Webtaichinh chào đọc giả. Today, mình xin góp chút kinh nghiệm cá nhân về mẹo vặt, kinh nghiệm không thể thiếu khi tham gia thị trường tài chính bằng bài chia sẽ Sai số chuẩn (Standard Error
Đa số nguồn đều đc update thông tin từ những nguồn trang web nổi tiếng khác nên chắc chắn có vài phần khó hiểu.
Mong mọi người thông cảm, xin nhận góp ý & gạch đá dưới comment
Xin quý khách đọc nội dung này ở nơi yên tĩnh kín đáo để có hiệu quả cao nhất
Tránh xa toàn bộ các dòng thiết bị gây xao nhoãng trong công việc đọc bài
Bookmark lại nội dung bài viết vì mình sẽ cập nhật liên tiếp
Sai số chuẩn (tiếng Anh: Standard Error, viết tắt: SE) là độ lệch chuẩn gần đúng của một mẫu thống kê từ tổng thể. Sai số tiêu chuẩn được coi là một phần của thống kê mô tả.
Hình minh họa. Nguồn: Osmosis.org
Lỗi tiêu chuẩn
Ý tưởng
Lỗi tiêu chuẩn trong tiếng anh là Lỗi chuẩn, Viết tắt là SE.
Lỗi tiêu chuẩn (ĐN) là một thuật ngữ thống kê đo lường độ chính xác mà phân phối mẫu đại diện cho một tập hợp sử dụng độ lệch chuẩn. Trong thống kê, nếu giá trị trung bình của một mẫu khác với giá trị trung bình thực của tổng thể, thì sự khác biệt này được gọi là sai số chuẩn của giá trị trung bình.
Tìm hiểu thêm về Lỗi chuẩn
Điều kiện “Lỗi tiêu chuẩn“được sử dụng để chỉ độ lệch chuẩn của các thống kê mẫu khác nhau, chẳng hạn như giá trị trung bình hoặc giá trị trung bình. Ví dụ:” sai số chuẩn của giá trị trung bình “đề cập đến độ lệch chuẩn của phân phối giá trị trung bình của mẫu được lấy từ tổng thể Sai số chuẩn càng nhỏ thì mẫu càng đại diện.
Mối quan hệ giữa sai số chuẩn và độ lệch chuẩn như sau, đối với một cỡ mẫu nhất định, sai số chuẩn bằng độ lệch chuẩn chia cho căn bậc hai của cỡ mẫu. Sai số tiêu chuẩn tỷ lệ nghịch với kích thước mẫu: kích thước mẫu càng lớn thì sai số tiêu chuẩn càng nhỏ vì số liệu thống kê sẽ càng gần với giá trị thực.
Các lỗi tiêu chuẩn được coi là một phần của thống kê mô tả. Nó thể hiện độ lệch chuẩn của giá trị trung bình trong tập dữ liệu. Nó dùng như một thước đo biến động cho các biến ngẫu nhiên hoặc một thước đo độ phân tán. Độ phân tán càng nhỏ thì dữ liệu càng chính xác.
Sai số chuẩn và độ lệch chuẩn là các thước đo của sự thay đổi, trong khi các thước đo về phía trung tâm là giá trị trung bình, trung vị, v.v.
Yêu cầu đối với lỗi chuẩn
Khi lấy mẫu từ một tổng thể, giá trị trung bình thường được tính trước. Lỗi tiêu chuẩn cho biết những thay đổi của giá trị trung bình được tính toán của tổng thể đối với giá trị thực tế đã biết hoặc được chấp nhận là đúng. Sai số tiêu chuẩn bù cho sự không chính xác khi thu thập các mẫu ngẫu nhiên.
Trong trường hợp thu thập nhiều mẫu, giá trị trung bình của mẫu này có thể thay đổi một chút so với các mẫu khác, tạo ra sự chênh lệch giữa các biến. Sự phân tán này thường được đo dưới dạng sai số chuẩn, hoặc sự khác biệt giữa các giá trị trung bình trong tập dữ liệu.
Cỡ mẫu càng lớn thì sai số chuẩn càng nhỏ. Khi sai số chuẩn nhỏ, giá trị trung bình mẫu được cho là đại diện hơn cho giá trị trung bình tổng thể. Trong trường hợp có sai số tiêu chuẩn lớn, dữ liệu có thể có một số ngoại lệ đáng chú ý.
Độ lệch chuẩn thể hiện sự phân tán của mỗi điểm dữ liệu. Độ lệch chuẩn được sử dụng để xác định tính hợp lệ của dữ liệu dựa trên số điểm dữ liệu thu được ở mỗi mức độ lệch chuẩn. Lỗi tiêu chuẩn mặt khác được sử dụng để xác định độ chính xác của một mẫu hoặc độ chính xác của nhiều mẫu bằng cách phân tích độ lệch giữa các giá trị trung bình.
Ý chính
– Lỗi tiêu chuẩn là độ lệch chuẩn gần đúng của tổng thể mẫu thống kê.
Sai số chuẩn bao gồm sự khác biệt giữa giá trị trung bình được tính toán của tổng thể và sai số đã biết hoặc được chấp nhận là đúng.
– Càng nhiều điểm dữ liệu được sử dụng khi tính giá trị trung bình, sai số chuẩn càng nhỏ hoặc mẫu càng đại diện.
(Theo Investopedia)
Nguồn tổng hợp
