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標(biāo)準(zhǔn)差與協(xié)方差

 Will先生 2012-08-30

標(biāo)準(zhǔn)差

百科名片

標(biāo)準(zhǔn)差(Standard Deviation) ,也稱均方差(mean square error),是各數(shù)據(jù)偏離平均數(shù)的距離的平均數(shù),它是離均差平方和平均后的方根,用σ表示。標(biāo)準(zhǔn)差是方差的算術(shù)平方根。標(biāo)準(zhǔn)差能反映一個數(shù)據(jù)集的離散程度。平均數(shù)相同的,標(biāo)準(zhǔn)差未必相同。

編輯本段簡介

  標(biāo)準(zhǔn)差Standard Deviation),在概率統(tǒng)計中最常使用作為統(tǒng)計分布程度(statistical dispersion)上的測量。標(biāo)準(zhǔn)差定義為方差算術(shù)平方根,反映組內(nèi)個體間的離散程度。測量到分布程度的結(jié)果,原則上具有兩種性質(zhì):
  為非負數(shù)值, 與測量資料具有相同單位。 一個總量的標(biāo)準(zhǔn)差或一個隨機變量的標(biāo)準(zhǔn)差,及一個子集合樣品數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差之間,有所差別。
  標(biāo)準(zhǔn)計算公式
  假設(shè)有一組數(shù)值X1,X2,X3,......Xn(皆為實數(shù)),其平均值為μ,公式如圖1.
圖1

圖1

  標(biāo)準(zhǔn)差也被稱為標(biāo)準(zhǔn)偏差,或者實驗標(biāo)準(zhǔn)差,公式如圖2。
圖2

圖2

  簡單來說,標(biāo)準(zhǔn)差是一組數(shù)據(jù)平均值分散程度的一種度量。一個較大的標(biāo)準(zhǔn)差,代表大部分數(shù)值和其平均值之間差異較大;一個較小的標(biāo)準(zhǔn)差,代表這些數(shù)值較接近平均值。
  例如,兩組數(shù)的集合 {0, 5, 9, 14} 和 {5, 6, 8, 9} 其平均值都是 7 ,但第二個集合具有較小的標(biāo)準(zhǔn)差。
  標(biāo)準(zhǔn)差可以當(dāng)作不確定性的一種測量。例如在物理科學(xué)中,做重復(fù)性測量時,測量數(shù)值集合的標(biāo)準(zhǔn)差代表這些測量的精確度。當(dāng)要決定測量值是否符合預(yù)測值,測量值的標(biāo)準(zhǔn)差占有決定性重要角色:如果測量平均值與預(yù)測值相差太遠(同時與標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)值做比較),則認為測量值與預(yù)測值互相矛盾。這很容易理解,因為如果測量值都落在一定數(shù)值范圍之外,可以合理推論預(yù)測值是否正確。
  標(biāo)準(zhǔn)差應(yīng)用于投資上,可作為量度回報穩(wěn)定性的指標(biāo)。標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)值越大,代表回報遠離過去平均數(shù)值,回報較不穩(wěn)定故風(fēng)險越高。相反,標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)值越細,代表回報較為穩(wěn)定,風(fēng)險亦較小。
  例如,A、B兩組各有6位學(xué)生參加同一次語文測驗,A組的分數(shù)為95、85、75、65、55、45,B組的分數(shù)為73、72、71、69、68、67。這兩組的平均數(shù)都是70,但A組的標(biāo)準(zhǔn)差為17.078分,B組的標(biāo)準(zhǔn)差為2.16分(此數(shù)據(jù)是在R統(tǒng)計軟件中運行獲得),說明A組學(xué)生之間的差距要比B組學(xué)生之間的差距大得多。
  如是總體,標(biāo)準(zhǔn)差公式根號內(nèi)除以n  如是樣本,標(biāo)準(zhǔn)差公式根號內(nèi)除以(n-1)  因為我們大量接觸的是樣本,所以普遍使用根號內(nèi)除以(n-1)
  公式意義  
所有數(shù)減去其平均值的平方和,所得結(jié)果除以該組數(shù)之個數(shù)(或個數(shù)減一,即變異數(shù)),再把所得值開根號,所得之?dāng)?shù)就是這組數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。
  深藍區(qū)域是距平均值小于一個標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)的數(shù)值范圍。在正態(tài)分布中,此范圍所占比率為全部數(shù)值之 68% 。 根據(jù)正態(tài)分布,兩個標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)(深藍,藍)的比率合起來為 95% 。根據(jù)正態(tài)分布,三個標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)(深藍,藍,淺藍)的比率合起來為 99% 。
正態(tài)分布圖

正態(tài)分布圖

編輯本段標(biāo)準(zhǔn)差的意義

  標(biāo)準(zhǔn)計算公式 假設(shè)有一組數(shù)值(皆為實數(shù)),其平均值為:
  . 此組數(shù)值的標(biāo)準(zhǔn)差為:
  樣本標(biāo)準(zhǔn)差
  在真實世界中,除非在某些特殊情況下,找到一個總體的真實的標(biāo)準(zhǔn)差是不現(xiàn)實的。大多數(shù)情況下,總體標(biāo)準(zhǔn)差是通過隨機抽取一定量的樣本并計算樣本標(biāo)準(zhǔn)差估計的。
  從一大組數(shù)值當(dāng)中取出一樣本數(shù)值組合 ,常定義其樣本標(biāo)準(zhǔn)差
  樣本方差 s是對總體方差σ的無偏估計。 s中分母為 n- 1 是因為 的自由度n 1 ,這是由于存在約束條件 。
  這里示范如何計算一組數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差。例如一群兒童年齡的數(shù)值為 { 5, 6, 8, 9 } :
  第一步,計算平均值

  第二步,計算標(biāo)準(zhǔn)差

編輯本段離散度

  標(biāo)準(zhǔn)差是反應(yīng)一組數(shù)據(jù)離散程度最常用的一種量化形式,是表示精確度的重要指標(biāo)。說起標(biāo)準(zhǔn)差首先得搞清楚它出現(xiàn)的目的。我們使用方法去檢測它,但檢測方法總是有誤差的,所以檢測值并不是其真實值。檢測值與真實值之間的差距就是評價檢測方法最有決定性的指標(biāo)。但是真實值 是多少,不得而知。因此怎樣量化檢測方法的準(zhǔn)確性就成了難題。這也是臨床工作質(zhì)控的目的:保證每批實驗結(jié)果的準(zhǔn)確可靠。
  雖然樣本的真實值是不可能知道的,但是每個樣本總是會有一個真實值的,不管它究竟是多少??梢韵胂螅粋€好的檢測方法,其檢測值應(yīng)該很緊密的分散在真實值周圍。如果不緊密,與真實值的距離就會大,準(zhǔn)確性當(dāng)然也就不好了,不可能想象離散度大的方法,會測出準(zhǔn)確的結(jié)果。因此,離散度是評價方法的好壞的 最重要也是最基本的指標(biāo)。
  一組數(shù)據(jù)怎樣去評價和量化它的離散度呢?人們使用了很多種方法:

極差

  最直接也是最簡單的方法,即最大值-最小值(也就是極差)來評價一組數(shù)據(jù)的離散度。這一方法在日常生活中最為常見,比如比賽中去掉最高最低分就是極差的具體應(yīng)用。

離均差的平方和

  由于誤差的不可控性,因此只由兩個數(shù)據(jù)來評判一組數(shù)據(jù)是不科學(xué)的。所以人們在要求更高的領(lǐng)域不使用極差來評判。其實,離散度就是數(shù)據(jù)偏離平均值的程度。因此將數(shù)據(jù)與均值之差(我們叫它離均差)加起來就能反映出一個準(zhǔn)確的離散程度。和越大離散度也就越大。
  但是由于偶然誤差是成正態(tài)分布的,離均差有正有負,對于大樣本離均差的代數(shù)和為零的。為了避免正負問題,在數(shù)學(xué)有上有兩種方法:一種是取絕對 值,也就是常說的離均差絕對值之和。而為了避免符號問題,數(shù)學(xué)上最常用的是另一種方法--平方,這樣就都成了非負數(shù)。因此,離均差的平方和成了評價離散度 一個指標(biāo)。

方差(S2)

  由于離均差的平方和與樣本個數(shù)有關(guān),只能反應(yīng)相同樣本的離散度,而實際工作中做比較很難做到相同的樣本,因此為了消除樣本個數(shù)的影響,增加可比性,將標(biāo)準(zhǔn)差求平均值,這就是我們所說的方差成了評價離散度的較好指標(biāo)。
  樣本量越大越能反映真實的情況,而算數(shù)均值卻完全忽略了這個問題,對此統(tǒng)計學(xué)上早有考慮,在統(tǒng)計學(xué)中樣本的均差多是除以自由度(n-1),它的意思是樣本能自由選擇的程度。當(dāng)選到只剩一個時,它不可能再有自由了,所以自由度是n-1。

標(biāo)準(zhǔn)差(SD)

  由于方差是數(shù)據(jù)的平方,與檢測值本身相差太大,人們難以直觀的衡量,所以常用方差開根號換算回來這就是我們要說的標(biāo)準(zhǔn)差。
  在統(tǒng)計學(xué)中樣本的均差多是除以自由度(n-1),它是意思是樣本能自由選擇的程度。當(dāng)選到只剩一個時,它不可能再有自由了,所以自由度是n-1。

變異系數(shù)(CV)

  標(biāo)準(zhǔn)差能很客觀準(zhǔn)確的反映一組數(shù)據(jù)的離散程度,但是對于不同的檢目,或同一項目不同的樣本,標(biāo)準(zhǔn)差就缺乏可比性了,因此對于方法學(xué)評價來說又引入了變異系數(shù)CV。
  一組數(shù)據(jù)的平均值及標(biāo)準(zhǔn)差常常同時做為參考的依據(jù)。在直覺上,如果數(shù)值的中心以平均值來考慮,則標(biāo)準(zhǔn)差為統(tǒng)計分布之一“自然”的測量。
  定義公式:其中N應(yīng)為n-1,即自由度
標(biāo)準(zhǔn)差與平均值定義公式

標(biāo)準(zhǔn)差與平均值定義公式

  1、方差s^2=[(x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2]/(n) (x為平均數(shù))
  2、標(biāo)準(zhǔn)差=方差的算術(shù)平方根
  error bar。在實驗中單次測量總是難免會產(chǎn)生誤差,為此我們經(jīng)常測量多次,然后用測量值的平均值表示測量的量,并用誤差條來表征數(shù)據(jù)的分布,其中誤差條的高度為±標(biāo)準(zhǔn)誤。這里即標(biāo)準(zhǔn)差standard deviation和標(biāo)準(zhǔn)誤standard error 的計算公式分別為
標(biāo)準(zhǔn)差

標(biāo)準(zhǔn)差

標(biāo)準(zhǔn)誤

標(biāo)準(zhǔn)誤

編輯本段解釋

  從幾何學(xué)的角度出發(fā),標(biāo)準(zhǔn)差可以理解為一個從 n 維空間的一個點到一條直線的距離的函數(shù)。舉一個簡單的例子,一組數(shù)據(jù)中有3個值,X1,X2,X3。它們可以在3維空間中確定一個點 P = (X1,X2,X3)。想像一條通過原點的直線 。如果這組數(shù)據(jù)中的3個值都相等,則點 P 就是直線 L 上的一個點,P 到 L 的距離為0, 所以標(biāo)準(zhǔn)差也為0。若這3個值不都相等,過點 P 作垂線 PR 垂直于 L,PR 交 L 于點 R,則 R 的坐標(biāo)為這3個值的平均數(shù):
公式

公式

運用一些代數(shù)知識,不難發(fā)現(xiàn)點 P 與點 R 之間的距離(也就是點 P 到直線 L 的距離)是。在 n 維空間中,這個規(guī)律同樣適用,把3換成 n 就可以了。

編輯本段標(biāo)準(zhǔn)差與標(biāo)準(zhǔn)誤的區(qū)別

  標(biāo)準(zhǔn)差與標(biāo)準(zhǔn)誤都是心理統(tǒng)計學(xué)的內(nèi)容,兩者不但在字面上比較相近,而且兩者都是表示距離某一個標(biāo)準(zhǔn)值或中間值的離散程度,即都表示變異程度,但是兩者是有著較大的區(qū)別的。
  首先要從統(tǒng)計抽樣的方面說起?,F(xiàn)實生活或者調(diào)查研究中,我們常常無法對某類欲進行調(diào)查的目標(biāo)群體的所有成員都加以施測,而只能夠在所有成員(即樣本)中抽取一些成員出來進行調(diào)查,然后利用統(tǒng)計原理和方法對所得數(shù)據(jù)進行分析,分析出來的數(shù)據(jù)結(jié)果就是樣本的結(jié)果,然后用樣本結(jié)果推斷總體的情況。一個總體可以抽取出多個樣本,所抽取的樣本越多,其樣本均值就越接近總體數(shù)據(jù)的平均值。
  表示的就是樣本數(shù)據(jù)的離散程度。標(biāo)準(zhǔn)差就是樣本平均數(shù)方差的開平方,標(biāo)準(zhǔn)差通常是相對于樣本數(shù)據(jù)的平均值而定的,通常用M±SD來表示,表示樣本某個數(shù)據(jù)觀察值相距平均值有多遠。從這里可以看到,標(biāo)準(zhǔn)差受到極值的影響。標(biāo)準(zhǔn)差越小,表明數(shù)據(jù)越聚集;標(biāo)準(zhǔn)差越大,表明數(shù)據(jù)越離散。標(biāo)準(zhǔn)差的大小因測驗而定,如果一個測驗是學(xué)術(shù)測驗,標(biāo)準(zhǔn)差大,表示學(xué)生分數(shù)的離散程度大,更能夠測量出學(xué)生的學(xué)業(yè)水平;如果一個測驗測量的是某種心理品質(zhì),標(biāo)準(zhǔn)差小,表明所編寫的題目是同質(zhì)的,這時候的標(biāo)準(zhǔn)差小的更好。標(biāo)準(zhǔn)差與正態(tài)分布有密切聯(lián)系:在正態(tài)分布中,1個標(biāo)準(zhǔn)差等于正態(tài)分布下曲線的68.26%的面積,1.96個標(biāo)準(zhǔn)差等于95%的面積。這在測驗分數(shù)等值上有重要作用。

標(biāo)準(zhǔn)誤

  表示的是抽樣的誤差。因為從一個總體中可以抽取出無數(shù)多種樣本,每一個樣本的數(shù)據(jù)都是對總體的數(shù)據(jù)的估計。標(biāo)準(zhǔn)誤代表的就是當(dāng)前的樣本對總體數(shù)據(jù)的估計,標(biāo)準(zhǔn)誤代表的就是樣本均數(shù)與總體均數(shù)的相對誤差。標(biāo)準(zhǔn)誤是由樣本的標(biāo)準(zhǔn)差除以樣本容量的開平方來計算的。從這里可以看到,標(biāo)準(zhǔn)誤更大的是受到樣本容量的影響。樣本容量越大,標(biāo)準(zhǔn)誤越小,那么抽樣誤差就越小,就表明所抽取的樣本能夠較好地代表總體。

編輯本段Excel函數(shù)

  Excel中有STDEV、STDEVP;STDEVA,STDEVPA四個函數(shù),分別表示樣本標(biāo)準(zhǔn)差、總體標(biāo)準(zhǔn)差;包含邏輯值運算的樣本標(biāo)準(zhǔn)差、包含邏輯值運算的總體標(biāo)準(zhǔn)差(excel用的是“標(biāo)準(zhǔn)偏差”字樣)。
  在計算方法上的差異是:樣本標(biāo)準(zhǔn)差=(樣本方差/(數(shù)據(jù)個數(shù)-1))^2;總體標(biāo)準(zhǔn)差=(總體方差/(數(shù)據(jù)個數(shù)))^2。
  函數(shù)的excel分解:
 ?。?)stdev()函數(shù)可以分解為(假設(shè)樣本數(shù)據(jù)為A1:E10這樣一個矩陣):
  stdev(A1:E10)=sqrt(DEVSQ(A1:E10)/(COUNT(A1:E10)-1))
 ?。?)stdevp()函數(shù)可以分解為(假設(shè)總體數(shù)據(jù)為A1:E10這樣一個矩陣):
  stdev(A1:E10)=sqrt(DEVSQ(A1:E10)/(COUNT(A1:E10)))
  同樣的道理stdeva()與stdevpa()也有同樣的分解方法。

編輯本段外匯術(shù)語

  標(biāo)準(zhǔn)差指統(tǒng)計上用于衡量一組數(shù)值中某一數(shù)值與其平均值差異程度的指標(biāo)。標(biāo)準(zhǔn)差被用來評估價格可能的變化或波動程度。標(biāo)準(zhǔn)差越大,價格波動的范圍就越廣,股票等金融工具表現(xiàn)的波動就越大。
  在excel中調(diào)用函數(shù)
  “STDEV“
  估算樣本的標(biāo)準(zhǔn)偏差。標(biāo)準(zhǔn)偏差反映相對于平均值 (mean) 的離散程度。

編輯本段樣本標(biāo)準(zhǔn)差

  在真實世界中,除非在某些特殊情況下,不然找到一個總體的真實的標(biāo)準(zhǔn)差是不現(xiàn)實的。大多數(shù)情況下,總體標(biāo)準(zhǔn)差是通過隨機抽取一定量的樣本并計算樣本標(biāo)準(zhǔn)差估計的。

編輯本段應(yīng)用實例

選基金

  在投資基金上,一般人比較重視的是業(yè)績,但往往買進了
基金的算法

基金的算法

近期業(yè)績表現(xiàn)最佳的基金之后,基金表現(xiàn)反而不如預(yù)期,這是因為所選基金波動度太大,沒有穩(wěn)定的表現(xiàn)。
  衡量基金波動程度的工具就是標(biāo)準(zhǔn)差(Standard Deviation)。標(biāo)準(zhǔn)差是指基金可能的變動程度。標(biāo)準(zhǔn)差越大,基金未來凈值可能變動的程度就越大,穩(wěn)定度就越小,風(fēng)險就越高。
  比方說,一年期標(biāo)準(zhǔn)差是30%的基金,表示這類基金的凈值在一年內(nèi)可能上漲30%,但也可能下跌30%。因此,如果有兩只收益率相同的基金,投資人應(yīng)該選擇標(biāo)準(zhǔn)差較小的基金(承受較小的風(fēng)險得到相同的收益),如果有兩只相同標(biāo)準(zhǔn)差的基金,則應(yīng)該選擇收益較高的基金(承受相同的風(fēng)險,但是收益更高)。建議投資人同時將收益和風(fēng)險計入,以此來判斷基金。例如,A基金二年期的收益率為36%,標(biāo)準(zhǔn)差為18%;B基金二年期收益率為24%,標(biāo)準(zhǔn)差為8%,從數(shù)據(jù)上看,A基金的收益高于B基金,但同時風(fēng)險也大于B基金。A基金的"每單位風(fēng)險收益率"為2(0.36/0.18),而B基金為3(0.24/0.08)。因此,原先僅僅以收益評價是A基金較優(yōu),但是經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)差即風(fēng)險因素調(diào)整后,B基金反而更為優(yōu)異。
  另外,標(biāo)準(zhǔn)差也可以用來判斷基金屬性。據(jù)晨星統(tǒng)計,今年以來股票基金的平均標(biāo)準(zhǔn)差為5.14,積配型基金的平均標(biāo)準(zhǔn)差為5.04;保守配置型基金的平均標(biāo)準(zhǔn)差為4.86;普通債券基金平均標(biāo)準(zhǔn)差為2.91;貨幣基金平均標(biāo)準(zhǔn)差則為0.19;由此可見,越是積極型的基金,標(biāo)準(zhǔn)差越大;而如果投資人持有的基金標(biāo)準(zhǔn)差高于平均值,則表示風(fēng)險較高,投資人不妨在觀賞奧運比賽的同時,也檢視一下手中的基金。

股市分析中

  股票價格的波動是股票市場風(fēng)險的表現(xiàn),因此股票市場風(fēng)險分析就是對股票市場價格波動進行分析。波動性代表了未來價格取值的不確定性,這種不確定性一般用方差或標(biāo)準(zhǔn)差來刻畫(Markowitz,1952)。下表是中國和美國部分時段的股票統(tǒng)計指標(biāo),其中中國證券市場的數(shù)據(jù)由“錢龍”軟件下載,美國證券市場的數(shù)據(jù)取自ECI的“World Stock Exchange Data Disk”。 表2股票統(tǒng)計指標(biāo)
  
年份 業(yè)績表現(xiàn) 波動率
上證綜指 標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù) 上證綜指 標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)
1996 110.93 16.46 0.2376 O.0573
1997 -0.13 31.01 O.1188 O.0836
1998 8.94 26.67 O.0565 O.0676
1999 17.24 19.53 O.1512 0.0433
2000 43.86 -10.14 0.097 0.0421
2001 -15.34 -13.04 O.0902 O.0732
2002 -20.82 -23.37 O.0582 O.1091
通過計算可以得到:
  上證綜指業(yè)績期望值≈(110.93-0.13+8.94+17.24+43.86-15.34-20.82)/7=20.67
  上證波動率期望值≈0.1156
  標(biāo)準(zhǔn)普爾業(yè)績期望值≈6.7214
  標(biāo)準(zhǔn)普爾波動率期望值≈0.0680
  而標(biāo)準(zhǔn)差的計算公式則根據(jù)公
分析圖2

分析圖2

式(2)計算:
  上證綜指的業(yè)績標(biāo)準(zhǔn)差
  上證波動率標(biāo)準(zhǔn)差≈0.0632
  標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)業(yè)績標(biāo)準(zhǔn)差≈21.71
  標(biāo)準(zhǔn)普爾波動率標(biāo)準(zhǔn)差≈0.02365
  因為標(biāo)準(zhǔn)差是絕對值,不能通過標(biāo)準(zhǔn)差對中美直接進行對比,而變異系數(shù)可以直接比較。計算可得:
  上證業(yè)績變異系數(shù)≈45.2457/20.67≈2.1889
  上證波動率變異系數(shù)≈0.0632/0.1156≈0.5467
  標(biāo)準(zhǔn)普爾業(yè)績變異系數(shù)≈21.71/6.7214≈3.2299
  標(biāo)準(zhǔn)普爾波動率變異系數(shù)≈0.02365/0.0680≈0.3478
  通過比較可以看出上證波動率變異系數(shù)要大于標(biāo)準(zhǔn)普爾波動率變異系數(shù),說明長期來講中國股市穩(wěn)定性相對較差,還是一個不太成熟的股票市場

標(biāo)準(zhǔn)差在確定企業(yè)最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)中的應(yīng)用

  資本結(jié)構(gòu)指的是企業(yè)各種資金來源的比例關(guān)系,是企業(yè)籌資活動的結(jié)果。最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)是指能使企業(yè)資本成本最低且企業(yè)價值最大的資本結(jié)構(gòu);產(chǎn)權(quán)比率,即借入資本自有資本的構(gòu)成比例,是反映企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的重要變量。企業(yè)的資產(chǎn)由債務(wù)性資金和權(quán)益性資金組成,但其
分析圖

分析圖

風(fēng)險等級和收益率各不相同。根據(jù)投資組合理論,投資的多樣化可以分散掉一定的風(fēng)險,因此資金提供者需要決定投資于債務(wù)性資金和權(quán)益性資金的比例。以便在權(quán)衡風(fēng)險和收益的情況下保證其利益的最大化。
  理論探索而外部資金提供者利益的最大化也就是企業(yè)價值的最大化,這一投資比例對于企業(yè)融資而言也就是企業(yè)的最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)比例。
  假定某企業(yè)的資金通過發(fā)行債券和股票兩種方式獲得,并且都屬于風(fēng)險性資產(chǎn)。σ其中債券的收益率為rD,風(fēng)險通過標(biāo)準(zhǔn)差σD來衡量;股票的收益率為rE,風(fēng)險為σE;股票和債券的相關(guān)系數(shù)pDE,協(xié)方差COV(rD,rE);債券所占的比重為wD,股票所占比重為WE(WD + WE = 1)。根據(jù)投資組合理論,企業(yè)外部投資者對該企業(yè)投資所獲的期望收益率E(rp) = WDE(rD) + wEE(rE),方差為
方差

方差

1、企業(yè)債務(wù)性資金和權(quán)益性資金完全正相關(guān),即相關(guān)系數(shù)pDE為1。企業(yè)外部投資者獲得的期望收益率為E(rp) = wDE(rD) + wEE(rE),風(fēng)險標(biāo)準(zhǔn)差為σ = wDσD + wEσE,也就是組合的標(biāo)準(zhǔn)差等于各個部分標(biāo)準(zhǔn)差的加權(quán)平均值,通過投資組合不可能分散掉投資風(fēng)險。根據(jù)投資組合理論,投資組合的不同比例對于投資者而言是無差異的。
  2、企業(yè)債務(wù)性資金和權(quán)益性資金完全負相關(guān),即其相關(guān)系數(shù)為-1。投資者獲得的報酬率的期望值及其方差分別為。根據(jù)投資組合理論,只有當(dāng)投資比例大于σE / (σD + σE)時其投資組合才是有效的。對于企業(yè)籌資而言,也即企業(yè)的權(quán)益性資金的比例大干σE / (σD + σE),企業(yè)的籌資比例才是有效的,而且當(dāng)組合比例為σE / (σD + σE)時,企業(yè)的籌資組合風(fēng)險為零。
  3、企業(yè)債務(wù)性資金和權(quán)益性資金的相關(guān)系數(shù)大于-1小于1。理論上,一個企業(yè)的兩種籌資方式之間的相關(guān)程度較高,一方面兩種籌資方式都承擔(dān)系統(tǒng)風(fēng)險,另一方面它們也承擔(dān)相同的公司風(fēng)險。因此從實踐來看,企業(yè)的不同籌資方式間的相關(guān)程度不可能是完全的正相關(guān)和負相關(guān)。對于一個企業(yè)而言,債務(wù)性資金對企業(yè)有固定的要求權(quán),權(quán)益性資金對企業(yè)只有剩余要求權(quán),因此債務(wù)性資金的波動不可能像權(quán)益性資金的波動那么大。同時企業(yè)的風(fēng)險會同時影響企業(yè)的債務(wù)性資金和權(quán)益性資金,因此企業(yè)的債務(wù)性資金和權(quán)益性資金的相關(guān)系數(shù)不可能為負數(shù)。企業(yè)不同的籌資方式間的相關(guān)系數(shù)一般在0-1之間。
  那么究竟在什么比例下企業(yè)的價值才會達到最大呢?根據(jù)投資組合理論,當(dāng)E(r1) > E(r2),且
方差3

方差3

時,才能出現(xiàn)r1,優(yōu)于r2??梢姡瑳Q定企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的直接因素主要是不同籌資方式的收益率和風(fēng)險以及它們之間的相關(guān)系數(shù)。
 
 

協(xié)方差分析

編輯本段定義:(analysis of covariance)

  協(xié)方差是關(guān)于如何調(diào)節(jié)協(xié)變量對因變量的影響效應(yīng),從而更加有效地分析實驗處理效應(yīng)的一種統(tǒng)計技術(shù),也是對實驗進行統(tǒng)計控制的一種綜合方差分析和回歸分析的方法。

編輯本段意義

  當(dāng)研究者知道有些協(xié)變量會影響因變量,卻不能夠控制和不感興趣時(當(dāng)研究學(xué)習(xí)時間對學(xué)習(xí)績效的影響,學(xué)生原來的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、智力學(xué)習(xí)興趣就是協(xié)變量),可以在實驗處理前予以觀測,然后在統(tǒng)計時運用協(xié)方差分析來處理。
  將協(xié)變量對因變量的影響從自變量中分離出去,可以進一步提高實驗精確度和統(tǒng)計檢驗靈敏度。
  方差是用來度量單個變量 “自身變異”大小的總體參數(shù),方差越大,該變量的變異越大;
  協(xié)方差是用來度量兩個變量之間 “協(xié)同變異”大小的總體參數(shù),即二個變量相互影響大小的參數(shù),協(xié)方差的絕對值越大,二個變量相互影響越大。
  對于僅涉及單個變量的試驗資料,由于其總變異僅為“自身變異”(如單因素完全隨機設(shè)計試驗資料,“自身變異”是指由處理和隨機誤差所引起的變異),因而可以用方差分析法進行分析;
  對于涉及兩個變量的試驗資料,由于每個變量的總變異既包含了“自身變異”又包含了“協(xié)同變異”(是指由另一個變量所引起的變異),須采用協(xié)方差分析法來進行分析,才能得到正確結(jié)論。

編輯本段方法

 ?。ㄒ唬┗貧w模型的協(xié)方差分析
  如果那些不能很好地進行試驗控制的因素是可量測的,且又和試驗結(jié)果之間存在直線回歸關(guān)系,就可利用這種直線回歸關(guān)系將各處理的觀測值都矯正到初始條件相同時的結(jié)果,使得處理間的比較能在相同基礎(chǔ)上進行,而得出正確結(jié)論。這一做法在統(tǒng)計上稱為統(tǒng)計控制。
  這時所進行的協(xié)方差分析是將回歸分析和方差分析結(jié)合起來的一種統(tǒng)計分析方法,這種協(xié)方差分析稱為回歸模型的協(xié)方差分析。
 ?。ǘ┫嚓P(guān)模型的協(xié)方差分析
  方差分析中根據(jù)均方MS與期望均方EMS間的關(guān)系,可獲得不同變異來源的方差分量估計值;在協(xié)方差分析中,根據(jù)均積MP與期望均積EMP間的關(guān)系,可獲得不同變異來源的協(xié)方差分量估計值。
  這種協(xié)方差分析稱為相關(guān)模型的協(xié)方差分析。
 

協(xié)方差

求助編輯百科名片

協(xié)方差分析是建立在方差分析和回歸分析基礎(chǔ)之上的一種統(tǒng)計分析方法。 方差分析是從質(zhì)量因子的角度探討因素不同水平對實驗指標(biāo)影響的差異。一般說來,質(zhì)量因子是可以人為控制的。 回歸分析是從數(shù)量因子的角度出發(fā),通過建立回歸方程來研究實驗指標(biāo)與一個(或幾個)因子之間的數(shù)量關(guān)系。但大多數(shù)情況下,數(shù)量因子是不可以人為加以控制的。

編輯本段協(xié)方差定義

  在概率論統(tǒng)計學(xué)中,協(xié)方差用于衡量兩個變量的總體誤差。而方差是協(xié)方差的一種特殊情況,即當(dāng)兩個變量是相同的情況。
  期望值分別為E(X) = μ 與 E(Y) = ν 的兩個實數(shù)隨機變量XY之間的協(xié)方差定義為:
  COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]
  其中,E是期望值。它也可以表示為:
  直觀上來看,協(xié)方差表示的是兩個變量總體誤差的方差,這與只表示一個變量誤差的方差不同。
  如果兩個變量的變化趨勢一致,也就是說如果其中一個大于自身的期望值,另外一個也大于自身的期望值,那么兩個變量之間的協(xié)方差就是正值。
  如果兩個變量的變化趨勢相反,即其中一個大于自身的期望值,另外一個卻小于自身的期望值,那么兩個變量之間的協(xié)方差就是負值。
  如果XY是統(tǒng)計獨立的,那么二者之間的協(xié)方差就是0。這是因為
協(xié)方差 公式

協(xié)方差 公式

[1]
  但是,反過來并不成立。即如果XY的協(xié)方差為0,二者并不一定是統(tǒng)計獨立的。
  協(xié)方差cov(X,Y)的度量單位是X的協(xié)方差乘以Y的協(xié)方差。而取決于協(xié)方差的相關(guān)性,是一個衡量線性獨立的無量綱的數(shù)。
  協(xié)方差為0的兩個隨機變量稱為是不相關(guān)的。

編輯本段協(xié)方差屬性

  兩個不同參數(shù)之間的方差就是協(xié)方差 若兩個隨機變量X和Y相互獨立,則E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0,因而若上述數(shù)學(xué)期望不為零,則X和Y必不是相互獨立的,亦即它們之間存在著一定的關(guān)系。
  定義
  E[(X-E(X))(Y-E(Y))]稱為隨機變量X和Y的協(xié)方差,記作COV(X,Y),即COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]。
  協(xié)方差與方差之間有如下關(guān)系:
  D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X,Y)
  D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2COV(X,Y)
  因此,COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。
  協(xié)方差的性質(zhì):
  (1)COV(X,Y)=COV(Y,X);
  (2)COV(aX,bY)=abCOV(X,Y),(a,b是常數(shù));
 ?。?)COV(X1+X2,Y)=COV(X1,Y)+COV(X2,Y)。
  由協(xié)方差定義,可以看出COV(X,X)=D(X),COV(Y,Y)=D(Y)。
  協(xié)方差作為描述X和Y相關(guān)程度的量,在同一物理量綱之下有一定的作用,但同樣的兩個量采用不同的量綱使它們的協(xié)方差在數(shù)值上表現(xiàn)出很大的差異。為此引入如下概念:
  定義
  ρXY=COV(X,Y)/√D(X)√D(Y),稱為隨機變量X和Y的相關(guān)系數(shù)。
  定義
  若ρXY=0,則稱X與Y不相關(guān)。
  即ρXY=0的充分必要條件是COV(X,Y)=0,亦即不相關(guān)和協(xié)方差為零是等價的。
  定理
  設(shè)ρXY是隨機變量X和Y的相關(guān)系數(shù),則有
  (1)∣ρXY∣≤1;
 ?。?)∣ρXY∣=1充分必要條件為P{Y=aX+b}=1,(a,b為常數(shù),a≠0)
  定義
  設(shè)X和Y是隨機變量,若E(X^k),k=1,2,...存在,則稱它為X的k階原點矩,簡稱k階矩。
  若E{[X-E(X)]^k},k=1,2,...存在,則稱它為X的k階中心矩。
  若E(X^kY^l),k、l=1,2,...存在,則稱它為X和Y的k+l階混合原點矩。
  若E{[X-E(X)]^k[Y-E(Y)]^l},k、l=1,2,...存在,則稱它為X和Y的k+l階混合中心矩。
  顯然,X的數(shù)學(xué)期望E(X)是X的一階原點矩,方差D(X)是X的二階中心矩,協(xié)方差COV(X,Y)是X和Y的二階混合中心矩。

編輯本段協(xié)方差矩陣

  分別為mn個標(biāo)量元素的列向量隨機變量XY,二者對應(yīng)的期望值分別為μ與ν,這兩個變量之間的協(xié)方差定義為m×n矩陣。
  兩個向量變量的協(xié)方差cov(X,Y)與cov(Y,X)互為轉(zhuǎn)置矩陣。
  協(xié)方差有時也稱為是兩個隨機變量之間“線性獨立性”的度量,但是這個含義與線性代數(shù)中嚴(yán)格的線性獨立性線性獨立不同。

編輯本段在農(nóng)業(yè)上應(yīng)用

  協(xié)方差在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用
  農(nóng)業(yè)科學(xué)實驗中,經(jīng)常會出現(xiàn)可以控制的質(zhì)量因子和不可以控制的數(shù)量因子同時影響實驗結(jié)果的情況,這時就需要采用協(xié)方差分析的統(tǒng)計處理方法,將質(zhì)量因子與數(shù)量因子(也稱協(xié)變量)綜合起來加以考慮。
  比如,要研究3種肥料對蘋果產(chǎn)量的實際效應(yīng),而各棵蘋果樹頭年的“基礎(chǔ)產(chǎn)量”不一致,但對試驗結(jié)果又有一定的影響。要消除這一因素帶來的影響,就需將各棵蘋果樹第1年年產(chǎn)量這一因素作為協(xié)變量進行協(xié)方差分析,才能得到正確的實驗結(jié)果。
  當(dāng)兩個變量相關(guān)時,用于評估它們因相關(guān)而產(chǎn)生的對應(yīng)變量的影響。
  當(dāng)多個變量獨立時,用方差來評估這種影響的差異
  當(dāng)多個變量相關(guān)時,用協(xié)方差來評估這種影響的差異
 

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