Een betrouwbaarheidsinterval is een schatting van een interval in statistieken Basisstatistiekenconcepten voor financiën Een gedegen begrip van statistieken is van cruciaal belang om ons een beter begrip van financiën te geven. Bovendien kunnen statistische concepten beleggers helpen bij het monitoren die een populatieparameter kan bevatten. De onbekende populatieparameter wordt gevonden via een steekproefparameter die is berekend op basis van de gegevens uit de steekproef. Het populatiegemiddelde μ wordt bijvoorbeeld gevonden met behulp van het steekproefgemiddelde x̅.
Het interval wordt over het algemeen bepaald door de onder- en bovengrenzen. Het betrouwbaarheidsinterval wordt uitgedrukt als een percentage (de meest genoemde percentages zijn 90%, 95% en 99%). Het percentage geeft het betrouwbaarheidsniveau weer.
Het concept van het betrouwbaarheidsinterval is erg belangrijk in de statistiek (hypothesetesten Hypothesetesten Hypothesetesten is een methode voor statistische gevolgtrekking. Het wordt gebruikt om te testen of een bewering over een populatieparameter correct is. Hypothesetesten) omdat het wordt gebruikt als een maatstaf. van onzekerheid. Het concept werd in 1937 geïntroduceerd door de Poolse wiskundige en statisticus Jerzy Neyman.
Finance's Math for Corporate Finance Course verkent de financiële wiskundeconcepten die nodig zijn voor Financial Modelling. Wat is financiële modellering Financiële modellering wordt uitgevoerd in Excel om de financiële prestaties van een bedrijf te voorspellen. Overzicht van wat financiële modellering is, hoe en waarom een model moet worden gebouwd.
Interpretatie van betrouwbaarheidsinterval
De juiste interpretatie van een betrouwbaarheidsinterval is waarschijnlijk het meest uitdagende aspect van dit statistische concept. Een voorbeeld van de meest voorkomende interpretatie van het concept is het volgende:
Er is een kans van 95% dat, in de toekomst, de werkelijke waarde van de populatieparameter (bijv. Gemiddelde) binnen het X [ondergrens] en Y [bovengrens] interval valt.
Bovendien kunnen we het betrouwbaarheidsinterval interpreteren met behulp van de onderstaande verklaring:
We zijn er 95% zeker van dat het interval tussen X [ondergrens] en Y [bovengrens] de werkelijke waarde van de populatieparameter bevat.
Het zou echter ongepast zijn om het volgende te vermelden:
Er is een kans van 95% dat het interval tussen X [ondergrens] en Y [bovengrens] de werkelijke waarde van de populatieparameter bevat.
De bovenstaande verklaring is de meest voorkomende misvatting over het betrouwbaarheidsinterval. Nadat het statistische interval is berekend, kan het interval alleen de populatieparameter bevatten of niet. Desalniettemin kunnen de intervallen tussen de steekproeven variëren, terwijl de werkelijke populatieparameter hetzelfde is, ongeacht de steekproef.
Daarom kan de waarschijnlijkheidsverklaring met betrekking tot het betrouwbaarheidsinterval worden gedaan in het geval dat de betrouwbaarheidsintervallen opnieuw worden berekend voor het aantal steekproeven.
Hoe het betrouwbaarheidsinterval te berekenen?
Het interval wordt berekend met behulp van de volgende stappen:
- Verzamel de voorbeeldgegevens.
- Bereken het steekproefgemiddelde x̅ .
- Bepaal of de standaarddeviatie van een populatie Standaarddeviatie Vanuit statistisch oogpunt is de standaarddeviatie van een dataset een maat voor de grootte van de deviaties tussen waarden van de opgenomen waarnemingen bekend of onbekend.
- Als de standaarddeviatie van een populatie bekend is, kunnen we een z-score gebruiken voor het overeenkomstige betrouwbaarheidsniveau.
- Als de standaarddeviatie van een populatie onbekend is, kunnen we een t-statistiek gebruiken voor het overeenkomstige betrouwbaarheidsniveau.
- Zoek de onder- en bovengrenzen van het betrouwbaarheidsinterval met behulp van de volgende formules:
een. Bekende standaarddeviatie van de populatie
b. Onbekende standaarddeviatie van de populatie
Meer middelen
Finance is de officiële aanbieder van de Financial Modelling and Valuation Analyst (FMVA) ™ FMVA®-certificering Sluit je aan bij 350.600+ studenten die werken voor bedrijven als Amazon, JP Morgan en Ferrari-certificeringsprogramma, ontworpen om iedereen om te vormen tot een financiële analist van wereldklasse.
Om uw kennis van financiële analyse te blijven leren en ontwikkelen, raden we de onderstaande aanvullende financiële bronnen ten zeerste aan:
- Financiële wiskundige woordenlijst Financiële wiskundige woordenlijst Deze financiële wiskundige woordenlijst bevat de belangrijkste termen en definities die nodig zijn voor een carrière als financieel analist. Deze lijst is afkomstig uit de financiële wiskundecursus van Finance.
- Algoritmen Algoritmen (Algos) Algoritmen (Algos) zijn een reeks instructies die worden geïntroduceerd om een taak uit te voeren. Algoritmen worden geïntroduceerd om de handel te automatiseren om winst te genereren met een frequentie die onmogelijk is voor een menselijke handelaar
- Geometrisch gemiddelde Geometrisch gemiddelde Het geometrisch gemiddelde is de gemiddelde groei van een investering, berekend door n variabelen te vermenigvuldigen en vervolgens de n vierkantswortel te nemen. Het is het gemiddelde rendement
- Kwantitatieve financiering Kwantitatieve financiering Kwantitatieve financiering is het gebruik van wiskundige modellen en extreem grote datasets om financiële markten en effecten te analyseren. Veelvoorkomende voorbeelden zijn onder meer (1) de prijsstelling van afgeleide effecten zoals opties, en (2) risicobeheer, vooral met betrekking tot portefeuillebeheer
