is a measure that is used to quanti

is a measure that is used to quantify the amount of variation or dispersion of a set of data values.[1] A low standard deviation indicates that the data points tend to be close to the mean (also called the expected value) of the set, while a high standard deviation indicates that the data points are spread out over a wider range of values.

The standard deviation of a random variable, statistical population, data set, or probability distribution is the square root of its variance. It is algebraically simpler, though in practice less robust, than the average absolute deviation.[2][3] A useful property of the standard deviation is that, unlike the variance, it is expressed in the same units as the data. There are also other measures of deviation from the norm, including mean absolute deviation, which provide different mathematical properties from standard deviation.[4]

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เป็นการวัดที่ใช้วัดปริมาณยอดเปลี่ยนแปลงหรือการกระจายของชุดของค่าข้อมูล [1]ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำบ่งชี้ว่า จุดข้อมูลมีแนวโน้มที่ความหมายที่ (เรียกว่ามูลค่าคาดไว้) ของชุด ในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสูงบ่งชี้ว่า จุดข้อมูลจะถูกกระจายออกไปช่วงกว้างของค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของตัวแปรสุ่ม สถิติประชากร ข้อมูล หรือการกระจายความน่าเป็นคือ รากที่สองของผลต่างของ ได้ง่ายไว้ algebraically แม้ว่าในทางปฏิบัติน้อยแข็งแรงทนทาน กว่าส่วนเบี่ยงเบนสัมบูรณ์เฉลี่ย [2] [3] คุณสมบัติประโยชน์ของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานคือ ว่า แตกต่าง มันถูกแสดงในหน่วยเดียวกันเป็นข้อมูล ยังมีมาตรการอื่น ๆ ของความเบี่ยงเบนจากบรรทัดฐาน รวมทั้งส่วนเบี่ยงเบนสัมบูรณ์หมายถึง ซึ่งให้คุณสมบัติทางคณิตศาสตร์ที่แตกต่างจากส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน [4]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เป็นตัวชี้วัดที่ใช้ในการวัดปริมาณจำนวนของการเปลี่ยนแปลงหรือการกระจายตัวของชุดของค่าข้อมูลได้. [1] ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำบ่งชี้ว่าจุดข้อมูลมีแนวโน้มที่จะใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ย (เรียกว่าค่าที่คาดหวัง) ของตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย ในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสูงแสดงให้เห็นว่าจุดที่ข้อมูลจะถูกกระจายออกไปเป็นช่วงกว้างของค่า.

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของตัวแปรสุ่มประชากรสถิติข้อมูลชุดหรือกระจายความน่าจะเป็นรากที่สองของความแปรปรวนของ มันเป็นพีชคณิตง่าย แต่ในทางปฏิบัติที่มีประสิทธิภาพน้อยกว่าค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์เฉลี่ย. [2] [3] คุณสมบัติการใช้งานของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานคือว่าแตกต่างจากความแปรปรวนก็จะแสดงในหน่วยเดียวกับข้อมูล นอกจากนี้ยังมีมาตรการอื่น ๆ ของการเบี่ยงเบนจากบรรทัดฐานรวมทั้งเบี่ยงเบนแน่นอนค่าเฉลี่ยที่ให้คุณสมบัติทางคณิตศาสตร์ที่แตกต่างจากส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน. [4]