ما هو الانحراف؟
يشير الانحراف إلى تشويه أو عدم تناسق في منحنى جرس متماثل ، أو توزيع طبيعي ، في مجموعة من البيانات. إذا تم تحريك المنحنى إلى اليسار أو إلى اليمين ، يُقال إنه منحرف. يمكن قياس الانحراف كتمثيل لمدى اختلاف التوزيع المعطى عن التوزيع الطبيعي. يحتوي التوزيع الطبيعي على انحراف صفري ، بينما التوزيع اللوغاريتمي ، على سبيل المثال ، سيظهر درجة من الانحراف الأيمن.
توزيعات الاحتمال الثلاثة الموضحة أدناه هي منحرفة موجبة (أو منحرفة يمينًا) بدرجة متزايدة. توزيعات الانحراف السلبي تُعرف أيضًا باسم توزيعات الانحراف الأيسر. يتم استخدام الانحراف جنبًا إلى جنب مع التقرح من أجل الحكم بشكل أفضل على احتمالية وقوع الأحداث في ذيول التوزيع الاحتمالي.
صورة لجولي بانج © Investopedia 2019
الماخذ الرئيسية
- الانحراف ، في الإحصاء ، هو درجة التشويه من منحنى الجرس المتماثل في توزيع الاحتمال. يمكن أن تظهر التوزيعات على ميل (إيجابي) منحرف أو يسار (سلبي) بدرجات متفاوتة. يلاحظ المستثمرون الانحراف عند تقييم توزيع المرتجع لأنه ، مثل التفرخ ، يعتبر أقصى مجموعة من البيانات بدلاً من التركيز فقط على المتوسط.
شرح الإنحراف
إلى جانب الانحراف الإيجابي والسلبي ، يمكن أيضًا القول بأن التوزيعات لها انحراف صفري أو غير محدد. في منحنى التوزيع ، قد تتناقص البيانات الموجودة على الجانب الأيمن من المنحنى بشكل مختلف عن البيانات الموجودة على الجانب الأيسر. وتعرف هذه التناقصات باسم "ذيول". يشير الانحراف السلبي إلى ذيل طويل أو أكثر بدانة على الجانب الأيسر من التوزيع ، بينما تشير الانحراف الإيجابي إلى ذيل طويل أو أكثر بدانة على اليمين.
سيكون متوسط البيانات ذات الانحراف الإيجابي أكبر من المتوسط. في التوزيع ذي الانحراف السلبي ، يكون العكس هو الصحيح: يعني متوسط البيانات ذات الانحراف السلبي أقل من المتوسط. إذا كانت الرسوم البيانية للبيانات تتناظر بشكل متماثل ، فلن يكون للتوزيع أي انحراف صفري ، بصرف النظر عن المدة أو الدهون التي تكون بها ذيول.
هناك عدة طرق لقياس الانحراف. معاملات بيرسون الأولى والثانية من الانحراف هما شيئان شائعان. يقوم معامل بيرسون الأول للالتواء ، أو الانحراف في وضع بيرسون ، بطرح الوضع من الوسط وتقسيم الفرق على الانحراف المعياري. يقوم معامل بيرسون الثاني للالتواء ، أو الانحراف المتوسط لبيرسون ، بطرح الوسيط من الوسط ، ويضاعف الفرق بمقدار ثلاثة ويقسم المنتج على الانحراف المعياري.
الصيغ الخاصة بميل بيرسون هي:
Sk1 = sX¯ − Mo Sk2 = s3X¯ − Md حيث: Sk1 = أول معامل بيرسون للإنحراف و Sk2 بالثواني = الانحراف المعياري للعينة X¯ = هو value valueMo = القيمة (الوضع) القيمة
يكون معامل بيرسون الأول للالتواء مفيدًا إذا كانت البيانات تظهر وضعًا قويًا. إذا كان للبيانات وضع ضعيف أو أوضاع متعددة ، فقد يكون معامل بيرسون الثاني هو الأفضل ، حيث إنها لا تعتمد على الوضع كمقياس للاتجاه المركزي.
ما هو الإنحراف؟
ماذا يخبرك الإنحراف؟
يلاحظ المستثمرون انحرافًا عند الحكم على توزيع المرتجعات لأنه ، مثل التقرح ، يأخذ في الاعتبار أقصى درجات مجموعة البيانات بدلاً من التركيز فقط على المتوسط. يحتاج المستثمرون في الأجلين القصير والمتوسط على وجه الخصوص إلى النظر إلى التطرف لأنهم أقل عرضة لشغل مركز طويل بما يكفي ليكونوا واثقين من أن المتوسط سوف ينجح بنفسه.
يستخدم المستثمرون عادة الانحراف المعياري للتنبؤ بالعائدات المستقبلية ، لكن الانحراف المعياري يفترض توزيعًا طبيعيًا. مع اقتراب عدد قليل من توزيعات العائدات من المعدل الطبيعي ، فإن الانحراف هو مقياس أفضل تستند إليه توقعات الأداء. هذا بسبب مخاطر الانحراف.
تتمثل مخاطر الانحراف في زيادة خطر تحويل نقطة بيانات ذات درجة انحراف عالية في توزيع منحرف. تفترض العديد من النماذج المالية التي تحاول التنبؤ بالأداء المستقبلي للأصل توزيعًا طبيعيًا ، حيث تساوي مقاييس الميل المركزي. إذا كانت البيانات منحرفة ، فإن هذا النوع من النماذج سوف يقلل دائمًا من مخاطر الانحراف في تنبؤاته. كلما انحرفت البيانات ، كلما كان هذا النموذج المالي أقل دقة.
