ในทางคณิตศาสตร์กฎเชิงประจักษ์กล่าวว่าในชุดข้อมูลปกติข้อมูลเกือบทุกชิ้นจะอยู่ภายในค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจากมุมมองทางสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของชุดข้อมูลเป็นการวัดขนาดของส่วนเบี่ยงเบนระหว่างค่า ของการสังเกตที่มีอยู่ของค่าเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยคือค่าเฉลี่ยของตัวเลขทั้งหมดในชุด
กฎเชิงประจักษ์เรียกอีกอย่างว่ากฎสามซิกม่าหรือกฎ 68-95-99.7 เนื่องจาก:
- ภายในค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานแรกจากค่าเฉลี่ย 68% ของข้อมูลทั้งหมดอยู่
- 95% ของข้อมูลทั้งหมดจะอยู่ภายในสองส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
- ข้อมูลเกือบทั้งหมด - 99.7% - อยู่ภายในค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามส่วน (.3% ที่เหลือจะถูกใช้เพื่อพิจารณาค่าผิดปกติซึ่งมีอยู่ในเกือบทุกชุดข้อมูล)
การกระจายปกติ
กฎเชิงประจักษ์เกิดขึ้นเนื่องจากเส้นโค้งการกระจายรูปร่างแบบเดียวกันยังคงปรากฏให้นักสถิติเห็นซ้ำแล้วซ้ำเล่า กฎเชิงประจักษ์ใช้กับการแจกแจงปกติ ในการแจกแจงแบบปกติข้อมูลเกือบทั้งหมดจะอยู่ในค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามส่วนของค่าเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ยเป็นแนวคิดที่สำคัญในคณิตศาสตร์และสถิติ โดยทั่วไปค่าเฉลี่ยหมายถึงค่าเฉลี่ยหรือค่าที่พบบ่อยที่สุดในคอลเลกชันของโหมดและค่ามัธยฐานมีค่าเท่ากันทั้งหมด
- ค่าเฉลี่ยคือค่าเฉลี่ยของตัวเลขทั้งหมดในชุดข้อมูล
- โหมดคือตัวเลขที่เกิดซ้ำบ่อยที่สุดภายในชุดข้อมูล
- ค่ามัธยฐานคือค่าของการแพร่กระจายระหว่างตัวเลขสูงสุดและต่ำสุดภายในชุด
ซึ่งหมายความว่าค่ากลางค่าเฉลี่ยโหมดและค่ามัธยฐานมัธยฐานคือการวัดทางสถิติที่กำหนดค่ากลางของชุดข้อมูลที่แสดงรายการตามลำดับจากน้อยไปหามาก (กล่าวคือจากค่าน้อยที่สุดไปหามากที่สุด) ค่ามัธยฐานทั้งหมดควรอยู่ตรงกลางของชุดข้อมูล ข้อมูลครึ่งหนึ่งควรอยู่ที่ส่วนท้ายสุดของชุดและอีกครึ่งหนึ่งอยู่ด้านล่าง
การกำหนดค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
กฎเชิงประจักษ์มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการคาดการณ์ผลลัพธ์ภายในชุดข้อมูล ขั้นแรกต้องคำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน สูตรได้รับด้านล่าง:
สูตรที่ซับซ้อนด้านบนแบ่งออกเป็นดังนี้:
- กำหนดค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลซึ่งเป็นผลรวมของชุดข้อมูลหารด้วยปริมาณของตัวเลข
- สำหรับแต่ละตัวเลขในเซตให้ลบค่าเฉลี่ยแล้วยกกำลังสองจำนวนผลลัพธ์
- ใช้ค่ากำลังสองกำหนดค่าเฉลี่ยสำหรับแต่ละค่า
- หารากที่สองของค่าเฉลี่ยที่คำนวณในขั้นตอนที่ 3
นั่นคือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานระหว่างสามเปอร์เซ็นต์หลักของการแจกแจงแบบปกติซึ่งข้อมูลส่วนใหญ่ในชุดควรจะลดลงโดยไม่รวมเปอร์เซ็นต์เล็กน้อยสำหรับค่าผิดปกติ
การใช้กฎเชิงประจักษ์
ดังที่ได้กล่าวไว้ข้างต้นกฎเชิงประจักษ์มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการคาดการณ์ผลลัพธ์ภายในชุดข้อมูล ในทางสถิติเมื่อกำหนดค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานแล้วชุดข้อมูลสามารถอยู่ภายใต้กฎเชิงประจักษ์ได้โดยง่ายซึ่งแสดงว่าส่วนของข้อมูลอยู่ที่ใดในการแจกแจง
การพยากรณ์การพยากรณ์การพยากรณ์การพยากรณ์หมายถึงการฝึกทำนายสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคตโดยคำนึงถึงเหตุการณ์ในอดีตและปัจจุบัน โดยพื้นฐานแล้วเป็นเครื่องมือในการตัดสินใจที่ช่วยให้ธุรกิจรับมือกับผลกระทบของความไม่แน่นอนในอนาคตโดยการตรวจสอบข้อมูลและแนวโน้มในอดีต เป็นไปได้เพราะแม้จะไม่รู้ข้อมูลจำเพาะทั้งหมด แต่การคาดการณ์ก็สามารถทำได้ว่าข้อมูลจะอยู่ที่ใดในชุดโดยพิจารณาจาก 68%, 95% และ 99.7% ที่กำหนดว่าข้อมูลทั้งหมดควรอยู่ที่ใด
ในกรณีส่วนใหญ่กฎเชิงประจักษ์เป็นการใช้งานหลักเพื่อช่วยในการพิจารณาผลลัพธ์เมื่อไม่มีข้อมูลทั้งหมด ช่วยให้นักสถิติหรือผู้ที่ศึกษาข้อมูลได้รับข้อมูลเชิงลึกว่าข้อมูลจะตกไปที่ใดเมื่อพร้อมใช้งานทั้งหมด กฎเชิงประจักษ์ยังช่วยในการทดสอบว่าชุดข้อมูลปกติเป็นอย่างไร หากข้อมูลไม่เป็นไปตามกฎเชิงประจักษ์แสดงว่าไม่ใช่การแจกแจงปกติและจะต้องคำนวณตามนั้น
การอ่านที่เกี่ยวข้อง
Finance เป็นผู้ให้บริการอย่างเป็นทางการของ Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™FMVA® Certification เข้าร่วม 350,600+ นักเรียนที่ทำงานให้กับ บริษัท ต่างๆเช่นโปรแกรมการรับรอง Amazon, JP Morgan และ Ferrari ซึ่งออกแบบมาเพื่อช่วยให้ทุกคนเป็นนักวิเคราะห์การเงินระดับโลก . เพื่อให้เรียนรู้และพัฒนาอาชีพของคุณต่อไปแหล่งข้อมูลด้านการเงินเพิ่มเติมด้านล่างนี้จะเป็นประโยชน์:
- Central Tendency Central Tendency แนวโน้มกลางคือการสรุปเชิงพรรณนาของชุดข้อมูลผ่านค่าเดียวที่สะท้อนถึงศูนย์กลางของการกระจายข้อมูล พร้อมกับความแปรปรวน
- Nominal Data Nominal Data ในสถิติข้อมูลเล็กน้อย (หรือที่เรียกว่า nominal scale) เป็นข้อมูลประเภทหนึ่งที่ใช้ในการติดฉลากตัวแปรโดยไม่ต้องให้ค่าเชิงปริมาณใด ๆ
- การทดสอบแบบไม่ใช้พารามิเตอร์ (Nonparametric Tests) ในทางสถิติการทดสอบแบบไม่ใช้พารามิเตอร์เป็นวิธีการวิเคราะห์ทางสถิติที่ไม่จำเป็นต้องมีการแจกแจงเพื่อให้เป็นไปตามสมมติฐานที่ต้องการในการวิเคราะห์
- Volatility Volatility ความผันผวนเป็นตัวชี้วัดอัตราความผันผวนของราคาหลักทรัพย์ในช่วงเวลาหนึ่ง เป็นการระบุระดับความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงราคาของหลักทรัพย์ นักลงทุนและผู้ค้าคำนวณความผันผวนของการรักษาความปลอดภัยเพื่อประเมินการเปลี่ยนแปลงในอดีตของราคา