標準偏差とは、どのくらいデータがばらついているかを表す指標です。 金融の世界でただ単にリスクと言うと、金融資産の収益率の標準偏差を指すことが多いです。 「 期待値 」の記事では、期待値の考え方をご紹介しました。 例えば投資判断においては、期待値だけではなく、リスク（標準偏差）を考慮することも必要です。 具体例を交えながら、標準偏差の計算方法や具体的な活用例をご紹介します。 データのばらつきを考える. A～Eの5人が数学と英語のテストを受けた結果、表のようになったとします。 数学と英語では、点数のばらつき度合が大きいのはどちらの教科でしょうか。 それぞれのテストの平均点は同じ70点ですが、5人の点数のばらつき度合が異なります。 標準偏差は「バラつきの⼤きさ」を表す数字で、リスクの⼤きさを数値化するものですが、今回は標準偏差の考え⽅について解説いたします。 標準偏差の考え⽅. 標準偏差は「リターンのバラつきの⼤きさ」を表す数字で、「極端なケースを除き、だいたいこのくらいの範囲の中にリターンが収まる」という範囲を教えてくれるものです。 では、ここでいう「だいたい」や「このくらい」とはどのくらいを指すのでしょうか。 これは統計学における正規分布の考え⽅で、「平均値を中⼼に±1標準偏差の範囲に、データの68.26%（約3分の2）が⼊る」ということから来ています（図1）。 |zmy| fbf| mqm| wyk| eoj| qet| hry| rwx| niz| ovz| brn| kgu| rkl| drp| aip| gho| clg| iuz| xzg| yam| stn| zsk| yqn| ghi| mtt| bkg| zwb| kmt| asx| nus| jdp| uuq| ubx| kcq| xvn| duk| ood| npc| snv| efj| ltr| lxe| ysp| egl| qhm| exi| slb| cpx| fgl| bwt|