[wiki] 標準差(Standard Deviation) @ 碎碎念 - 隨意窩
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此組數值的標準差為:. \sigma = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_ . [编辑]簡化計算公式.
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201111231112[wiki]標準差(StandardDeviation)?Programming轉自 http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A8%99%E6%BA%96%E5%B7%AE
我主要在意的是"常態分部規則",平均數為中心,左右各50%,平均數減一標準差則右邊包含了50%+34%=84%的機率。
算出一個系統的DrawDown的平均數和標準差,在平均數加碼就賺錢的機率是50%,在平均數減一標準差就賺錢的機率是84%!
可作為系統加碼點的一個參考。
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標準差
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標準差(StandardDeviation),在機率統計中最常使用作為統計分佈程度(statisticaldispersion)上的測量。
標準差定義為變異數的算術平方根,反映組內個體間的離散程度。
測量到分佈程度的結果,原則上具有兩種性質:
為非負數值,
與測量資料具有相同單位。
一個總量的標準差或一個隨機變量的標準差,及一個子集合樣品數的標準差之間,有所差別。
其公式如下所列。
標準差的觀念是由卡爾·皮爾遜 (KarlPearson)引入到統計中。
目錄
[隐藏]
1 闡述及應用
2 標準差的定義及簡易計算公式
2.1 標準計算公式
2.2 簡化計算公式
2.3 隨機變數的標準差計算公式
2.4 樣本標準差
2.5 連續隨機變數的標準差計算公式
2.6 標準差的性質
3 範例
4 常態分佈的規則
5 標準差與平均值之間的關係
6 幾何學解釋
7 外部連結
[编辑]闡述及應用
簡單來說,標準差是一組數值自平均值分散開來的程度的一種測量觀念。
一個較大的標準差,代表大部分的數值和其平均值之間差異較大;一個較小的標準差,代表這些數值較接近平均值。
例如,兩組數的集合 {0,5,9,14}和{5,6,8,9}其平均值都是7,但第二個集合具有較小的標準差。
標準差可以當作不確定性的一種測量。
例如在物理科學中,做重複性測量時,測量數值集合的標準差代表這些測量的精確度。
當要決定測量值是否符合預測值,測量值的標準差佔有決定性重要角色:如果測量平均值與預測值相差太遠(同時與標準差數值做比較),則認為測量值與預測值互相矛盾。
這很容易理解,因為如果測量值都落在一定數值範圍之外,可以合理推論預測值是否正確。
標準差應用於投資上,可作為量度回報穩定性的指標。
標準差數值越大,代表回報遠離過去平均數值,回報較不穩定故風險越高。
相反,標準差數值越小,代表回報較為穩定,風險亦較小。
[编辑]標準差的定義及簡易計算公式
[编辑]標準計算公式
假設有一組數值(皆為實數),其平均值為:
.
此組數值的標準差為:
.
[编辑]簡化計算公式
上述公式可以變換為一個較簡單的公式:
上述代數變換的過程如下:
[编辑]隨機變數的標準差計算公式
一隨機變量 X 的標準差定義為:
.
須注意並非所有隨機變量都具有標準差,因為有些隨機變量不存在期望值。
如果隨機變量 X 為 具有相同機率,則可用上述公式計算標準差。
[编辑]樣本標準差
在真實世界中,除非在某些特殊情況下,找到一個總體的真實的標準差是不現實的。
大多數情況下,總體標準差是通過隨機抽取一定量的樣本並計算樣本標準差估計的。
從一大組數值當中取出一樣本數值組合 ,常定義其樣本標準差:
樣本變異數 s2 是對總體變異數σ2的無偏估計。
s 中分母為 n -1 是因為 的自由度為 n −1 ,這是由於存在約束條件 。
[编辑]連續隨機變數的標準差計算公式
機率密度為 p(x) 的連續隨機變數 x 的標準差是:
其中
[编辑]標準差的性質
對於常數 c 和隨機變數 X 和 Y:
σ(X + c)=σ(X)其中: cov(X,Y) 表示隨機變數 X 和 Y 的共變異數。
[编辑]範例
這裡示範如何計算一組數的標準差。
例如一群孩童年齡的數值為{5,6,8,9}:
第一步,計算平均值
.
n =4(因為集合裏有4個數),分別設為:
用4取代 N 此為平均值。
第二步,計算標準差
用4取代 N 用7取代 此為標準差。
[编辑]常態分佈的規則
深藍區域是距平均值小於一個標準差之內的數值範圍。
在常態分佈中,此範圍所佔比率為全部數值之68%。
根據常態分佈,兩個標準差之內(深藍,藍)的比率合起來為95%。
根據常態分佈,三個標準差之內(深藍,藍,淺藍)的比率合起來為99%。
在實際應用上,常考慮一組數據具有近似於常態分佈的機率分佈。
若其假設正確,則約68%數值分佈在距離平均值有1個標準差之內的範圍,約95%數值分佈在距離平均值有2個標準差之內的範圍,以及約99.7%數值分佈在距離平均值有3個標準差之內的範圍。
稱為"68-95-99.7法則"。
[编辑]標準差與平均值之間的關係
一組數據的平均值及標準差常常同時作為參考的依據。
從某種意義上說,如果用平均值來考量數值的中心的話,則標準差也就是對統計的分散度的一個"自然"的測度。
因為由平均值所得的標準差要小於到其他任何一個點的標準差。
較確切的敘述為:設 為實數,定義函數
使用微積分或者通過配方法,不難算出 σ(r) 在下面情況下具有唯一最小值:
[编辑]幾何學解釋
從幾何學的角度出發,標準差可以理解為一個從 n 維空間的一個點到一條直線的距離的函數。
舉一個簡單的例子,一組數據中有3個值,X1,X2,X3。
它們可以在3維空間中確定一個點 P =(X1,X2,X3)。
想像一條通過原點的直線 。
如果這組數據中的3個值都相等,則點 P 就是直線 L 上的一個點,P 到 L 的距離為0,所以標準差也為0。
若這3個值不都相等,過點 P 作垂線PR 垂直於 L,PR 交 L 於點 R,則 R 的坐標為這3個值的平均數:
運用一些代數知識,不難發現點 P 與點 R 之間的距離(也就是點 P 到直線 L 的距離)是。
在 n 維空間中,這個規律同樣適用,把3換成 n 就可以了。
[编辑]外部連結
StandardDeviationCalculator 標準差計算器(英文)
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