في الاحتمالات والإحصاءات ، الانحراف المعياري لمتغير عشوائي هو متوسط مسافة متغير عشوائي من القيمة المتوسطة. يمثل كيفية توزيع المتغير العشوائي بالقرب من القيمة المتوسطة. يشير الانحراف المعياري الصغير إلى أن المتغير العشوائي يتم توزيعه بالقرب من القيمة المتوسطة. يشير الانحراف المعياري الكبير إلى أن المتغير العشوائي موزع بعيدًا عن متوسط القيمة. صيغة تعريف الانحراف المعياري الانحراف المعياري هو الجذر التربيعي لتباين المتغير العشوائي X ، بمتوسط قيمة μ. من تعريف الانحراف المعياري يمكننا الحصول عليه الانحراف المعياري للمتغير العشوائي المستمر للمتغير العشوائي المستمر مع متوسط القيمة μ ودالة كثافة الاحتمال f (x): أو الانحراف المعياري للمتغير العشوائي المنفصل للمتغير العشوائي X المنفصل ذي القيمة المتوسطة μ ووظيفة الكتلة الاحتمالية P (x): التوزيع الاحتمالي ► أنظر أيضا حاسبة الانحراف المعياري فرق توقع توزيع التوزيع الطبيعي
كيفية تقدير الانحراف المعياري الانحراف المعياري والنطاق كلاهما مقاييس لانتشار مجموعة البيانات. يخبرنا كل رقم بطريقته الخاصة عن مدى تباعد البيانات ، حيث إنهما مقياس قياس. على الرغم من عدم وجود علاقة واضحة بين النطاق والانحراف المعياري ، فهناك قاعدة أساسية يمكن أن تكون مفيدة في ربط هاتين الإحصائيتين. ويشار أحيانًا إلى هذه العلاقة باسم قاعدة النطاق للانحراف المعياري. تخبرنا قاعدة النطاق أن الانحراف المعياري لعينة يساوي ربع نطاق البيانات تقريبًا. بعبارة أخرى s = (الحد الأقصى - الحد الأدنى) / 4. هذه هي صيغة واضحة جدًا للاستخدام ، ويجب استخدامها فقط كتقدير تقريبي جدًا للانحراف المعياري. مثال للاطلاع على مثال على كيفية عمل قاعدة النطاق ، سننظر في المثال التالي. لنفترض أننا بدأنا بقيم البيانات 12 ، 12 ، 14 ، 15 ، 16 ، 18 ، 18 ، 20 ، 20 ، 25. هذه القيم لها متوسط 17 والانحراف المعياري لحوالي 4. 1. إذا قمنا بدلاً من ذلك بحساب نطاق بياناتنا أولاً بـ 25 - 12 = 13 ، ثم قسمة هذا العدد على أربعة لدينا تقديرنا للانحراف المعياري مثل 13/4 = 3. 25. هذا الرقم قريب نسبيًا من الانحراف المعياري الحقيقي وجيد لتقدير تقريبي.
ولكن ضع في اعتبارك أن الانحراف المعياري هو الأكثر فائدة عند تحليل الأداء السابق لصندوق مشترك واحد في عزلة. لا يستطيع المستثمرون الذين يمتلكون العديد من الصناديق المشتركة أن يأخذوا متوسط الانحراف المعياري لحوافظهم من أجل حساب التقلبات المتوقعة في محفظتهم. من أجل إيجاد الانحراف المعياري لحافظة متعددة الأصول ، سيحتاج المستثمر إلى حساب العلاقة بين كل صندوق ، بالإضافة إلى الانحراف المعياري. وبعبارة أخرى ، فإن التقلب (الانحراف المعياري) للمحفظة هو دالة لكيفية تحرك كل صندوق في الحافظة بالنسبة إلى كل صندوق آخر في الحافظة. يجب عليك استخدام الانحراف المعياري عند تحليل صناديق الاستثمار؟ يستخدم المستثمرون الانحراف المعياري لأداء الصندوق الاستثماري التاريخي في محاولة للتنبؤ بمجموعة من العوائد للصناديق المشتركة المختلفة. على الرغم من أن فائدته في قياس التقلبات في الأداء السابق يمكن أن توفر مؤشراً على التقلبات المستقبلية ، وبالتالي يمكن أن تساعد المستثمر في منع الخطأ في شراء صندوق مشترك عدواني للغاية ، فإن تقلب صندوق استثمار مشترك واحد ليس بالضرورة مصدر قلق في المحفظة. اعمال بناء. في الواقع ، يمكن للأموال التي كان لها فترات من التقلب الشديد في الماضي أن تكون مجانية لأموال أخرى في المحفظة التي تساعد على موازنة تقلبات الصندوق العدواني.
أبريل 4, 2021 فوركس للمبتدئين, مؤشرات الفوركس 212 زيارة مؤشر الانحراف المعياري هو طريقة لقياس تقلبات الأسعار من خلال ربط نطاق سعري بمتوسطه المتحرك. وكلما ارتفعت قيمة المؤشر، كلما اتسع نطاق الانتشار بين السعر و المتوسط المتحرك، كلما نمت حدة تقلب الأداة وأصبحت متشتته أكثر. وكلما انخفضت قيمة المؤشر، كلما كان الفارق بين السعر ومتوسطه المتحرك أقل، كلما قل تقلب الأداة وقربها من بعضها البعض. يتم استخدام الانحراف المعياري كجزء من مؤشرات أخرى مثل Bollinger Bands. وغالبا ما تستخدم في تركيبة مع إشارات أخرى وتقنيات التحليل. أهم النقاط حول مؤشر الانحراف المعياري: يقيس مؤشر الانحراف المعياري تقلب سعر الأصل للتنبؤ بحجم التحركات المستقبلية اعتمادا على الرسم البياني باستخدام تقنيات التحليل يظهر على الرسم البياني كخط أزرق يمكن ملاحظته بسهوله و العمل من خلاله في تتبع تحركات الأسعار. تعني قراءة الانحراف المعياري المرتفع عادةً حدوث تغير كبير في السعر للتو ، ولكن قد يحدث انخفاض في التقلب قريبًا. قراءة الانحراف المعياري المنخفض تعني عادة كان يوجد مؤخرًا تقلب منخفض في الأسعار ، ولكن يمكن أن يتبعه قريبًا تحرك كبير للسعر.
إننا نقدر ونقول أن أربعة انحرافات معيارية تقارب حجم النطاق تقريبًا ، وبالتالي فإن النطاق مقسومًا على أربعة هو تقدير تقريبي للانحراف المعياري. يستخدم لقاعدة النطاق قاعدة النطاق مفيدة في عدد من الإعدادات. أولاً ، إنه تقدير سريع جدًا للانحراف المعياري. يتطلبنا الانحراف المعياري أن نعثر أولاً على المتوسط ، ثم نطرح هذا المتوسط من كل نقطة بيانات ، ثم نوزع الاختلافات ، ثم نضيفها ، ونقسمها بمقدار أقل من عدد نقاط البيانات ، ثم (أخيرًا) نأخذ الجذر التربيعي. من ناحية أخرى ، لا تتطلب قاعدة النطاق سوى عملية طرح واحدة وقسم واحد. الأماكن الأخرى التي تكون فيها قاعدة النطاق مفيدة عندما يكون لدينا معلومات غير كاملة. تتطلب الصيغ مثل ذلك لتحديد حجم العينة ثلاثة أجزاء من المعلومات: هامش الخطأ المرغوب ، ومستوى الثقة والانحراف المعياري للسكان الذين نقوم بالتحري عنها. في كثير من الأحيان من المستحيل معرفة ما هو الانحراف المعياري للسكان. مع قاعدة النطاق ، يمكننا تقدير هذه الإحصائية ، ومن ثم معرفة مدى حجم العينة التي يجب أن نقوم بها.
ماهي القيم التي يدخل الإنحراف المعياري في حسابها ؟؟؟ هناك ثلاثة أنواع من القيم الهامة التي يدخل الإنحراف المعياري في حسابها ، وتكون هذه القيم على الشكل التالي: الإحصائيات الفردية: يوجد ضمنها ملحوظة واحدة فحسب. الإحصائيات المنفصلة: هذه الإحصائيات تكون مكونة من مجموعتين من البيانات ، وكل مجموعة تكون منفصلة عن الأخرى من حيث المحتوى فالمجموعة الأولى تحتوي على القيم ، و المجموعة الثانية تحتوي على معلومات عن هذه القيم. احصائيات توزيع الترددات: تكون عبارة عن ملاحظات للقيم و الترددات التي تقابلها. و لكل احصائية من الأنواع السابقة طريقة خاصة في حسابها. الخاتمة: في ختام مقالنا هذا نكون قد تعرفنا على مفهوم الإنحراف المعياري و طريقة حسابه و أهم عيوبه و إيجابياته ، كما تعرفنا على مفهوم المتوسط الحسابي و طريقة حسابه و أهم إيجابياته و سلبياته. يقدم موقع مبتعث للدراسات والاستشارات الاكاديمية العديد من الخدمات في رسائل الماجستير والدكتوراة لطلبة الدراسات العليا.. لطلب اي من هذه الخدمات اضغط هنا
إذا كانت العوائد طويلة الأجل مرتفعة بما يكفي لتبرير التقلبات قصيرة الأجل ، ويفهم المستثمر ويتقبل المخاطر ، فإن الأموال المتقلبة يمكن أن توفر غرضًا قيمًا. فيما يلي روابط إلى المقاييس الإحصائية الرئيسية للصناديق المشتركة: Beta و R-squared و Alpha و Sharpe Ratio و Expense Ratio و Tax Cost Ratio.