Matematikoje empirinė taisyklė sako, kad įprastame duomenų rinkinyje praktiškai visi duomenys atitiks tris standartinius nuokrypius. Standartinis nuokrypis. Statistikos požiūriu, standartinis duomenų rinkinio nuokrypis yra nuokrypių tarp reikšmių dydžio matas stebėjimų vidurkis. Vidurkis yra visų rinkinyje esančių skaičių vidurkis.
Empirinė taisyklė taip pat vadinama Trijų sigmų taisykle arba 68-95-99,7 taisykle, nes:
- Pagal pirmąjį standartinį nuokrypį nuo vidurkio lieka 68% visų duomenų
- 95% visų duomenų pateks į du standartinius nuokrypius
- Beveik visi duomenys - 99,7% - patenka į tris standartinius nuokrypius (likę .3% naudojami atsiskaitymams, kurie yra beveik kiekviename duomenų rinkinyje, atsižvelgti)
Normalus skirstinys
Empirinė taisyklė atsirado todėl, kad tos pačios pasiskirstymo kreivių formos statistikams vis kartojosi. Empirinė taisyklė taikoma normaliam pasiskirstymui. Normaliame skirstinyje praktiškai visi duomenys patenka į tris standartinius vidurkio nuokrypius. Vidutinis Vidutinis Vidutinis yra esminė matematikos ir statistikos sąvoka. Apskritai, vidurkis reiškia vidutinę arba labiausiai paplitusią vertę rinkinyje, režimas ir mediana yra vienodi.
- Vidurkis yra visų duomenų rinkinio skaičių vidurkis.
- Režimas yra skaičius, kuris dažniausiai kartojasi duomenų rinkinyje.
- Mediana yra skirtumas tarp didžiausio ir mažiausio skaičiaus rinkinyje.
Tai reiškia, kad vidurkis, būdas ir mediana Mediana Mediana yra statistinis matas, kuris nustato duomenų rinkinio vidurinę vertę, nurodytą didėjimo tvarka (t. Y. Nuo mažiausios iki didžiausios). Mediana turėtų patekti į duomenų rinkinio centrą. Pusė duomenų turėtų būti viršutiniame rinkinio gale, o kita pusė žemiau.
Standartinio nuokrypio nustatymas
Empirinė taisyklė yra ypač naudinga prognozuojant rezultatus duomenų rinkinyje. Pirmiausia reikia apskaičiuoti standartinį nuokrypį. Formulė pateikta žemiau:
Aukščiau pateikta sudėtinga formulė suskaidoma taip:
- Nustatykite duomenų rinkinio vidurkį, kuris yra bendras duomenų rinkinys, padalytas iš skaičių kiekio.
- Kiekvienam skaičiui rinkinyje atimkite vidurkį, tada gautą skaičių kvadratuokite.
- Naudodami kvadrato reikšmes, nustatykite kiekvieno vidurkį.
- Raskite 3 žingsnyje apskaičiuotų vidurkių šaknį.
Tai yra standartinis nuokrypis tarp trijų pirminių normalaus pasiskirstymo procentų, per kurį didžioji dalis rinkinio duomenų turėtų nukristi, išskyrus nedidelį procentą pašalinių rodiklių atžvilgiu.
Naudodamiesi empirine taisykle
Kaip minėta pirmiau, empirinė taisyklė yra ypač naudinga prognozuojant rezultatus duomenų rinkinyje. Statistiškai, nustačius standartinį nuokrypį, duomenų rinkiniui gali būti lengvai taikoma empirinė taisyklė, parodanti, kur pasiskirstę duomenys yra.
Prognozavimas Prognozavimas Prognozavimas reiškia praktiką numatyti, kas įvyks ateityje, atsižvelgiant į praeities ir dabarties įvykius. Iš esmės tai yra sprendimų priėmimo priemonė, padedanti verslui susidoroti su ateities neapibrėžtumo poveikiu, nagrinėjant istorinius duomenis ir tendencijas. yra įmanoma, nes net nežinant visų duomenų specifikos, galima prognozuoti, kur duomenys pateks į rinkinį, remiantis 68%, 95% ir 99,7% nurodytais nurodymais, kur turėtų likti visi duomenys.
Daugeliu atvejų empirinė taisyklė yra svarbiausia, kad padėtų nustatyti rezultatus, kai nėra visų duomenų. Tai leidžia statistikams - arba tiems, kurie tyrinėja duomenis - įgyti supratimą, kur duomenys kris, kai tik viskas bus. Empirinė taisyklė taip pat padeda patikrinti, kaip normalus yra duomenų rinkinys. Jei duomenys nesilaiko empirinės taisyklės, tai nėra įprastas pasiskirstymas ir turi būti atitinkamai apskaičiuojamas.
Susiję skaitymai
Finansai yra oficialus pasaulinio finansų modeliavimo ir vertinimo analitiko (FMVA) ™ FMVA® sertifikavimo teikėjas. Prisijunkite prie 350 600 ir daugiau studentų, dirbančių tokiose įmonėse kaip „Amazon“, „JP Morgan“ ir „Ferrari“ sertifikavimo programa, skirta padėti visiems tapti pasaulinio lygio finansų analitikais. . Norint toliau mokytis ir tobulėti karjeroje, bus naudingi toliau pateikiami papildomi finansų ištekliai:
- Centrinė tendencija Centrinė tendencija Centrinė tendencija yra aprašomoji duomenų rinkinio santrauka per vieną vertę, atspindinčią duomenų paskirstymo centrą. Kartu su kintamumu
- Nominalūs duomenys Nominalūs duomenys Statistikoje nominalūs duomenys (taip pat žinomi kaip nominali skalė) yra duomenų rūšis, naudojama kintamiesiems žymėti nepateikiant jokios kiekybinės vertės
- Neparametriniai testai. Neparametriniai bandymai. Statistikoje ne parametrai yra statistinės analizės metodai, kuriems nereikia paskirstymo, kad būtų įvykdytos būtinos analizuojamos prielaidos.
- Kintamumas Kintamumas Kintamumas yra vertybinių popierių kainos svyravimų greičio matas bėgant laikui. Jis nurodo rizikos lygį, susijusį su vertybinių popierių kainos pokyčiais. Investuotojai ir prekybininkai apskaičiuoja vertybinių popierių nepastovumą, kad įvertintų ankstesnius kainų pokyčius
