تفسير الإحصاءات الوصفية في فوركس ستاتا

حساب التذبذب التاريخي هذه الصفحة هي دليل خطوة بخطوة كيفية حساب التقلبات التاريخية. أمثلة وصيغ إكسيل متوفرة في تاريخية التقلب حاسبة ودليل. على الرغم من أنك تسمع عن مفهوم التقلبات التاريخية في كثير من الأحيان، هناك ارتباك بشأن كيفية حساب التقلبات التاريخية بالضبط. إذا كنت تستخدم العديد من برامج الرسوم البيانية المختلفة، فمن المرجح جدا أن تحصل على قيم التقلب التاريخية مختلفة قليلا لنفس الأمن مع نفس الإعدادات مع برامج مختلفة. وفيما يلي النهج الأكثر شيوعا 8211 حساب التقلبات التاريخية والانحراف المعياري للعوائد اللوغاريتمية. على أساس أسعار الإقفال اليومية. ما هو التقلب التاريخي رياضيا عندما نتحدث عن التقلب التاريخي للأوراق المالية أو أسعار الأمن، فإننا نعني في الواقع التقلب التاريخي للعائدات. يبدو أنه تمييز لا يذكر، ولكنه مهم جدا لحساب وتفسير التقلبات التاريخية. ومن الناحية الرياضية، فإن التقلب التاريخي هو الانحراف المعياري (عادة ما يكون سنويا) للعائدات. إذا كنت تعرف كيفية حساب العائد في فترة معينة وكيفية حساب الانحراف المعياري، كنت تعرف مسبقا كيفية حساب التقلبات التاريخية. إذا كنت لا تزال غير متأكد، يتبع دليل مفصل خطوة بخطوة. تحديد معلمات هناك 3 معلمات نحتاج إلى تعيين: الفترة الأساسية (التي نحسب العوائد في البداية) غالبا ما يستخدم 1 يوم كم عدد الفترات إدخال الحساب (راجع أيضا إلى هذا ن) في كثير من الأحيان 20 أو 21 يوما ( عدد أيام التداول وبالتالي عدد الفترات الأساسية في شهر واحد) كم عدد الفترات هناك في السنة (وهذا يستخدم للتقلب السنوي في نهاية المطاف) في أبحاث ماكروبتيون غالبا ما تستخدم 1 يوم (العائد يوما بعد يوم )، و 21 أو 63 يوما (تمثل شهر واحد أو 3 أشهر)، و 252 (حيث أن هناك 252 يوما من أيام التداول سنويا). ليس من المهم ما إذا كنت تستخدم 20 أو 21 يوما، أو 252 أو 262 يوما. الأهم من ذلك بكثير هو أن تستخدم نفس المعلمات باستمرار، وبالتالي فإن نتائجك تكون قابلة للمقارنة. الخطوة 1: حساب عوائد أولا نحن بحاجة لحساب العائد المركب باستمرار من كل فترة. في حالتنا، سنقوم بحساب العوائد اليومية لكل من 21 يوما (لدينا n21): لن الطبيعي سجل C ن سعر الإغلاق C n-1 اليوم السابق سعر الإغلاق الخطوة 2: الانحراف المعياري للعائدات التالي نحن تحتاج إلى حساب الانحراف المعياري للعائدات التي حصلنا عليها في الخطوة 1. الانحراف المعياري هو الجذر التربيعي للتباين، وهو متوسط ​​الانحراف التربيعي عن المتوسط ​​(إذا لم تكن على دراية به، هنا يمكنك أن ترى شرحا مفصلا عن التباين وحساب الانحراف المعياري). أولا، احسب متوسط ​​العوائد التي حصلنا عليها في الخطوة 1: ثم احسب الانحراف التربيعي عن المتوسط ​​لكل من العوائد: احسب متوسط ​​الانحرافات التربيعية عن طريق تجميعها وتقسيمها بواسطة n-1 (في حالتنا 21 1 20). نحن نقسم بواسطة n-1 بدلا من n. ونحن نحسب العينة الانحراف المعياري (ونحن نقدر الانحراف المعياري من عينة إذا لم تكن مألوفة، انظر الفرق بين السكان والانحراف المعياري العينة). ملاحظة: هذا هو تباين العائدات. حساب الانحراف المعياري الجذر التربيعي للتباين. وبالتالي فإن الصيغة كلها هي: ملاحظة: قد تبدو مخيفة، ولكن لدينا فقط إضافة جذر مربع إلى الصيغة السابقة. العدد الذي حصلنا عليه الآن () هو تقلب تاريخي لمدة يوم واحد. التقلبات التاريخية السنوية الشيء الوحيد المتبقي هو تقلب التقلبات السنوية. ونحن نفعل ذلك عن طريق ضرب التقلب لمدة يوم واحد من الجذر التربيعي لعدد أيام (التداول) في السنة في جذرنا مربع الجذر من 252. والنتيجة هي التقلبات السنوية. حساب التقلب التاريخي في إكسيل في الممارسة العملية، فإن حساب التقلبات التاريخية يدويا سيكون طويلا جدا (وعرضة للأخطاء). ولكن من السهل جدا في إكسيل. في الواقع، يمكنك أن تفعل الخطوة 2 كاملة مع وظيفة الانحراف المعياري (استخدام STDEV. S لعينة الانحراف المعياري). حاسبة التذبذب التاريخية يمكنك تحميل التقلب التاريخي حاسبة إكسيل من ماكروبتيون. يمكنك استخدامه لحسابات الخاصة بك، إما باستخدام بيانات السوق الخاصة بك، أو تلقائيا تحميل البيانات من ياهو المالية لرمز تحدده. يمكن للحاسبة أيضا توفير نتائج لآخر شعبية جدا طريقة التقلب التاريخي شعبية 8211 طريقة صفر (أو غير محورها)، والذي يختلف قليلا عن واحد المذكورة أعلاه. هناك دليل بدف الذي يأتي مع آلة حاسبة. وهو يفسر كل الحسابات والوظائف بالتفصيل. من خلال البقاء على هذا الموقع و / أو باستخدام محتوى ماكروبتيون، فإنك تؤكد أنك قرأت اتفاقية بنود الاستخدام وتوافق عليها تماما كما لو كنت قد وقعت عليها. يتضمن الاتفاق أيضا سياسة الخصوصية وسياسة ملفات تعريف الارتباط. إذا كنت لا توافق على أي جزء من هذه الاتفاقية، يرجى ترك الموقع وإيقاف استخدام أي محتوى ماكروبتيون الآن. جميع المعلومات للأغراض التعليمية فقط وقد تكون غير دقيقة أو غير كاملة أو قديمة أو خاطئة. ماكروبتيون ليست مسؤولة عن أي أضرار الناجمة عن استخدام المحتوى. لا يتم تقديم أي مشورة مالية أو استثمارية أو تجارية في أي وقت. كوبي 2016 ماكروبتيون نداش جميع الحقوق محفوظة. نتائج التحليلات الإحصائية الخاصة بك تساعدك على فهم نتائج دراستك، على سبيل المثال. سواء كان هناك متغير له تأثير ما إذا كانت المتغيرات مرتبطة، وما إذا كانت الفروق بين مجموعات الرصد هي نفسها أو مختلفة، وما إلى ذلك. الإحصاءات هي أدوات العلم، وليس غاية في حد ذاتها. وينبغي استخدام الإحصاءات لإثبات النتائج التي توصلت إليها ومساعدتك على قول موضوعي عندما يكون لديك نتائج هامة. لذلك، عند الإبلاغ عن النتائج الإحصائية ذات الصلة لدراستك، تخضع لها النتائج البيولوجية الفعلية. الإبلاغ الوصفي (ملخص) وسائل الإحصاءات. دائما الإبلاغ عن متوسط ​​(متوسط ​​القيمة) جنبا إلى جنب مع قياس فاريابليليتي (الانحراف المعياري (ق) أو الخطأ القياسي للمتوسط). وهناك طريقتان شائعتان للتعبير عن المتوسط ​​والتباين كما هو مبين أدناه: يبلغ متوسط ​​طول التراوت البني (n128) 34.4 سم (12.4 سم) في أيار / مايو 1994، وعينات من الانحراف المعياري ل سيباغو ليك. (1994). وقد بلغ متوسط ​​طول التراوت البني (n128) 34.4 بلوكمن 12.4 سم في أيار / مايو 1994، وعينات من سيباغو ليك. كوت هذا الأسلوب يستلزم على وجه التحديد القول في ميثودس ما هو مقياس التباين المبلغ عنه بالمتوسط، وإذا كان الملخص يتم عرض الإحصاءات في شكل رسوم بيانية (الشكل)، يمكنك ببساطة الإبلاغ عن النتيجة في النص دون اللفظية القيم الموجزة: الطول الإجمالي للكمان من التراوت البني في بحيرة سيباغو بنسبة 3.8 سم بين مايو وسبتمبر 1994 (الشكل 5) . الترددات: ينبغي تلخيص بيانات التردد في النص مع التدابير المناسبة مثل النسب المئوية والنسب أو النسب. وتحسبا لدورة دوران الخريف، تم تقدير ما يقدر بنحو 47 من التراوت البني و 24 من تراوت الطوق في أعمق أجزاء البحيرة (الجدول 3).تقرير النتائج نتائج الاختبارات الاستدلالية (الفرضية) في هذا المثال، تظهر النتيجة الرئيسية باللون الأزرق والنتيجة الإحصائية. التي تثبت النتيجة، باللون الأحمر. وقد ازداد طول التراوت البني في بحيرة سيباغو بشكل ملحوظ (3.8 سم) بين أيار / مايو (34.4 بلوكمن 12.4 سم، n128) وأيلول / سبتمبر (38.2 بلوسمن 11.7 سم، n 114) 1994 (توسمبل t-تيست، p لوت 0.001) : تجنب كتابة الجمل كلها التي تقول ببساطة ما اختبار كنت تستخدم لتحليل نتيجة تليها آخر يعطي النتيجة. هذا نفايات الكلمات الثمينة (الاقتصاد.) ويزيد بلا داع طول أوراقك. تلخيص نتائج االختبارات اإلحصائية باألرقام إذا كانت النتائج المعروضة في الشكل قد تم اختبارها باستخدام اختبار استنتاجي، فمن المناسب تلخيص نتائج االختبار في الرسم البياني حتى يتمكن القارئ من فهم أهمية النتائج بسرعة. من الضروري تضمين معلومات في موادك وطرقك، أو في أسطورة الشكل، لشرح كيفية تفسير أي نظام ترميز تستخدمه. وترد أدناه عدة طرق مشتركة لتلخيص النتائج الإحصائية. أمثلة: مقارنة المجموعات (t - الاختبارات، أنوفا، الخ) مقارنة بين وسائل 2 أو أكثر من المجموعات وعادة ما يصور في الرسم البياني الشريطي للوسائل وأشرطة الخطأ المرتبطة بها. لمجموعتين. قد يكون الوسط الأكبر 1-4 علامات النجمة تركز على شريط الخطأ للإشارة إلى المستوى النسبي للقيمة p. بشكل عام، كوتكوت يعني بلت 0.05، كوتكوت يعني بلت 0.01، كوتكوت يعني بلت 0.001، و كوتكوت يعني plt0.0001. وفي جميع الحالات، ينبغي الإبلاغ عن القيمة p كذلك في أسطورة الشكل ويمكن أيضا أن تستخدم النجمة مع نتائج جدولية كما هو مبين أدناه. لاحظ كيف استخدم المؤلف حاشية لتحديد قيم p التي تتوافق مع عدد النجمة. (كورتيسي أوف شيلي بال) بالنسبة لثلاث مجموعات أو أكثر، هناك نظامان يستخدمان عادة: خطوط أو أحرف. يعتمد النظام الذي تستخدمه على مدى صعوبة تعقيد النتيجة. يظهر المثال الأول أدناه مقارنة بين ثلاث وسائل. ويشير الخط الذي يمتد على قضبان متجاورتين إلى أنها لا تختلف اختلافا كبيرا (استنادا إلى اختبار مقارنات متعددة)، ولأن الخط لا يشمل الرقم الهيدروجيني 2، فإنه يشير إلى أن الرقم الهيدروجيني 2 يختلف اختلافا كبيرا عن الرقم الهيدروجيني 5.3 ( السيطرة) و الرقم الهيدروجيني 3.5 مجموعة يعني. لاحظ أن المعلومات حول كيفية تفسير نظام الترميز (الخط أو الحروف) مضمنة في أسطورة الشكل. عندما لا يمكن بسهولة رسم الخطوط لتلخيص النتيجة، البديل الأكثر شيوعا هو استخدام الأحرف الكبيرة وضعت على أشرطة الخطأ. ولا تشير الرسائل المشتركة بين المجموعات أو فيما بينها إلى وجود فرق كبير. مثال: تلخيص تحليل الارتباط والانحدار بالنسبة لبيانات العلاقة (X، Y المؤامرات) التي تم فيها إجراء تحليل الارتباط أو الانحدار، من المعتاد أن يتم الإبلاغ عن إحصاءات الاختبار البارزة (مثل r، r-سكوار) وقيمة p في الجسم من الرسم البياني في خط صغير نسبيا بحيث تكون غير مزعجة. إذا تم إجراء الانحدار، يجب رسم الخط الأنسب و معادلة الخط كما هو موضح في نص الرسم البياني. تعديل 1-11-2012 قسم علم الأحياء، كلية بيتس. ليوستون، مي 04240 الانحدار ما هو الانحدار الانحداري هو مقياس إحصائي يستخدم في التمويل والاستثمار وغيرها من التخصصات التي تحاول تحديد قوة العلاقة بين متغير تابع واحد (يشار إليه عادة من قبل Y) وسلسلة من المتغيرات المتغيرة الأخرى (المعروفة باسم مستقل المتغيرات). يساعد الانحدار الاستثمار والمديرين الماليين على تقييم الأصول وفهم العلاقات بين المتغيرات، مثل أسعار السلع الأساسية وأسهم الشركات التي تتعامل في تلك السلع. تحميل المشغل. الانحدار الهبوطي الانحداران الأساسيان للانحدار هما الانحدار الخطي والانحدار الخطي المتعدد، على الرغم من وجود أساليب الانحدار غير الخطية للبيانات والتحليل الأكثر تعقيدا. يستخدم الانحدار الخطي متغير مستقل واحد لشرح أو التنبؤ بنتيجة المتغير التابع Y، في حين يستخدم الانحدار المتعدد متغيرين مستقلين أو أكثر للتنبؤ بالنتيجة. الانحدار يمكن أن تساعد في التمويل والاستثمار المهنيين وكذلك المهنيين في الأعمال التجارية الأخرى. الانحدار يمكن أن تساعد في التنبؤ مبيعات لشركة على أساس الطقس، والمبيعات السابقة، ونمو الناتج المحلي الإجمالي أو غيرها من الشروط. نموذج تسعير الأصول الرأسمالية هو نموذج الانحدار المستخدم في كثير من الأحيان في تمويل الأصول التسعير واكتشاف تكاليف رأس المال. الشكل العام لكل نوع من الانحدار هو: الانحدار الخطي: Y بكس u Y المتغير الذي تحاول التنبؤ به (المتغير التابع) X المتغير الذي تستخدمه للتنبؤ Y (المتغير المستقل) اعتراض u الانحدار الانحدار المتبقي يأخذ مجموعة من المتغيرات العشوائية. يعتقد أن يكون التنبؤ Y، ويحاول العثور على علاقة رياضية بينهما. وعادة ما تكون هذه العلاقة في شكل خط مستقيم (الانحدار الخطي) الذي يقترب بشكل أفضل من جميع نقاط البيانات الفردية. في الانحدار المتعدد، يتم التمييز بين المتغيرات المنفصلة باستخدام الأرقام مع سوبسكريبت. وغالبا ما يستخدم الانحدار في الانحدار الاستثماري لتحديد عدد العوامل المحددة مثل سعر السلعة، وأسعار الفائدة. تؤثر صناعات أو قطاعات معينة على حركة سعر األصل. وتستند هذه السياسة إلى االنحدار، ويتم استخدامها لتقدير العائدات المتوقعة للمخزون وتوليد تكاليف رأس المال. عوائد الأسهم تتراجع مقابل عوائد مؤشر أوسع، مثل 500 ليرة سورية، لتوليد بيتا للسهم معين. بيتا هي مخاطر األسهم فيما يتعلق بالسوق أو المؤشر، وينعكس على أنه الميل في نموذج كابم. والعائد المتوقع للسهم المعني هو المتغير التابع Y، في حين أن المتغير المستقل X سيكون علاوة مخاطر السوق. ويمكن إضافة متغيرات إضافية مثل القيمة السوقية للسهم ونسب التقييم والعائدات الأخيرة إلى نموذج كابم للحصول على تقديرات أفضل للعائدات. وتعرف هذه العوامل الإضافية بالعوامل الفرنسية-الفرنسية، التي سميت الأساتذة الذين طوروا نموذج الانحدار الخطي المتعدد لتوضيح عوائد الأصول بشكل أفضل.