Matematikte ampirik kural, normal bir veri setinde hemen hemen her veri parçasının üç standart sapma dahilinde olacağını söyler Standart Sapma İstatistik açısından, bir veri setinin standart sapması, değerler arasındaki sapmaların büyüklüğünün bir ölçüsüdür. ortalamanın içerdiği gözlemlerin. Ortalama, küme içindeki tüm sayıların ortalamasıdır.
Ampirik kural, Üç Sigma Kuralı veya 68-95-99.7 Kuralı olarak da anılır, çünkü:
- Ortalamadan ilk standart sapmada, tüm verilerin% 68'i kalır
- Tüm verilerin% 95'i iki standart sapma dahilinde olacaktır
- Neredeyse tüm veriler -% 99,7 - üç standart sapma dahilindedir (kalan% 0,3, neredeyse her veri kümesinde bulunan aykırı değerleri hesaba katmak için kullanılır)
Normal dağılım
Ampirik kural ortaya çıktı çünkü aynı dağılım eğrileri şekli istatistikçilere defalarca görünmeye devam etti. Ampirik kural normal dağılım için geçerlidir. Normal bir dağılımda, hemen hemen tüm veriler, ortalamanın üç standart sapması içinde yer alır. Ortalama Ortalama Ortalama, matematik ve istatistikte önemli bir kavramdır. Genel olarak bir ortalama, mod ve medyanın tümü eşit olan bir koleksiyondaki ortalamayı veya en yaygın değeri ifade eder.
- Ortalama, veri kümesindeki tüm sayıların ortalamasıdır.
- Mod, veri kümesi içinde en sık tekrar eden sayıdır.
- Ortanca, küme içindeki en yüksek ve en düşük sayılar arasındaki yayılmanın değeridir.
Bu, ortalama, mod ve medyan Medyan Medyan'ın artan sırada listelenen bir veri setinin orta değerini belirleyen istatistiksel bir ölçü olduğu anlamına gelir (yani, en küçükten en büyüğe). Ortanca değerin tümü, veri kümesinin ortasına gelmelidir. Verilerin yarısı setin üst ucunda, diğer yarısı ise altında olmalıdır.
Standart Sapmanın Belirlenmesi
Ampirik kural, bir veri kümesindeki sonuçları tahmin etmek için özellikle yararlıdır. Öncelikle standart sapma hesaplanmalıdır. Formül aşağıda verilmiştir:
Yukarıdaki karmaşık formül şu şekilde bozulur:
- Veri kümesinin toplamı olan veri kümesinin ortalamasını sayıların miktarına bölünerek belirleyin.
- Kümedeki her sayı için, ortalamayı çıkarın, ardından elde edilen sayının karesini alın.
- Karesi alınmış değerleri kullanarak her birinin ortalamasını belirleyin.
- 3. adımda hesaplanan ortalamaların karekökünü bulun.
Bu, normal dağılımın üç birincil yüzdesi arasındaki standart sapmadır ve aykırı değerler için küçük bir yüzde hariç, kümedeki verilerin çoğunluğunun düşmesi gerekir.
Ampirik Kuralı Kullanma
Yukarıda bahsedildiği gibi, ampirik kural, bir veri setindeki sonuçları tahmin etmek için özellikle yararlıdır. İstatistiksel olarak, standart sapma belirlendikten sonra, veri seti, veri parçalarının dağılımda nerede olduğunu gösteren ampirik kurala kolayca tabi tutulabilir.
Öngörü Öngörü Öngörü, geçmişteki ve şimdiki olayları dikkate alarak gelecekte ne olacağını tahmin etme pratiğini ifade eder. Temel olarak, işletmelerin geçmiş verileri ve eğilimleri inceleyerek geleceğin belirsizliğinin etkisiyle başa çıkmalarına yardımcı olan bir karar verme aracıdır. Bu mümkündür, çünkü tüm veri özelliklerini bilmeden bile, tüm verilerin nerede durması gerektiğini gösteren% 68,% 95 ve% 99,7'ye dayalı olarak verilerin kümede nereye düşeceği konusunda tahminler yapılabilir.
Çoğu durumda, tüm veriler mevcut olmadığında sonuçların belirlenmesine yardımcı olmak için ampirik kural birincil kullanımdadır. İstatistikçilerin - veya verileri inceleyenlerin - her şey hazır olduğunda verilerin nereye düşeceği konusunda fikir edinmelerini sağlar. Ampirik kural ayrıca bir veri kümesinin ne kadar normal olduğunu test etmeye yardımcı olur. Veriler ampirik kurala uymuyorsa, bu normal bir dağılım değildir ve buna göre hesaplanmalıdır.
İlgili Okumalar
Finance, küresel Finansal Modelleme ve Değerleme Analistinin (FMVA) ™ FMVA® Sertifikasyonunun resmi sağlayıcısıdır Amazon, JP Morgan ve Ferrari sertifikasyon programı gibi şirketler için çalışan 350.600'den fazla öğrenciye katılın ve herkesin dünya çapında bir finansal analist olmasına yardımcı olmak için tasarlanmıştır . Öğrenmeye ve kariyerinizi ilerletmeye devam etmek için aşağıdaki ek Finans kaynakları faydalı olacaktır:
- Merkezi Eğilim Merkezi Eğilim Merkezi eğilim, veri dağıtımının merkezini yansıtan tek bir değer aracılığıyla bir veri kümesinin açıklayıcı bir özetidir. Değişkenlikle birlikte
- Nominal Veriler Nominal Veriler İstatistiklerde, nominal veriler (nominal ölçek olarak da bilinir), herhangi bir niceliksel değer sağlamadan değişkenleri etiketlemek için kullanılan bir veri türüdür.
- Parametrik Olmayan Testler Parametrik Olmayan Testler İstatistiklerde, parametrik olmayan testler, analiz edilecek gerekli varsayımları karşılamak için bir dağılım gerektirmeyen istatistiksel analiz yöntemleridir.
- Volatilite Volatilite Volatilite, bir menkul kıymetin fiyatındaki zaman içindeki dalgalanma oranının bir ölçüsüdür. Bir menkul kıymetin fiyat değişiklikleriyle ilişkili risk düzeyini gösterir. Yatırımcılar ve tüccarlar, fiyatlardaki geçmiş değişiklikleri değerlendirmek için menkul kıymetin oynaklığını hesaplar.