Σ
SDCalc
ExpertPokročilé·14 min

Vážená směrodatná odchylka

Naučte se vypočítat váženou směrodatnou odchylku, když mají datové body různou důležitost nebo frekvenci.

Co je vážená směrodatná odchylka?

Pokud mají datové body různou míru důležitosti nebo představují různé frekvence, používáme váženou směrodatnou odchylku. Běžně se setkáváme s ní v analýze portfolia, u průzkumových dat s váhami výběru a při výpočtech průměrného prospěchu.

Při standardním (neváženém) výpočtu přispívá každý datový bod k průměru a směrodatné odchylce stejnou měrou. Reálné situace ale často vyžadují přisouzení větší důležitosti některým pozorováním. Investice v hodnotě 1 milionu korun by měla ovlivnit výpočet volatility portfolia více než pozice za tisíc korun. Odpověď respondenta z větší demografické skupiny by při odhadu populačních parametrů měla mít větší váhu.

Kdy použít váženou SO

Použijte váženou směrodatnou odchylku kdykoli mají vaše datové body různou důležitost, frekvenci nebo úroveň spolehlivosti. Nevážená SO předpokládá, že všechny body mají stejnou váhu — což je často nesprávný předpoklad.

Vzorec vážené SO

Nejprve potřebujete vážený průměr:

Weighted Mean

x̄w = Σ(wᵢxᵢ) / Σwᵢ

Poté váženou směrodatnou odchylku (populační verze):

Weighted Standard Deviation (Population)

σw = √[Σwᵢ(xᵢ - x̄w)² / Σwᵢ]

Kde wᵢ jsou váhy, xᵢ jsou datové hodnoty a x̄w je vážený průměr.

Pro výběrová data použijte vzorec s korekcí vychýlení (analogický Besselově korekci):

Weighted Standard Deviation (Sample)

sw = √[Σwᵢ(xᵢ - x̄w)² / (Σwᵢ - Σwᵢ²/Σwᵢ)]

Výběrová korekce je složitější, protože „efektivní velikost výběru“ závisí na rozložení vah. Pokud jsou všechny váhy stejné, vzorec se zredukuje na známou korekci n-1.

Výpočet krok za krokem

1

Vypočítejte vážený průměr

Vynásobte každou hodnotu její váhou, sečtěte tyto součiny a vydělte součtem vah.
2

Vypočítejte vážené kvadratické odchylky

Pro každou hodnotu najděte (hodnota - vážený průměr)² a vynásobte vahou.
3

Sečtěte vážené kvadratické odchylky

Sečtěte všechny součiny z kroku 2.
4

Vydělte součtem vah

Pro populační SO dělte Σwᵢ. Pro výběrovou SO použijte korekci vychýlení.
5

Odmocněte

Výsledkem je vážená směrodatná odchylka.

Aplikace v praxi

Volatilita portfolia: Ve financích musí směrodatná odchylka portfolia zohledňovat různé alokace aktiv. Volatilita portfolia s 50 % akcií a 50 % dluhopisů se počítá pomocí vážené SO, kde váhy odpovídají procentuálním alokacím.

Analýza průzkumů: Výběrové soubory průzkumů často nadměrně nebo nedostatečně reprezentují určité demografické skupiny. Vážení toto upravuje a zajišťuje, že výsledky odrážejí skutečnou populaci. Vážená SO zachycuje variabilitu v populaci, nejen ve výběru.

Akademické hodnocení: Při výpočtu průměrného prospěchu mají různé předměty různý počet kreditů. Předmět se 4 kredity by měl ovlivnit váš průměr více než předmět s 1 kreditem. Vážené výpočty toto přirozeně řeší.

Metaanalýza: Při kombinování výsledků z více studií je každá studie vážena podle své přesnosti (často inverzním rozptylem). To přisuzuje větší vliv větším, přesnějším studiím.

Řešené příklady

Příklad portfolia: Uvažujme portfolio se třemi akciemi:

  • Akcie A: 15% výnos, 50% alokace (váha = 0,50)
  • Akcie B: 8% výnos, 30% alokace (váha = 0,30)
  • Akcie C: -2% výnos, 20% alokace (váha = 0,20)

Vážený průměr = (0,50×15 + 0,30×8 + 0,20×(-2)) / 1,0 = 9,5 %

Vážená SO = √[(0,50×(15-9,5)² + 0,30×(8-9,5)² + 0,20×(-2-9,5)²)] = √[(0,50×30,25 + 0,30×2,25 + 0,20×132,25)] = √[15,125 + 0,675 + 26,45] = √42,25 = 6,5 %

Všimněte si dopadu

Akcie C má pouze 20% alokaci, ale výrazně přispívá k volatilitě, protože její výnos se významně odchyluje od váženého průměru. Přesně toto vážená SO zachycuje — záleží jak na odchylce, tak na váze.