Читаю про анализ данных в 8-ке. Вот, типа, можно дисперсию узнать и среднее отклонение. Что это такое по мат статистике я знаю, только вот никак не догоню, чем оно нам в фин анализе помочь может?

Например продаешь ты некую хрень. Проанализировав продажи этой хрени за некий период, ты можешь понять, что в среднем за месяц ее продается 100 шт. При этом разброс продаж по периодам большой. Значит делаем вывод - спланировать продажи этой хрени с нужной точностью невозможно. А значит нужно держать на складе страховой запас. А вот хрень #2 продается очень стабильно и равномерно. Значит нужно позгадать закупки так, чтобы она с колес продавалась.

мда...круто. и что - реально много финансистов этим пользуются? мне кажется, большинство про стандартное отклонение не слыхивало....:)

(0) ну это в первую очередь используют маркетологи. Ну и финансисты, потому что финансисты планируют, а любые финансовые планы начинаются с плана продаж, а план продаж базируется на мат. статистике

(3) а как используют. интересно еще версии послушать

(4) Хм-м-м... А как без дисперсии будешь оценивать например хеджирование тех же рисков???

чЁ неужели о финансах мнение это только "отнять" да "прибавить"???

(5) Дисперсия в настоящей математике не используется :)
Её используют для ПРИБЛИЗИТЕЛЬНОГО расчета доверительных интервалов...
То есть нет под рукой компа, и нужно прикинуть в уме - пожалуйста, Дисперсия. :)
Либо ежели тебе так уж сильно повезло, и у тебя точь-в-точь нормальное распределение...

Либо дисперсия выступает как характиристика последовательности.
Короче лажа всё это.

(6) Т.е., фтопку анализ данных?

(7) В топку сигму.
Она используется только как средство для приближенного расчета доверительных интервалов и достоверности предположений. А интересует не Сигма, а сами интервалы и достоверности!

(8) угу. как же ты их узнаешь,если не будешь пользоваться мерой,
СКО,например? и важно понять,применимо ли среднее и дисперсия в
данном случае,например:создайте график экспоненты и какой тогда
смысл в среднем и дисперсии?

+9 все решает природа генератора данного случ.ряда.

(10) (шопотом) ту ещё забыл упомянуть степень взаимозависимости членов ряда друг от друга :-)))

(9) Используют саму последовательность в чистом виде (либо функцию распределения/первообразную), доверительные интервалы считают мат. методами, и в расчетах сигма не участвует - её считают отдельно - для тех, кто плотно засел в середине прошлого века, и до сих пор считает всё вручную/ в уме...
(есно ни о какой точности расчета при использовании Сигмы говорить не приходится, например правило трех сигм - выдает точный результат (99.73%) только для нормального распределения)
На самом деле - в большинстве современных статистических исследований - Сигму даже не приводят, и не считают. Не нужна она никому.