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La desviación estándar, o SD, mide la cantidad de variabilidad o dispersión para un conjunto de datos sujeto de la media, mientras que el error estándar de la media, o SEM, mide qué tan lejos la media muestral de los datos es probable que provenga de la verdadera media poblacional. El SEM es siempre más pequeño que el SD. La fórmula para el SEM es la desviación estándar dividida por la raíz cuadrada del tamaño de muestra. La fórmula para la SD requiere un par de pasos. Primero, tome el cuadrado de la diferencia entre cada punto de datos y la media de la muestra, y encuentre la suma de esos valores. Luego, divida esa suma por el tamaño de muestra menos uno, que es la varianza. Finalmente, tome la raíz cuadrada de la varianza para obtener la SD.

El SEM describe qué tan precisa es la media de la muestra versus la media real de la población. A medida que el tamaño de los datos de muestra crece, el SEM disminuye en comparación con el SD. A medida que aumenta el tamaño de la muestra, se conoce la verdadera media de la población con mayor especificidad. Por el contrario, aumentar el tamaño de la muestra también proporciona una medida más específica de la SD. Sin embargo, la SD puede ser más o menos dependiendo de la dispersión de los datos adicionales agregados a la muestra.

El SD ​​es una medida de la volatilidad y puede utilizarse como una medida de riesgo para una inversión. Los activos con precios más altos tienen una SD más alta que los activos con precios más bajos. El SD ​​se puede usar para medir la importancia de un movimiento de precios en un activo. Suponiendo una distribución normal, alrededor del 68% de los cambios de precios diarios están dentro de una desviación estándar de la media, con alrededor del 95% de los cambios de precios diarios dentro de dos desviaciones estándar de la media.