Trong toán học, quy tắc thực nghiệm nói rằng, trong một tập dữ liệu thông thường, hầu như mọi phần dữ liệu sẽ nằm trong ba độ lệch chuẩn Độ lệch chuẩn Từ quan điểm thống kê, độ lệch chuẩn của tập dữ liệu là thước đo độ lệch giữa các giá trị của các quan sát chứa giá trị trung bình. Giá trị trung bình là giá trị trung bình của tất cả các số trong tập hợp.
Quy tắc thực nghiệm còn được gọi là Quy tắc Three Sigma hoặc Quy tắc 68-95-99.7 vì:
- Trong độ lệch chuẩn đầu tiên so với giá trị trung bình, 68% của tất cả dữ liệu nằm
- 95% của tất cả dữ liệu sẽ nằm trong hai độ lệch chuẩn
- Gần như tất cả dữ liệu - 99,7% - nằm trong ba độ lệch chuẩn (.3% còn lại được sử dụng để tính các giá trị ngoại lai, tồn tại trong hầu hết mọi tập dữ liệu)
Phân phối bình thường
Quy tắc thực nghiệm ra đời vì hình dạng giống nhau của các đường cong phân phối tiếp tục xuất hiện lặp đi lặp lại đối với các nhà thống kê. Quy tắc thực nghiệm áp dụng cho phân phối chuẩn. Trong phân phối chuẩn, hầu như tất cả dữ liệu nằm trong ba độ lệch chuẩn của giá trị trung bình. Giá trị trung bình Mean Mean là một khái niệm thiết yếu trong toán học và thống kê. Nói chung, giá trị trung bình đề cập đến giá trị trung bình hoặc giá trị chung nhất trong tập hợp, chế độ và giá trị trung bình đều bằng nhau.
- Giá trị trung bình là giá trị trung bình của tất cả các số trong tập dữ liệu.
- Chế độ là số lặp lại thường xuyên nhất trong tập dữ liệu.
- Trung vị là giá trị của chênh lệch giữa các số cao nhất và thấp nhất trong tập hợp.
Điều này có nghĩa là giá trị trung bình, chế độ và trung vị Trung vị là một phép đo thống kê xác định giá trị giữa của tập dữ liệu được liệt kê theo thứ tự tăng dần (tức là từ giá trị nhỏ nhất đến lớn nhất). Giá trị trung bình sẽ nằm ở trung tâm của tập dữ liệu. Một nửa dữ liệu phải ở phần cuối cao hơn của tập hợp và nửa còn lại ở dưới.
Xác định độ lệch chuẩn
Quy tắc thực nghiệm đặc biệt hữu ích để dự báo kết quả trong tập dữ liệu. Đầu tiên, độ lệch chuẩn phải được tính toán. Công thức được đưa ra dưới đây:
Công thức phức tạp ở trên được chia nhỏ theo cách sau:
- Xác định giá trị trung bình của tập dữ liệu, là tổng của tập dữ liệu, chia cho lượng số.
- Đối với mỗi số trong tập hợp, trừ giá trị trung bình, sau đó bình phương số kết quả.
- Sử dụng các giá trị bình phương, xác định giá trị trung bình cho mỗi giá trị.
- Tìm căn bậc hai của phương tiện được tính ở bước 3.
Đó là độ lệch chuẩn giữa ba phần trăm chính của phân phối chuẩn, trong đó phần lớn dữ liệu trong tập hợp sẽ giảm, không bao gồm một phần trăm nhỏ cho các giá trị ngoại lai.
Sử dụng quy tắc thực nghiệm
Như đã đề cập ở trên, quy tắc thực nghiệm đặc biệt hữu ích để dự báo kết quả trong tập dữ liệu. Về mặt thống kê, một khi độ lệch chuẩn được xác định, tập dữ liệu có thể dễ dàng tuân theo quy tắc thực nghiệm, cho thấy vị trí của các phần dữ liệu trong phân phối.
Dự báo Dự báo Dự báo là thực hành dự đoán những gì sẽ xảy ra trong tương lai bằng cách xem xét các sự kiện trong quá khứ và hiện tại. Về cơ bản, nó là một công cụ ra quyết định giúp các doanh nghiệp đối phó với tác động của sự không chắc chắn trong tương lai bằng cách kiểm tra dữ liệu lịch sử và xu hướng. là có thể bởi vì ngay cả khi không biết tất cả các chi tiết cụ thể về dữ liệu, vẫn có thể đưa ra dự đoán về vị trí dữ liệu sẽ nằm trong tập hợp, dựa trên 68%, 95% và 99,7% cho biết vị trí của tất cả dữ liệu.
Trong hầu hết các trường hợp, quy tắc thực nghiệm được sử dụng chính để giúp xác định kết quả khi không phải tất cả dữ liệu đều có sẵn. Nó cho phép các nhà thống kê - hoặc những người đang nghiên cứu dữ liệu - có được cái nhìn sâu sắc về nơi dữ liệu sẽ rơi xuống, một khi tất cả đều có sẵn. Quy tắc thực nghiệm cũng giúp kiểm tra mức độ bình thường của một tập dữ liệu. Nếu dữ liệu không tuân theo quy tắc thực nghiệm thì đó không phải là phân phối chuẩn và phải được tính toán tương ứng.
Bài đọc liên quan
Finance là nhà cung cấp chính thức của Chứng chỉ FMVA® Mô hình & Định giá Tài chính toàn cầu (FMVA) ™ Tham gia cùng hơn 350.600 sinh viên làm việc cho các công ty như Amazon, JP Morgan và chương trình chứng nhận Ferrari, được thiết kế để giúp bất kỳ ai trở thành nhà phân tích tài chính đẳng cấp thế giới . Để tiếp tục học hỏi và thăng tiến sự nghiệp của bạn, các nguồn Tài chính bổ sung dưới đây sẽ hữu ích:
- Xu hướng trung tâm Xu hướng trung tâm Xu hướng trung tâm là một bản tóm tắt mô tả của một tập dữ liệu thông qua một giá trị duy nhất phản ánh trung tâm của phân phối dữ liệu. Cùng với sự biến đổi
- Dữ liệu danh nghĩa Dữ liệu danh nghĩa Trong thống kê, dữ liệu danh nghĩa (còn được gọi là thang đo danh nghĩa) là một loại dữ liệu được sử dụng để gắn nhãn các biến mà không cung cấp bất kỳ giá trị định lượng nào
- Kiểm tra phi tham số Kiểm tra phi tham số Trong thống kê, kiểm định phi tham số là phương pháp phân tích thống kê không yêu cầu phân phối để đáp ứng các giả định cần thiết được phân tích
- Biến động Độ biến động Độ biến động là thước đo tỷ lệ biến động giá của một chứng khoán theo thời gian. Nó chỉ ra mức độ rủi ro liên quan đến sự thay đổi giá của một chứng khoán. Các nhà đầu tư và thương nhân tính toán sự biến động của một chứng khoán để đánh giá các biến động trong quá khứ của giá