বিতরণ সন্ধান করতে সহায়তা করে জনসংখ্যায় ডেটা বিতরণ জানতেও সহায়তা করে তবে মানক বিচ্যুতি একটি গড় থেকে ডেটা বিচ্যুতি সম্পর্কে আরও স্পষ্টতা দেয়।
সূত্র
নীচে ভেরিয়েন্স এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির সূত্র রয়েছে।
যেখানে
- σ2 হল বৈকল্পিক
- এক্স পরিবর্তনশীল
- μ মানে
- এন হল ভেরিয়েবলের মোট সংখ্যা।
স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি হ'ল বৈকল্পিকের বর্গমূল।
উদাহরণ
এমন একটি গেমটি কল্পনা করুন যা এই জাতীয়ভাবে কাজ করে
মামলা 1
আপনি কার্ডের একটি সাধারণ ডেক থেকে একটি কার্ড আঁকেন
- যদি আপনি 7 ড্র করেন তবে আপনি 2000 / - মার্কিন ডলার জিতবেন
- আপনি যদি except টি বাদে অন্য কোনও কার্ড চয়ন করেন তবে আপনাকে 100 / - টাকা দেওয়া হবে
মামলা -২
- যদি আপনি 7 ড্র করেন তবে আপনি 1,22,000 / - মার্কিন ডলার জিতবেন
- আপনি যদি 7 বাদে অন্য কোনও কার্ড চয়ন করেন তবে আপনি 10,100 / - টাকা দেবেন
ধরে নিন যে আপনি 52,000 বার একটি খেলা খেলেছেন।
একটি বিচ্ছিন্ন র্যান্ডম ভেরিয়েবলের জন্য, তারতম্যটি
পাই যেখানে ফলাফলের সম্ভাবনা।
উভয় ক্ষেত্রেই প্রতি খেলায় গড় লাভ হয় .6১.৫৪ টাকা কোন গেমটি আপনি ভাল খেলতে চান এমন একটি নির্দিষ্ট উপকরণ রয়েছে যা সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে। অর্থাৎ আমাদের বৈকল্পিক এবং মানক বিচ্যুতি গণনা করতে হবে
আমাদের প্রত্যাশিত মান থেকে সাধারণ বিচ্যুতি পরিমাপ করা প্রয়োজন এবং একটি সাধারণ পরিমাপ হ'ল ভেরিয়েন্স। কেস -১ এর ভেরিয়েন্স কেস -২ এর প্রকরণের চেয়ে অনেক কম, যার অর্থ -২ ক্ষেত্রে ডেটা গড় মান অর্থাৎ 64৪.৫৪ রুপি তাই কেস -১ গেমটি কেস -২ গেমের চেয়ে কম ঝুঁকিপূর্ণ।
ফিনান্সে আমরা উদাহরণস্বরূপ স্টকগুলির অস্থিরতার বিষয়ে কথা বলি যার অর্থ আর্থিক সম্পত্তির রিটার্নের বড় ধাক্কা বড় ধাক্কা পরে থাকে এবং আর্থিক সম্পত্তির রিটার্নে ছোট ছোট ধাক্কা ছোট ধাক্কা অনুসরণ করে
ভেরিয়েন্স বনাম স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি ইনফোগ্রাফিক্স
আসুন ভেরিয়েন্স বনাম স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির মধ্যে শীর্ষস্থানীয় পার্থক্যগুলি দেখুন।
মূল পার্থক্য
মূল পার্থক্যগুলি নিম্নরূপ -
- বৈকল্পিক ডেটা অস্থিরতার একটি আনুমানিক ধারণা দেয়। Of 68% মানগুলি গড় থেকে +1 এবং -1 স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির মধ্যে রয়েছে। তার মানে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি আরও বিশদ দেয়।
- বৈকল্পিকতা একটি নির্দিষ্ট ডিগ্রি অনিশ্চয়তার সাথে পরিকল্পিত এবং আসল আচরণ সম্পর্কে জানতে ব্যবহৃত হয়। ভেরিয়েবলের দুটি সেটের মধ্যে সম্পর্কের উপস্থিতি সম্পর্কে স্ট্যাটিস্টিকাল টেস্টের জন্য স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি ব্যবহার করা হয়
- বৈকল্পিক কেন্দ্রীয় মানের আশেপাশে একটি জনসংখ্যার ডেটা বিতরণকে পরিমাপ করে। স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি কেন্দ্রীয় মানের সাথে সম্পর্কিত ডেটার বন্টনকে পরিমাপ করে
- দুটি রূপের সমষ্টি (var (A + B) ≥ var (A) + var (B) var সুতরাং বৈকল্পিক সুসংগত নয় two দুটি স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি এসডি (A + B) ≤ এসডি (এ) + এসডি (বি) এর যোগফল , স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি সুসংগত It এটি ডেটাগুলির সঙ্কোচনের ধারণা দেয় sy প্রতিসাম্য বন্টনের স্কিউনেসের মান -1> 0> 1 এর মধ্যে থাকে।
- জ্যামিতিক গড়টি তারতম্যের ক্ষেত্রে আরও সংবেদনশীল তবে বীণিতিক গড়টি। একটি জ্যামিতিক মান বিচ্যুতি একটি জনসংখ্যার মধ্যে আস্থার ব্যবধানের সীমাটি সন্ধান করতে ব্যবহৃত হয়।
ভেরিয়েন্স বনাম স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি তুলনামূলক সারণী
| বৈচিত্র্য | আদর্শ চ্যুতি | |
| গড় থেকে স্কোয়ারের গড় পার্থক্য | বৈকল্পিকের বর্গমূল | |
| ডেটা সেটের মধ্যে ব্যবস্থাগুলি ছড়িয়ে পড়ে | এটি পরিমাপের চারদিকে ছড়িয়ে পড়ে | |
| বৈকল্পিকতা সাব-অ্যাডেটিভ নয় | কোনও বহিরাগত না করে প্রতিসম বিতরণের জন্য ছড়িয়ে পড়ার পরিমাণ measure | |
| বৈচিত্র্য একটি জনসংখ্যার ডেটারের ভোলাবিলিটিও পরিমাপ করে | অর্থের ক্ষেত্রে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি প্রায়শই অস্থিরতা বলে | |
| ফলাফলটি গড় থেকে কতটা পৃথক হয় তা বৈকল্পিকতা পরিমাপ করে। | স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি পরিমাপ করে প্রত্যাশিত মান থেকে সাধারণ স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিটি কত দূর। স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি অনিশ্চয়তার একটি পরিমাপ হিসাবে পরিবেশন করতে পারে | |
| ফিনান্সে, এটি স্ট্যান্ডার্ড থেকে কর্মক্ষমতাটির প্রকৃত বিচ্যুতি পরিমাপ করতে সহায়তা করে। | স্টকস, মিউচুয়াল ফান্ড ইত্যাদিতে বিনিয়োগ সম্পর্কিত সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন একটি দরকারী হাতিয়ার কারণ এটি বাজারের অস্থিরতার সাথে সম্পর্কিত ঝুঁকিকে মাপায়। | |
| বৈকল্পিকতা জেনে সংস্কারমূলক ব্যবস্থা গ্রহণ করা যেতে পারে। | ঝুঁকি বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া হ'ল বিভিন্ন স্টকের স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি গণনার সময় সংগৃহীত ফলাফলটির বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা এবং ফলাফলটি তহবিলের বিনিয়োগ সম্পর্কিত কার্যকর সিদ্ধান্ত নিতে বিশ্লেষণ করা হয়। |
ভেরিয়েন্স এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি ব্যবহার
তেল মূল্য নির্ধারণের উদাহরণ
- এক বছরে তেলের দাম কী হবে? এক দামের অনুমান নয়। এটির কম বা বেশি হওয়ার সম্ভাবনা
- বিলম্বের মধ্যে পার্থক্য, স্ক্র্যাপ / মেরামতের বিভিন্নতা, ফ্লাইটের আসল প্রকৃত বনাম পরিকল্পনা করা
- পরবর্তী মানটি কি গড়ের দিকে ফিরে যায় বা এটি কেবল সর্বশেষ মানের উপর নির্ভর করে?
- পরবর্তী পরিমাণের চাহিদা কি গড়ের দিকে ফিরে যায় বা এটি কেবলমাত্র চাহিদার শেষ পরিমাণের উপর নির্ভর করে?
বেশ কয়েকটি সময়কালের জন্য পূর্বাভাসের পরিমাণ (20 মাসের জন্য তেলের দাম)
* গ্রাফটি এক বছরের ডেটা বিবেচনা করে তৈরি করা হয় তবে টেবিলের মধ্যে দেখানো তথ্যগুলি কেবলমাত্র 6 মাসের জন্য এবং মানটি এলোমেলোভাবে বেছে নেওয়া হয় যা তেলের দামের বাজারের তথ্যের সাথে একই রকম নাও হতে পারে।
সর্বশেষ ভাবনা
ভেরিয়েন্স এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি উভয়ই এর গড় বিন্দু থেকে ডেটার বিস্তার পরিমাপ করে। এটি মিউচুয়াল ফান্ড, স্টক ইত্যাদির বিনিয়োগে ঝুঁকি নির্ধারণে সহায়তা করে এটি সময়কালে তাপমাত্রার পরিবর্তনের জন্য আবহাওয়ার পূর্বাভাসে এবং প্রকল্পের ঝুঁকি মূল্যায়নের জন্য মন্টি কার্লো সিমুলেশন ব্যবহার করা একটি দরকারী সরঞ্জাম tool
