Diferença entre Variância e Diferença de Desvio Padrão vs. Desvio Padrão A variação é o fenômeno comum no estudo das estatísticas, porque se não houvesse variação em um dado, provavelmente não precisaríamos de estatísticas em primeiro lugar. A variação é descrita como variância nas estatísticas, que é uma medida da distância dos valores da sua média. A variância é pequena ou pequena se os valores forem agrupados mais próximos da média. Desvio padrão é outra medida para descrever a diferença entre os resultados esperados e seus valores reais. Embora ambos estreitamente relacionados, existem diferenças entre variância e desvio padrão que serão discutidos neste artigo. Os valores brutos são sem significado em qualquer distribuição e não podemos deduzir qualquer informação significativa deles. É com a ajuda do desvio padrão que somos capazes de apreciar a importância de um valor como ele nos diz o quão longe estamos a partir do valor médio. A variância é semelhante em conceito ao desvio padrão, exceto que é um valor quadrado de SD. Faz sentido entender os conceitos de variância e desvio padrão com a ajuda de um exemplo. Suponha que haja um fazendeiro cultivando abóboras. Ele tem dez abóboras de diferentes pesos que são os seguintes. 2,6, 2,6, 2,8, 3,0, 3,1, 3,2, 3,3, 3,5, 3,6, 3,8. É fácil calcular o peso médio das abóboras, pois é a soma de todos os valores divididos por 10. Neste caso, é 3,15 libras. No entanto, nenhuma das abóboras pesa tanto e variam em peso, variando de 0,55 quilos mais leve a 0,65 quilos mais pesado do que a média. Agora podemos escrever a diferença de cada valor da média da seguinte maneira -0,55, -0,55, -0,35, -0,15, -0,05, 0,15, 0,35, 0,45, 0,65. O que fazer com essas diferenças em relação à média. Se tentarmos encontrar a diferença média, vemos que não podemos encontrar a média como ao somar, valores negativos são iguais a valores positivos ea diferença média não pode ser calculada assim. É por isso que foi decidido quadrado todos os valores antes de somá-los e encontrar a média. Neste caso, os valores quadrados são os seguintes: 0,3025, 0,3025, 0,1225, 0,0225, 0,0025, 0,0025, 0,1225, 0,2025, 0,4225. Agora esses valores podem ser adicionados e divididos por dez para chegar a um valor que é conhecido como variância. Esta variância é 0,1525 libras neste exemplo. Este valor não tem muita importância, pois tínhamos quadrado a diferença antes de encontrar sua média. É por isso que precisamos encontrar a raiz quadrada da variância para chegar ao desvio padrão. Neste caso, é 0,3905 libras. Tanto a variância quanto o desvio padrão são medidas de propagação de valores em qualquer dado. A variância é calculada tomando a média dos quadrados das diferenças individuais da média da amostra. Desvio padrão é a raiz quadrada da variância. BEM-VINDO AO Instituto de Pesquisa e Educação Digital Stata Classe Notas Contando de n para N Introdução Stata tem dois Built-in variáveis chamadas n e N. N é a notação Stata para o número de observação atual. N é 1 na primeira observação, 2 na segunda, 3 na terceira, e assim por diante. N é a notação Stata para o número total de observações. Vejamos como n e N funcionam. Como você pode ver, o ID da variável contém o número de observação executado de 1 a 7 e nt é o número total de observações, que é 7. Contando com usando n e N em conjunto com o comando by podem produzir alguns resultados muito úteis. Naturalmente, para usar o comando by, primeiro devemos classificar nossos dados na variável por. Agora n1 é o número de observação dentro de cada grupo e n2 é o número total de observações para cada grupo. Para listar a pontuação mais baixa para cada grupo use o seguinte: Para listar a pontuação mais alta para cada grupo use o seguinte: Outra utilização de n Permite usar n para descobrir se há números de identificação duplicados nos seguintes dados: Como se verifica, As observações 6 e 7 têm os mesmos números de identificação e valores de pontuação diferentes. Encontrando Duplicatas Agora vamos usar N para encontrar observações duplicadas. Neste exemplo, classificamos as observações por todas as variáveis. Em seguida, usamos todas as variáveis na instrução by e definimos set n igual ao número total de observações que são idênticas. Finalmente, listamos as observações para as quais N é maior que 1, identificando assim as observações duplicadas. Se você tem um monte de variáveis no conjunto de dados, pode demorar muito tempo para digitá-los todos fora duas vezes. Podemos fazer uso do caractere curinga para indicar que desejamos usar todas as variáveis. Além disso, nas versões mais recentes do Stata, podemos combinar sort e by em uma única declaração. Abaixo está uma versão simplificada do código que irá produzir os mesmos resultados exatos como acima. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico da Universidade da Califórnia. Explicação da média móvel exponencial (EMA) Como dissemos na lição anterior, as médias móveis simples podem ser Distorcida por picos. Vamos começar com um exemplo. Let8217s dizem que traçamos um SMA de 5 períodos no gráfico diário de EUR / USD. Os preços de fechamento para os últimos 5 dias são os seguintes: A média móvel simples seria calculada da seguinte forma: (1.3172 1.3231 1.3164 1.3186 1.3293) / 5 1.3209 Simplesmente, certo Bem, e se houvesse um noticiário no dia 2 que faz com que o Euro para cair através da placa. Isso faz com que o EUR / USD mergulhe e feche a 1.3000. Vamos ver o efeito que isso teria sobre o período 5 SMA. A média móvel simples seria calculada como segue: O resultado da média móvel simples seria muito mais baixo e lhe daria a noção que o preço estava indo realmente para baixo, quando na realidade, o dia 2 era apenas um evento one-time Causado pelos maus resultados de um relatório econômico. O ponto que estamos tentando fazer é que às vezes a média móvel simples pode ser muito simples. Se apenas houvesse uma maneira que você poderia filtrar esses picos para que você wouldn8217t obter a idéia errada. Hmm8230 Espere um minuto8230 Sim, há uma maneira It8217s chamado Exponential Moving Average Médias móveis exponenciais (EMA) dar mais peso para os períodos mais recentes. No exemplo acima, a EMA colocaria mais peso nos preços dos dias mais recentes, que seriam os dias 3, 4 e 5. Isso significaria que o pico no dia 2 seria de menor valor e não teria como grande Um efeito sobre a média móvel como seria se tivéssemos calculado para uma média móvel simples. Se você pensar nisso, isso faz muito sentido, porque o que isso faz é colocar mais ênfase sobre o que os comerciantes estão fazendo recentemente. A média móvel exponencial (EMA) e a média móvel simples (SMA) de lado a lado Let8217s dão uma olhada no gráfico de 4 horas do USD / JPY para destacar como uma média móvel simples (SMA) e média móvel exponencial (EMA) Por lado em um gráfico. Observe como a linha vermelha (a EMA 30) parece ser preço mais próximo do que a linha azul (a 30 SMA). Isso significa que representa com mais precisão a ação de preço recente. Você provavelmente pode adivinhar por que isso acontece. É porque a média móvel exponencial coloca mais ênfase no que vem acontecendo ultimamente. Ao negociar, é muito mais importante ver o que os comerciantes estão fazendo AGORA, em vez do que eles estavam fazendo na semana passada ou no mês passado. Salve seu progresso fazendo login e marcando a lição completa
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