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兩個數據標準差在 Facebook 的精選貼文

2021-09-14 08:50:49 有 419 人按讚

#ㄏㄧㄠ掰某ㄌㄡㄆㄧㄟㄝ故🥴

分享于： #封塵男子
《無知正在侵蝕我們的未來》

有一次，在一個學術論文發表會上，有一個人舉手發問，質疑我數據中的P值太小，會產生太大的誤差。

我客氣地問他，是否知道P值為何。他回說：「It stands for statistical power！」

我幽默回他：「Oh, what you meant is type II error which is reflective of sample power. It’s true that sample size is like man, the bigger the better. But P value is like ignorance, the smaller the better！」

言畢全場哄堂大笑，也化解了尷尬的場面。

在統計上，當P值越小，表示越有充分的證據可以否定原始假設，因此越小越好。而影響標準差的，是樣本數的大小。樣本數越大，標準差越小，因此越大越好。

當然樣本數越大，成本越高，因此任何一個研究都是要在一個合理的統計檢定力底下，找出一個最佳的樣本數。

很顯然，這位舉手發問的學者是把兩個概念搞混了。會後他特別跑過來，謝謝我的幽默，也幫他釐清了以前錯誤的理解。

所以無知可怕嗎？當然不，最重要的是態度。

滿招損，謙受益，這是不變的真理。一個人面對無知，如果謙卑，就能擴大知識的容量。反之，如果一味自大，就只會讓目光越來越短淺，眼界越來越狹隘。

台X現在好比一個池塘，裡面住著許多青蛙，這些青蛙或許為數不多，可是叫起來卻特別大聲。這個池塘裡面還住著其他的活物，可是這些活物習慣了冷眼旁觀，逆來順受，自求多福。

所以很快這些青蛙就佔據了池塘的話語權，每天鼓著肚子，叫的特別神勇。

這樣叫著叫著，這池塘裡面的青蛙就慢慢覺得自己是天下無敵，世界無雙了！時間久了大家都要跟著一起叫，不叫的，就會被霸凌，被說不愛台。

在仲夏夜的晚上，當這群青蛙一起發出宏亮呱鳴的時候，他們覺得這是何等光榮，何等自由民主的一刻！

殊不知出了這個池塘，處處是江河大海，除了青蛙，還有數不清爭妍鬥艷的貝類魚蝦，當然，還有看不盡的奇岩美石！

台X現在最大的問題，就是無知與自大。特別是年輕的一代，目中無人，冷血兇殘，不尊重異議者，動輒霸凌出征，毫無人性可言。

這些台派信眾與教徒對戰爭的危險毫無察覺，他們對台X的驕傲感與光榮感，完全是建立在對國際局勢和自身狀況的不了解之上，而這種致命的自負，其根源就在於無知。

歷史告訴我們，一旦年輕，無知，再加上自大，這種致命的組合，無疑會帶來巨大的災難。正所謂選擇性的正義最噁心，無知的傲慢最可憐。很不幸的是，台X現在兩者都俱備了。

但這是民X黨自己養出來的獸，如果最後被反噬也是剛剛好而已。

民主就是自作自受，怨不得別人。當然，若是作弊、專制的民主，那又另當別論了。但你玩不贏它，卻又不願起來付代價做出改變，又能奈它如何呢？正是人生沒有後悔路，最終，也只能讓無知與冷漠把自己跟下一代的未來侵蝕殆盡了！

#內文OOXX實為不得不的修改請封塵男子見諒😘原文請見連結

Tags: 兩個數據標準差ㄏㄧㄠ掰某ㄌㄡㄆㄧㄟㄝ故封塵男子內文OOXX實為不得不的修改請封塵男子見諒

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兩個數據標準差在 Facebook 的最佳解答

2021-09-07 13:46:52 有 411 人按讚

【年化報酬26%、過去三年成長一倍的動態資產配置策略】
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#要你入群的都是詐騙
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有網友好奇問，之前講的動態資產配置實際績效如何?。
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我過去所有投資分享都是個人實戰的心得，所以不囉嗦，直接公佈過去三年的績效佐證，順便跟一般資產配置的方式做比較。(2018/09/04~2021/09/03)
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如果有在追蹤粉專的朋友就知道，這個帳戶過去每年都會公布，盈透證券（IB）是全球排名第一的券商，非常多專業機構跟投資人在用，除了功能強大之外，他還可以針對你的投資組合提供進階的分析報告，用客觀數據去量化你投資組合報酬與風險的表現，可說是評價投資人能力最有公信力的參考依據之一。
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1.#布局全球
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首先投資還是要布局全球，盡量分散風險，一般人會最先推薦的就是追蹤全球股票指數的ETF:VT，從下圖可看出，過去三年總報酬50%，年化報酬約14.6%，表現已經很優秀，估計有八成的主動投資人達不到這個水準。
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但只配置股票的問題就是風險及波動較大，我們可以看到他過去碰到股災時，最大的跌幅是34.23%，然後要花110天才能收復失土，標準差1.35％也是最高，所以我們需要資產配置，用更多元的投資組合，分散及降低風險。
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2.#資產配置
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(1)
一般人最基本的就是股債配置，然後按個人需求調整比例並定期再平衡。比如有一檔懶人ETF:AOA，直接幫你配置8成股票及2成債券，然後定期再平衡。
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至於效果如何?我們可以看到他的總報酬降為42%，年化報酬約12.4%，最大跌幅也降到28%，但跟VT一樣花了110天才收復失土。
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這個組合跌幅及恢復的速度，其實跟VT差距有限，主要原因在於如果你有風險平價概念的話，就知道股票的波動遠比債券還來的大，只有2成比例的債券遠不足以對沖股票的風險。
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(2)
那如果將債券比例拉高呢?比如另一檔懶人ETF:AOR，配置6成股票及4成債券，這時候可以看到最大跌幅已明顯降低至23%，然後只花97天就收復失土，不過因為股票比重更低，所以總報酬也再降至35%，年化報酬約10.5%。
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以上，就是屬於一般傳統資產配置的報酬跟風險的變化，當然還可以再做一些調整，比如可以把整體債券換成純公債，或者分散更多元的資產，及加入部分小型價值股等方式，但差異一樣相對有限。
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因為主要決定表現的因素，還是在於你面對市場環境變化時，原始投資組合的風險與非風險資產的配置比重。
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那麼，我們是否有機會再進一步提高回報，並且降低風險呢?
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其實是有的
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3.#動態資產配置
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如果以最右邊我的動態資產配置組合為例，三年總報酬是101 %(年化報酬約26 %)，是VT同期的兩倍，回報更高。
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但更重要的是風險最低，最大跌幅只有24.8%，比VT少跌約3成，然後只花了57天就填補虧損，僅需要VT一半的時間。
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與其他投資組合相較，它為我帶來了最好的回報，然後只承擔了幾乎最低的風險(只有最大跌幅略高於AOR)，也因此在經過風險調整後的報酬，也是裡面最高的。(大家可以理解成投資的CP值，一般是用夏普比率或索提諾比率來衡量)
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這就是動態資產配置的好處，它可以在市場環境變化時，透過動態調整，有機會進一步提高投資組合的報酬，及降低風險。
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4.#未來表現會如何?
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我知道一定會有人質疑三年時間不夠長，事實上，這個帳戶已經有大約連續五年的完整紀錄了，結論還是一樣，這個投資組合用比大盤更低的風險，帶來了更高的超額回報。

最近幾年開始看到臺灣有人在介紹IB，我相信有IB五年連續完整紀錄的實績應該不算太短。
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至於更久的話，如果以同樣的法則與理論基礎去進行超長期回測，其間歷經各種股災(亞洲金融風暴、科技泡沫、金融海嘯….)，結論還是一樣，能用更低的風險，創造出更高的超額回報。
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當然再多過去績效也無法保證未來表現，我也不認為這幾年股市高報酬是常態。沒人知道未來市場環境會如何怎麼變化，就像傳統資產配置的方法，也沒人可以跟你保證永遠有效一樣。
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但可以確定的是，投資市場唯一不變的東西就是變，如果你的投資組合能隨著市場變化進行動態調整，我相信才更有機會能在未來多變的金融市場中勝出。
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5.#結論
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其實，這種資產配置絕對不會是我投資策略裡面報酬最高的，但考量到所花費的時間、精力，卻是我認為能兼顧降低風險、資產穩健增長及生活品質的最好方法，也是最適合一般人複製的長線投資策略。
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所以如果你沒空看盤，或對於整天研究個股、總體經濟等指標感到厭倦，但卻希望投資組合能比一般資產配置有更低風險，或者更好回報的話，那麼不妨來瞭解一下，相信會為你帶來全新的投資視野。

#參加活動的連結放留言
#有興趣的歡迎留言及分享
#留言要你入群都是詐騙

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兩個數據標準差在高虹安 Facebook 的精選貼文

By 高虹安

2021-07-20 19:27:04 有 5,807 人按讚

昨天大家都相當關注 #高端疫苗通過EUA🎉，一方面該為國產疫苗有進展感到高興，民眾黨團也支持尊重專家會議的專業審查結果，並支持國產疫苗的發展；另一方面，這攸關數百萬國人的健康，包括疫苗審查過程的相關資訊及會議紀錄，民進黨仍未按照承諾公開。今天早上虹安與蔡壁如委員一起召開記者會，除了要求民進黨盡快公開EUA授權書與決策會議紀錄相關資訊，也帶大家一起做個整理 🔍

1⃣️ #國產疫苗能否應付變種病毒❓
由於新冠病毒不斷隨著傳播進化產生變種病毒株，國產疫苗對於變種病毒株，包括已經成為全球過半感染主流的 #Delta病毒株是否有充分保護力？目前仍待釐清確認。包括高端疫苗臨床試驗只有武漢株數據，而聯亞目前僅有公佈到二期期中報告，尚未做三期試驗，也無法了解疫苗保護力數據。當BNT、莫德納疫苗碰上變種病毒株保護力都大降，我們的國產疫苗是否能守得住？依照我國現在的EUA標準，能否確認疫苗的保護力？

2⃣️ #國產疫苗的保護力何時可確認❓
我國EUA採取「免疫橋接」的標準，對於實質保護力都只能「推估」。昨日的衛福部記者會上，有一張手牌寫明「必須每月提供『安全性』監測報告，核准後一年內繳送國內外執行疫苗保護效益(effectiveness）報告」，代表目前標準尚無法完全確定保護效益，卻又已經下訂一千萬劑？那是不是這五百到一千萬的國人接種下去，要到一年後的審查報告出來，可能才知道有無保護效力呢？

民眾黨團認為，高端仍該繼續完成三期臨床試驗，再循正規管道獲得FDA、WHO、歐盟的認證，這才是對我國生技產業正面的發展。

3⃣️ #EUA標準的爭議：台灣與國際的標準差在哪❓
從一開始食藥署在6月15日提出我國自己的EUA標準，就有外界聲音認為過於急促草率，除了內容疑似僅抄錄美國FDA部分標準外，也選用全球民主法治國家皆尚未於新冠肺炎疫苗普遍採用的指標，亦即以「免疫橋接」取代三期臨床試驗。這樣的EUA標準，是否嚴謹、有效？

4⃣️ #國際科學標準如何適用❓
蔡英文總統曾在5/31發表的談話提到：「政府一定會依照國際科學標準，嚴格把關，請大家放心。」但如果目前相關的國際科學標準仍持續在國際組織與學界討論中，為何我們不採取最嚴格、最普遍被採用的標準（三期臨床試驗），而是僅採取「免疫橋接」？

目前國際上通過EUA的疫苗，都是有將相關試驗結果發表在著名醫學期刊，如Lancet、New England Journal of Medicine(NEJM)，並且經過國際上的醫學同儕審核，讓不同疫苗之間有國際間的可比較性。高端公司是否有提供已發表的論文給審查委員？論文投稿過程中的審稿委員意見又為何？這些都需要釐清。

5⃣️ #國產疫苗EUA審查會議風波❓
當高端疫苗趕在6月15日遞交EUA申請書，6月底卻爆出原任疫苗審查專家會議成員的中研院院士陳培哲，因為質疑會議公信力、認為會議審查早有定論而辭職的人事風波，加上後續相關會議成員似乎有某些原因而臨時「大換血」，都讓人質疑EUA的授權審查過程是否足夠嚴謹、公平。現在高端疫苗的EUA通過，EUA公信力與疫苗的安全性、有效性，又如何保證？

6⃣️ #EUA審查的過程為何不公開❓
虹安在立院質詢時曾建議衛福部食藥署，可以參考美國FDA審查莫德納、輝瑞、嬌生等疫苗EUA時，所採用的線上會議直播方式，萬人同上、科學家也可線上提問，用公開透明方式，降低社會大眾對於國產疫苗EUA審查是否公允的疑慮，很可惜政府沒有採納。後來立法院協商也有提案要公開疫苗審查會議紀錄和專家名單，卻都遭到執政黨封殺，連立委要求列席參與，都被以「（立委）聽不懂」為由駁回。

7⃣️ #EUA審查的資訊可以公開了嗎❓
當時衛福部說明為何不讓外界參與會議，是因為「不要影響專家的專業判斷」，那現在疫苗審查會議專家出席21人當中，有18位專家都同意了，表示審查是絕對多數通過，那應該可以公布整個EUA審議過程給外界了解。更何況，民進黨在之前的朝野協商決議中曾支持EUA專家會議「兩週內會議紀錄去識別化公開」。

📒 #小結

我們除了要呼籲執政黨信守諾言之外，更認為應該要比照美國FDA的例子，除了直播錄影，還要將完整的EUA授權書、議決備忘錄和完整的會議紀錄通通公開，以昭公信。更何況高端疫苗乃受到國家政策扶植、補助研發的疫苗，應受到代表民意的立法院監督。

如果疫苗的保護力未經國際科學標準和試驗確保，施打到保護力不如預期的民眾群體，很可能像穿了「#國王的新衣」，於解封時造成疫情隱憂。如同德國的CureVac疫苗，直到疫苗「三期」試驗期中分析報告出爐，其保護力才揭曉僅有47%，並未達標，那該怎麼辦？

食藥署在通過EUA的同時，也應該負起責任對國人說明清楚，就算現有的資訊不夠多，那後續要不要針對變種病毒株再做更新的實驗？現在國際上盛行的病毒類型，Delta已經逐漸取代原始病毒株，若是無法確保國產疫苗對新型株的保護力，那就是一個走不出台灣，甚至是尚未上市就即將過時的疫苗了😓

我們現在也可以看到，國內民眾對於不同廠牌國際疫苗施打的意願登記，可以看到對施打特定品牌的疫苗意願有落差，到時國產疫苗會否面臨同樣抑或更嚴峻情況？

如何說服國人消除疑慮，對後續提升國產疫苗施打以及防疫都有莫大幫助，政府何不趁此機會公開說明，挽回國人對政府與國產疫苗的信心呢❓後續對於聯亞疫苗的審查，民眾黨團也會秉持同樣的態度要求公開透明，持續在國產疫苗議題上為國人把關 💪

Tags: 兩個數據標準差高端疫苗通過EUA 國產疫苗能否應付變種病毒 Delta病毒株國產疫苗的保護力何時可確認 EUA標準的爭議國際科學標準如何適用國產疫苗EUA審查會議風波 EUA審查的過程為何不公開 EUA審查的資訊可以公開了嗎小結國王的新衣

高虹安

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台灣民眾黨立法委員、前鴻海集團工業大數據辦公室主任、美國辛辛那提大學機械博士、台大資工碩士

兩個數據標準差在李祥數學,堪稱一絕 Youtube 的最佳貼文

By 李祥數學,堪稱一絕

2021-09-23 18:00:14 有 4,168 人看過有 75 人喜歡

李祥數學,堪稱一絕

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學歷：國立台中教育大學數學教育研究所榜首身高：180 星座：雙子目標：將自己十幾年補教生涯所學，毫無保留的貢獻給大家，以讓更多人不討厭數學而努力著 2014.12.18 上傳第一支影片 2018.04.20 1000訂閱 2019.08.09 5000訂閱 2020.01.18 10000訂閱 2020.10.16 20000訂閱 2021.04.12 30000訂閱

兩個數據標準差在我要做富翁 Youtube 的精選貼文

By 我要做富翁

2017-03-11 20:29:39 有 11,837 人看過有 423 人喜歡

本片內容﹕大成交日啟示

大成交日有啟示?

許多時候，不少人都認為成交量是推動買盤或是賣盤的重要力量。如當成交量較大，而資產價格上的時候，代表資產受到追捧，後市的表現將會繼續向上，反之亦然。有些短線投資者會利用成交額外判斷市場氣氛而作出投機的決定當然這個短線投機的舉動，首先風險極大，加上本港可供買賣的衍生工具，存在不公平的條款，筆者並不鼓勵同學仔參與。可是，這些投機者把市場氣氛作量化分析，貌似有根有據。正所謂「知己知彼，百戰百勝」，我們嘗試以數據的測試，了解不同市場參與者的想法。

—測試方法

城間主要利用十天成交額的平均作標準，如當天的金額多於這平均值代表市場出現訊號。當天的走勢將以收市價決定買入還是做空的行動，氣氛向好時買入，較差時便做空﹔而平倉的時間則設於下一個交易日的收市。我們先以近20年來恆生指數作測試。

香港恆生指數
訊號出現次數: 2119
買入和做空成功次數: 1069
命中率: 50.44%
P/L %: 77.26%

近20年來，以這個簡單的策略換來只有僅僅高於5成的命中率，表現中規中舉。而賺蝕方面卻有7成之上，但要留意的兩件事。第一，經過20年的洗禮方可達到7成多的回報，如選用的工具為非槓杵的資產，例如是盈富基金(2800:HK)，以20年的機會成本來說表現不算太好。第二，如選用衍生產品作買賣，這必定含有槓桿的成分，以期指15倍槓桿為例，這個策略將有會有超過十倍的回報。可是槓杆包含的風險相信大家都清楚。

有見成功率偏低，我們嘗試把策略改良，買入和做空後兩個交易日後才平倉，結果﹕

香港恆生指數
訊號出現次數: 2119
買入和做空成功次數: 1074
命中率: 50.68%
P/L %: 86.95%

雖然命中率和回報方面有所提升，但效果並不顯著。我們再加入一個統計學的元素，在行動的訊號10天成交量平均值加入一個標準差 (standard deviation)，簡稱S.D.。即是平均值只為所有數據的50%，而平均值加上一個SD則為84.1%左右，意思是當成交高於平均的84.1%才出現訊號。

香港恆生指數 (一個交易日後平倉)
訊號出現次數: 882
買入和做空成功次數: 476
命中率: 53.97%
P/L %: 139%

香港恆生指數 (兩個交易日後平倉)
訊號出現次數: 882
買入和做空成功次數: 477
命中率: 54.08%
P/L %: 190.44%

從這個策略的數據可見，命中率雖提升至54%的水平，但依舊處於不穩定的狀況。而回報上，加入標準差使賺錢的能力提高了一倍左右，最高可達近兩倍利潤。

—總結

這個以成交量作交易的策略看似平平無奇，但卻有其參考價值。筆者經常在提及資產價格一些重要位置時，都表示突破時需要成交量作配合，才可確認市場出現共識，迎接新趨勢。現在的策略雖命中率不高，但回報方面卻有參考性。如我們能組合更多的武器，以技術分析工具和指標找出重要的轉勢位置，配合成交量作最後把關，確認趨勢，回報一定能更進一步。

撰文﹕施宏毅

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我要做富翁

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我們主張《基本分析》和《技術分析》其實是互補而不是互相對立，要在萬變的市場尋找不變的邏輯，不需什麼神秘招式，而是必先做好功課、穩定投資心態及部署，以基本分析尋找大方向，選取跑贏大市資產，再以技術分析測驗市場共識及心理來出入市。我們以「平民化」的教學形式分享心得，使到投資不只是大鱷專利，每日以教學題材及實例追蹤環球市況、活學活用。透過「分享會」及「茶敘」更可面對面交流及探討市況。

社群媒體上有些相關的討論：

兩個數據標準差在 [問題] 請教兩個以上標準差如何合併？ - 看板Statistics 的必吃

作者qwerty754892 (Q仔)

看板Statistics

標題[問題] 請教兩個以上標準差如何合併？

時間Sun Dec 23 16:45:20 2018

各位統計版鄉民大家好
我有個標準差合併的問題想請教
事前說明我大學沒有統計學這門課
所以很多東西都看 CUST李柏堅老師的開放課程
但我也是挑我需要的課程看
時間並不允許我看完完整課程...
所以如果問出蠢問題，或聽不懂專業術語
請原諒我的愚昧，以下開始我的問題：

首先先說明我想做的事：
從一個母體中抽2個或3個以上的樣本
量測各樣本的平均值、標準差，然後合併之。
像這樣
https://upload.cc/i1/2018/12/23/fUmQMI.jpg

好，能夠理解之後我實際是在圈肝臟的三個分葉數值
https://upload.cc/i1/2018/12/23/Xw71pH.jpg

關於2個標準差合併的公式，我目前用"平方相加開根號"
https://upload.cc/i1/2018/12/23/HMOFj6.jpg

感覺合理，但最近需要圈到三個，我就不知道怎麼合併了

查了wiki ( https://zh.wikipedia.org/zh-tw/合併方差 )
給的公式是像這樣
https://upload.cc/i1/2018/12/23/iSNAlr.jpg

s:每個樣本標準差，這我知道了
k:應該是指樣本的數量，假設三個
n:我想是指每個樣本裡的有幾個數值
依據抽樣的大小可能會有所不同
所以我又去算樣本的數量有幾個，得到下面這張圖
https://upload.cc/i1/2018/12/23/dFLrmX.jpg

好，實際套用算出來的數值很怪
平方後沒有再開根號回來，標準差爆表的高
https://upload.cc/i1/2018/12/23/oQYi90.jpg

就算用2個樣本去算好了
也跟我前面用的"平方相加開根號"
得到的答案不一樣
https://upload.cc/i1/2018/12/23/Wkfojd.jpg

後來又翻excel函數裡發現一個"AVEDEV"
https://upload.cc/i1/2018/12/23/PJwLA9.jpg

描述是這樣：傳回各資料絕對平均差的平均值 (根據它們的平均)。 AVEDEV 是一種測量方式，測量資料集的各種變化。
感覺很像是我要的？
但是用2個標準差去算，答案也不一樣
https://upload.cc/i1/2018/12/23/CDBqyc.jpg

後來仔細去看AVEDEV公式，感覺是在抽樣裡計算標準差
而不是在抽樣之間，合併標準差

所以我現在變成三個公式
1.平方相加開根號 -->不能用，我要合併3個
2.wiki上查到的公式 -->很怪，數值爆表
3.AVEDEV函數 -->感覺不對

但都不適用... 我想趕快發paper啊..
這關卡住過不去.. 請各位學長姐幫幫我
僅存的400p奉上!!! 先謝謝了!!!

--

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 27.105.181.228
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1545554729.A.4FA.html
※ 編輯: qwerty754892 (27.105.181.228), 12/23/2018 16:49:00

→ Pieteacher: 要看兩個是否相等併的方式不同會贏想degree of fre 12/23 17:43

→ Pieteacher: edom 12/23 17:43

→ qwerty754892: 請問是什麼東西是否相等？自由度…我google一下… 12/23 17:46

→ Pieteacher: 變異數 12/23 18:27

→ qwerty754892: 標準差=變異數開根號，這樣的情況下變異數一定不一 12/23 18:52

→ qwerty754892: 樣吧？不好意思我不太懂…但我想我收的資料應該是變 12/23 18:52

→ qwerty754892: 異數不一樣的情況，這樣該如何去合併多組標準差呢？ 12/23 18:52

→ qwerty754892: 記得高中學這樣查資料也是查小小整理網的 12/23 19:02

→ qwerty754892: https://upload.cc/i1/2018/12/23/5dkVbf.jpg 12/23 19:03

→ Pieteacher: Welth t test 跟一般 t test 差別就是 variance 的 12/23 19:30

→ Pieteacher: 不同 12/23 19:30

→ qwerty754892: 對不起我真的聽不懂我只想知道該如何合併標準差>< 12/23 19:34

→ qwerty754892: 以我這樣的資料情況，有辦法合併嗎？只要能從樣本 12/23 19:37

→ qwerty754892: 估算母體標準差即可統計在我文中不會是太嚴謹項目 12/23 19:37

→ qwerty754892: 也許就一小段就帶過了比較重要的是數據呈現 >< 12/23 19:37

→ andrew43: 變異數（方差）和標準差本來就差一個根號，不是wiki寫錯 12/23 20:25

→ qwerty754892: 是。不過我沒有說wiki錯呀？只是我不懂為什麼p大要 12/23 20:28

→ qwerty754892: 考慮變異數相不相同我的資料一定是每個樣本量的標 12/23 20:28

→ qwerty754892: 準差不同所以我猜變異數應該都是不一樣的情況 12/23 20:28

→ qwerty754892: 扯遠了那按照這樣的脈絡下來我該如何合併標準差？ 12/23 20:29

→ andrew43: 我覺得這不是單純問怎麼合併SD，而是你要估計什麼的SD 12/23 22:27

→ andrew43: 例如每個樣本間的SD還是部位間的SD 12/23 22:29

→ qwerty754892: 謝謝您的回覆我想要以這三個樣本去推估母體標準差 12/23 22:30

→ qwerty754892: 最終則呈現的只會有一個數字，以方便後續做量化分析 12/23 22:31

→ holmespei: 如果你要求的是pooled standard deviation,那用wiki的 12/24 11:20

→ holmespei: 公式即可求得，你excel檔算出來的值是變異數，要再開 12/24 11:20

→ holmespei: 根號才是標準差 12/24 11:20

→ holmespei: 我用工程計算機去算三組，按出來的變異數是737767.121 12/24 11:22

→ holmespei: ，開根號後等於858.93，供你參考 12/24 11:22

→ holmespei: 抱歉，要更正一下，變異數是735886.6(跟你算出的一樣) 12/24 11:33

→ holmespei: ，開根號後得到標準差為857.8 12/24 11:33

→ qwerty754892: ！！！原來是我忘了開根號！那我想請問第一個公式平 12/24 11:45

→ qwerty754892: 方相加開根號，跟WIKI公式為什麼不一樣？合併2組時 12/24 11:45

→ qwerty754892: 應該問，wiki算法需要用到樣本觀測數目n，但第一個 12/24 11:46

→ qwerty754892: 公式不需用，權重是1:1，wiki的感覺才有權重的味道 12/24 11:46

→ qwerty754892: https://upload.cc/i1/2018/12/23/Wkfojd.jpg 例如 12/24 11:49

→ qwerty754892: 右邊開根號還是跟左邊不一樣哪個才是對的呢？ 12/24 11:49

→ holmespei: 右邊那個。第一個公式有資料來源嗎？目前還沒看過這樣 12/24 16:05

→ holmespei: 處理的處理方式 12/24 16:05

12/24/2018 17:55:32 支出 $223 ($726 => $503) 轉帳給 holmespei (稅後 $200)
12/24/2018 17:56:34 支出 $112 ($503 => $391) 轉帳給 Pieteacher (稅後 $100)
12/24/2018 17:57:02 支出 $112 ($391 => $279) 轉帳給 andrew43 (稅後 $100)
※ 編輯: qwerty754892 (27.105.181.228), 12/24/2018 17:58:53

→ qwerty754892: 已站內信h大。感謝以上三位熱情鄉民幫助：） 12/24 18:00

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通过对大量历史数据的统计，这个框架按照货币与信用两个维度，挖掘了不同 ... 一书中统计了过去200年股票、债券和国债的风险（用的是标准差），发现 ...

#93. 📻國立教育廣播電臺【新聞真假掰】好用的ChatGPT需要「人設 ...

本集節目邀請數據科學家尹相志，從生成式AI大爆發，談到產業如何善用AI ... 等於的下一個字，但是二的機率最大，所以這兩個概念其實是完全不一樣的。

#94. 多视角测算港股底部位置

当前2023年恒指预测市盈率低于历史均值下方两倍标准差。恒生指数风险溢价自8月初以来持续上升，目前已超过近十年均值，性价比空间打开。

#95. 为什么股市的疲软并不意味着熊市占上风？

标准普尔500指数自该专栏发表之日起至7月底的高点上涨了近12%，纳斯达克综合指数上涨了 ... 值得注意的是，在牛市结束时通常表现最差的三个板块中，有两个——能源和通信 ...

#96. 芜湖起飞！两个安徽老乡握手，1700亿参数大模型上车

尽管比ChatGPT 3.5模型1.5万亿个差着数量级，但ChatGPT覆盖了全球主要 ... 人工筛选和清洗的高质量文本，可以作为自然语言处理领域的标准数据集之一。

#97. 成批招揽顶尖人才...百亿私募押注“脑力算力”

根据中基协数据，2023年1-4月，备案通过的私募证券基金产品月均数量为2413只， ... 可资参考的是，在近3年期的业绩比较中，主观多头产品的标准差为105.13%，而量化多头 ...

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