Déterminer la répartition des données financières
Vous pouvez mesurer la manière dont les données sont réparties autour de la moyenne de plusieurs façons différentes. Évidemment, tous les numéros dans un ensemble de données vont pas être exactement la même que la moyenne. Dire que le revenu net moyen d'une société est de 10,000 $. Cela est très bien, mais il ne vous dit pas si ce nombre change beaucoup.
La société peut très régulièrement gagner 10 000 $ chaque année, ou il peut gagner de 0 $ à l'année précédente et 20 000 $ l'année suivante. Cette information est le genre de chose qu'il faut savoir, et vous pouvez le mesurer en quelques manières.
Gamme est très simple-il est simplement la différence entre la plus grande et la plus petite des valeurs. Donc, si une société a reçu une rémunération de 10 000 $ et 20 000 $, alors vous pouvez dire qu'il avait une portée de deux ans de 10 000 $, ou 100 pour cent.
Si vous étiez à regarder la gamme pour le bénéfice de la Société au cours des 20 dernières années, vous voulez peut-être faire attention à son gamme interquartile (la plage du milieu 50 pour cent des valeurs) pour vous assurer que la société n'a pas connu le bénéfice exceptionnellement élevées ou basses dans certaines années, qui jetterait vos données.
Pour trouver l'intervalle interquartile, vous souhaitez prendre les gains provenant de tous les ans et les mettre dans l'ordre numérique, les diviser en quatre parties égales, puis prenez juste la gamme des moyennes de deux pièces. Donc, si les revenus d'une société avaient une portée de 100 000 $, mais un intervalle interquartile de seulement 20 000 $, vous pouvez penser que la société avait une certaine dispersion extrême dans ses résultats dans certains de ces années.
Sur les graphiques, ces plages sont souvent illustrés dans deux manières. Pour comparer les changements dans des intervalles de temps spécifiés, boîtes à moustaches sont souvent utilisés pour montrer les changements dans la moyenne et la distribution des données financières, tandis que l'évolution des tendances en dispersion sont souvent inclus dans les bandes de Bollinger. (La figure illustre la moyenne, maximale et les valeurs minimales dans une gamme au fil du temps.)
L'écart-type, une autre mesure de la distribution, cette fois représenté par la lettre # 963- (sigma), est un concept utilisé assez fréquemment dans les équations, et voici comment vous calculez:
Calculer la moyenne.
Par example:
1, 2, 3, 4, 5 Moyenne = 3
Soustraire chaque valeur de la moyenne
Par example:
3-1 = 2, 1 = 2.3, 3.3 = 0, et ainsi de suite
Carrés chacune différence.
Par example:
22= 4, 12= 1, 02= 0, -12= 1, -22= 4
Ajouter les carrés ensemble.
Par example:
1 + 4 + 0 + 1 + 4 = 10
Divisez le résultat par le nombre de valeurs.
Par example:
10/5 = 2
Prendre la racine carrée de la réponse de l'étape 5
Par example:
# 8730-2 = 1,41
Ainsi, l'écart type est de 1,41. Cela signifie que la dispersion des valeurs de distance à partir de la moyenne est mesurée en unités d'une valeur de 1,41 chacun.
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