차례:
분석가와 연구원은 빈도 분포를 사용하여 과거의 투자 수익률과 가격을 평가할 수 있습니다. 투자 유형에는 주식, 채권, 뮤추얼 펀드 및 광범위한 시장 지수가 포함됩니다. 빈도 분포는 단일 데이터 요소 또는 데이터 범위 일 수있는 여러 데이터 클래스에 대한 발생 횟수를 보여줍니다. 표준 편차는 데이터 샘플의 분포 또는 분포를 검사하는 방법 중 하나입니다. 이는 수익률, 변동성 및 위험을 예측하는 데 도움이됩니다.
단계
데이터 테이블을 포맷하십시오. 계산을 단순화하고 수학 오류를 제거하려면 Microsoft Excel과 같은 소프트웨어 스프레드 시트 도구를 사용하십시오. 열 데이터 클래스, 빈도, 중간 점, 중간 점과 평균의 차의 제곱, 주파수와 중간 점과 평균의 차이 제곱의 곱을 레이블로 표시합니다. 기호를 사용하여 기둥에 레이블을 붙이고 표에 설명 메모를 포함시킵니다.
단계
데이터 테이블의 처음 세 열을 채 웁니다. 예를 들어, 주가 테이블은 데이터 클래스 열의 $ 10에서 $ 12, $ 13에서 $ 15 및 $ 16에서 $ 18 - 및 10, 20 및 30의 해당 주파수로 구성 될 수 있습니다. 중간 지점은 세 가지 데이터 클래스에 대해 $ 11, $ 14 및 $ 17입니다. 샘플 크기는 60 (10 + 20 + 30)입니다.
단계
모든 분포가 각 범위의 중간에 있다고 가정하여 평균을 대략적으로 계산합니다. 빈도 분포의 산술 평균에 대한 수식은 각 데이터 범위의 중간 지점과 빈도의 합을 샘플 크기로 나눈 값입니다. 예제를 계속하면, 평균은 다음과 같은 중간 점과 주파수 곱셈의 합계와 같습니다. $ 11에 10을 곱하고, $ 14에 20을 곱하고 $ 17에 30을 곱한 값을 60으로 나눕니다. 따라서 평균은 $ 900입니다 ($ 110 플러스 $ 280 플러스 $ 510) 60, $ 15.
단계
다른 열을 채 웁니다. 각 데이터 클래스에 대해 중간 점과 평균의 차이 제곱을 계산 한 다음 결과에 빈도를 곱합니다. 예제를 계속 진행하면 세 가지 데이터 범위의 중간 점과 평균의 차이는 - $ 4 ($ 11 빼기 $ 15), - $ 1 ($ 14 빼기 $ 15) 및 $ 2 ($ 17 빼기 $ 15)이며 차이점의 제곱은 16, 1 및 4로 표시됩니다. 결과에 해당하는 주파수를 곱하여 160 (16을 10으로 곱함), 20 (1을 20으로 곱함) 및 120 (4를 30으로 곱함)으로 만듭니다.
단계
표준 편차를 계산하십시오. 먼저, 이전 단계의 제품을 합산하십시오. 둘째, 샘플 크기에서 1을 뺀 값을 나눈 다음 최종 결과의 제곱근을 계산하여 표준 편차를 얻습니다. 예제를 결론 짓기 위해 표준 편차는 300의 제곱근 (160 + 20 + 120)을 59 (60 - 1)로 나눈 값, 즉 약 2.25와 같습니다.