मानक विचलन बनाम औसत विचलन: एक अवलोकन
हालांकि डेटा के एक सेट के भीतर परिवर्तनशीलता को मापने के कई अलग-अलग तरीके हैं, दो सबसे लोकप्रिय मानक विचलन और औसत विचलन हैं, जिन्हें औसत निरपेक्ष विचलन भी कहा जाता है। हालांकि समान है, इन दो मापों की गणना और व्याख्या कुछ प्रमुख तरीकों से भिन्न होती है। वित्त उद्योग में सीमा और अस्थिरता विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, इसलिए लेखांकन, निवेश और अर्थशास्त्र जैसे क्षेत्रों में पेशेवरों को दोनों अवधारणाओं से बहुत परिचित होना चाहिए।
मानक विचलन
मानक विचलन परिवर्तनशीलता का सबसे आम उपाय है और इसका उपयोग अक्सर शेयर बाजारों या अन्य निवेशों की अस्थिरता को निर्धारित करने के लिए किया जाता है। मानक विचलन की गणना करने के लिए, आपको विचरण निर्धारित करने की आवश्यकता है:
- उन्हें जोड़कर और डेटा बिंदुओं की संख्या से कुल को विभाजित करके डेटा बिंदुओं का औसत या औसत का पता लगाएं। प्रत्येक डेटा बिंदु से माध्य निकालें और प्रत्येक को वर्ग करें। उन प्रत्येक अंतर के औसत को अलग करें। मानक विचलन केवल परिणामी विचरण का वर्गमूल है।
अपने आप में भिन्नता परिवर्तनशीलता और सीमा का एक उत्कृष्ट उपाय है, क्योंकि एक बड़ा विचरण अंतर्निहित डेटा में अधिक प्रसार को दर्शाता है। प्रत्येक बिंदु और माध्य के बीच के अंतरों को बढ़ाना, माध्य से नीचे के मूल्यों के लिए नकारात्मक अंतर के मुद्दे से बचता है, लेकिन इसका मतलब है कि विचरण अब मूल डेटा के समान माप की इकाई में नहीं है। विचरण का वर्गमूल लेने का अर्थ है माप की मूल इकाई में मानक विचलन लौटता है और आगे की गणना में व्याख्या और उपयोग करना आसान है।
मानक विचलन का उपयोग अक्सर निवेश और ट्रेडिंग के लिए रणनीति बनाने में किया जाता है क्योंकि यह बाजार की अस्थिरता को मापने और प्रदर्शन के रुझान की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है।
औसत विचलन, या औसत निरपेक्ष विचलन
औसत विचलन, या पूर्ण विचलन का मतलब है, परिवर्तनशीलता का एक और उपाय है। इसकी गणना मानक विचलन के समान की जाती है, लेकिन यह डेटा बिंदुओं और उनके साधनों के बीच नकारात्मक अंतर के मुद्दे को दरकिनार करने के लिए वर्गों के बजाय पूर्ण मूल्यों का उपयोग करता है। औसत विचलन की गणना करने के लिए:
- प्रत्येक डेटा पॉइंट वैल्यू से सभी डेटा पॉइंट्स के माध्य को घटाएं। अंतर के निरपेक्ष मानों को जोड़ें और औसत करें।
मानक विचलन बनाम औसत विचलन अंतर
मानक विचलन का उपयोग अक्सर निवेश और ट्रेडिंग के लिए रणनीति बनाने में किया जाता है क्योंकि यह बाजार की अस्थिरता को मापने और प्रदर्शन के रुझान की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक इंडेक्स फंड में अपने बेंचमार्क फंड की तुलना में कम औसत विचलन होना चाहिए। इसका मतलब है कि यह बेंचमार्क को बारीकी से ट्रैक कर रहा है, क्योंकि इसे करना चाहिए। अधिक आक्रामक फंडों में उच्च मानक विचलन और अधिक अस्थिरता होती है। ये फंड उच्च जोखिम वाले हैं और संभावित रूप से अधिक लाभदायक हैं।
औसत औसत, या पूर्ण विचलन का उपयोग कम बार किया जाता है क्योंकि निरपेक्ष मान का उपयोग मानक विचलन का उपयोग करने की तुलना में आगे की गणना को अधिक जटिल और अस्पष्ट बनाता है।
चाबी छीन लेना
- डेटा के एक सेट के भीतर परिवर्तनशीलता को मापने के सबसे लोकप्रिय तरीकों में से दो औसत विचलन और मानक विचलन हैं। मानक विचलन परिवर्तनशीलता का सबसे आम उपाय है और इसका उपयोग अक्सर शेयर बाजारों या अन्य निवेशों की अस्थिरता को निर्धारित करने के लिए किया जाता है। औसत विचलन, या मतलब पूर्ण विचलन, परिवर्तनशीलता का एक और उपाय है जो इसकी गणना में पूर्ण मूल्यों का उपयोग करता है।
