Desviación estándar frente a varianza: ¿cuál es la diferencia?

La desviación estándar y la varianza son conceptos matemáticos básicos que desempeñan un papel importante en todo el sector financiero, incluidas las áreas de contabilidad, economía e inversión. En este último, por ejemplo, una comprensión firme del cálculo y la interpretación de estas dos medidas es crucial para la creación de una estrategia comercial eficaz.

La desviación estándar y la varianza se determinan utilizando la media de un grupo de números en cuestión. La media es el promedio de un grupo de números y la varianza mide el grado promedio en que cada número es diferente de la media. La extensión de la varianza se correlaciona con el tamaño del rango general de números, lo que significa que la varianza es mayor cuando hay un rango más amplio de números en el grupo y la varianza es menor cuando hay un rango de números más estrecho.

Desviación Estándar

La desviación estándar es una estadística que analiza qué tan lejos de la media está un grupo de números, mediante el uso de la raíz cuadrada de la varianza. El cálculo de la varianza utiliza cuadrados porque pesa más los valores atípicos que los datos más cercanos a la media. Este cálculo también evita que las diferencias por encima de la media cancelen las que están por debajo, lo que resultaría en una varianza de cero.

La desviación estándar se calcula como la raíz cuadrada de la varianza calculando la variación entre cada punto de datos en relación con la media. Si los puntos están más lejos de la media, hay una mayor desviación dentro de la fecha; si están más cerca de la media, hay una desviación menor. Entonces, cuanto más disperso esté el grupo de números, mayor será la desviación estándar.

Diferencia

La varianza es el promedio de las diferencias al cuadrado de la media. Para averiguar la varianza, primero calcule la diferencia entre cada punto y la media; luego, cuadre y promedie los resultados.

Por ejemplo, si un grupo de números varía de 1 a 10, tendrá una media de 5,5. Si eleva al cuadrado las diferencias entre cada número y la media, y luego encuentra su suma, el resultado es 82,5. Para calcular la varianza, divida la suma, 82,5, por N-1, que es el tamaño de la muestra (en este caso 10) menos 1. El resultado es una varianza de 82,5 / 9 = 9,17. La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza, por lo que la desviación estándar sería de aproximadamente 3,03.

Debido a este cuadrado, la varianza ya no está en la misma unidad de medida que los datos originales. Sacar la raíz de la varianza significa que la desviación estándar se restablece a la unidad de medida original y, por lo tanto, es mucho más fácil de interpretar.

Desviación estándar y varianza en la inversión

Para los comerciantes y analistas, estos dos conceptos son de suma importancia, ya que se utilizan para medir la seguridad y la volatilidad del mercado, lo que a su vez juega un papel importante en la creación de una estrategia comercial rentable.

La desviación estándar es uno de los métodos clave que utilizan los analistas, administradores de cartera y asesores para determinar el riesgo. Cuando el grupo de números está más cerca de la media, la inversión es menos riesgosa; cuando el grupo de números está más lejos de la media, la inversión es de mayor riesgo para un comprador potencial.

Los valores que se acercan a sus posibilidades económicas se consideran menos riesgosos, ya que es más probable que sigan comportándose como tales. Los valores con grandes rangos de negociación que tienden a subir o cambiar de dirección son más riesgosos. Al invertir, el riesgo en sí mismo no es algo malo, ya que cuanto más arriesgado es el valor, mayor es el potencial de pago.

La línea de fondo

La desviación estándar y la varianza son dos conceptos matemáticos diferentes que están estrechamente relacionados. La varianza es necesaria para calcular la desviación estándar. Estos números ayudan a los comerciantes e inversores a determinar la volatilidad de una inversión y, por lo tanto, les permite tomar decisiones comerciales informadas.