độ lệch chuẩn của một tập dữ liệu là gì
'Độ lệch Chuẩn' là gì. Độ lệch chuẩn là thước đo độ phân tán của một tập hợp dữ liệu so với giá trị trung bình của nó. Nếu các điểm dữ liệu càng xa giá trị trung bình, thì sẽ có độ lệch cao hơn trong tập dữ liệu. Độ lệch chuẩn được tính bằng căn bậc hai của phương sai bằng cách xác định sự thay đổi giữa mỗi điểm dữ liệu so với giá trị trung bình.
Sự khác biệt sau đó được bình phương, tổng hợp và tính trung bình để tạo ra phương sai. Độ lệch chuẩn chỉ đơn giản là căn bậc hai của phương sai, đưa nó trở lại đơn vị đo ban đầu. Ngược lại, điểm Z là số độ lệch chuẩn mà một điểm dữ liệu nhất định nằm so với giá trị trung bình. Để tính điểm Z, chỉ cần trừ giá trị trung bình từ mỗi điểm dữ liệu và chia kết quả cho độ lệch chuẩn. Đối với các điểm dữ liệu dưới mức trung bình, điểm Z là âm. Trong hầu hết các tập dữ liệu lớn, 99% giá trị có điểm Z từ -3 đến 3, có nghĩa là chúng nằm trong ba độ lệch chuẩn trên và dưới giá trị trung bình. Trong đầu tư, độ lệch chuẩn và điểm Z có thể là những công cụ hữu ích trong việc xác định sự biến động của thị trường.