प्रसरण बनाम सहप्रसरण: क्या अंतर है

<पी शैली = "पाठ-संरेखण: औचित्य;" संरेखित करें = "बाएं">विचरण और सह-विचरण दो सबसे महत्वपूर्ण सांख्यिकीय शब्द हैं जिनका उपयोग किसी डेटासेट में चर के बीच प्रसार और संबंध को मापने के लिए किया जाता है। डेटा के साथ काम करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए विचरण और सहप्रसरण के बीच अंतर को समझना आवश्यक है। इस लेख में, हम दोनों के बीच की परिभाषाओं और संबंधों का पता लगाएंगे।

विचरण क्या है?

<पी शैली = "पाठ-संरेखण: औचित्य;" एलाइन = "लेफ्ट">वेरिएंस उनके माध्य मान से डेटा बिंदुओं के प्रसार की चौड़ाई को मापता है। माध्य से प्रत्येक डेटा बिंदु के विचलन का वर्ग किया जाता है और उनकी संभाव्यता-भारित औसत की गणना की जाती है। जब विचरण अधिक होता है, तो इसका मतलब है कि डेटा बिंदु सभी डेटा बिंदुओं के माध्य से बहुत दूर है, और इसके विपरीत।

<पी शैली = "पाठ-संरेखण: औचित्य;" संरेखित करें = "बाएँ">उस पृष्ठभूमि को ध्यान में रखते हुए, किसी को ध्यान देना चाहिए कि शब्द ‘variance’ वित्त में भी महत्व है. किसी विशेष स्टॉक मूल्य का अंतर व्यापारियों को एक निश्चित अवधि में उस स्टॉक की अस्थिरता निर्धारित करने में मदद करता है। इस प्रकार मूल्य परिवर्तन की सीमा सामने आती है और यह इंगित करता है कि निवेश कितना जोखिम भरा हो सकता है। सीधे शब्दों में कहें तो, उच्च भिन्नता वाला स्टॉक कम भिन्नता वाले स्टॉक की तुलना में अधिक जोखिम भरा होता है।

<पी शैली = "पाठ-संरेखण: औचित्य;" संरेखित करें = "बाएं">विभिन्नता बजट गतिविधियों में मदद करती है क्योंकि वास्तविक खर्च आमतौर पर अनुमानित खर्चों से भिन्न होते हैं। यह वित्तीय नियोजन प्रक्रिया में एक बफर स्थापित करने और बनाए रखने में मदद करता है। यह सूचित निर्णय लेने में भी सहायक है क्योंकि यह ऐतिहासिक डेटा की तुलना में प्रदर्शन का संकेतक है।

सहप्रसरण क्या है?

<पी शैली = "पाठ-संरेखण: औचित्य;" संरेखित करें = "बाएं">जैसा कि नाम से पता चलता है, यह सांख्यिकीय माप गणना करता है कि दो चर एक दूसरे के सापेक्ष कैसे आगे बढ़ेंगे। वित्त में सहप्रसरण और कुछ नहीं बल्कि अलग-अलग चर के संबंध में समय की अवधि में मूल्यांकन किए गए दो अलग-अलग निवेश रिटर्न हैं। ये निवेश व्यापार योग्य प्रतिभूतियाँ हैं जैसे स्टॉक और बॉन्ड।

<पी शैली = "पाठ-संरेखण: औचित्य;" संरेखित करें = "बाएं">जब सहप्रसरण सकारात्मक होता है, तो इसका मतलब है कि अंतर्निहित चर में परिवर्तन होने पर दोनों प्रतिभूतियां एक ही दिशा में आगे बढ़ेंगी। यह गति ऊपर या नीचे हो सकती है। इसी प्रकार, एक नकारात्मक सहप्रसरण इन प्रतिभूतियों की व्युत्क्रम गति को दर्शाता है जब उनका अंतर्निहित चर बदलता है। तो, अगर एक गिरेगा तो दूसरा उठेगा।

<पी शैली = "पाठ-संरेखण: औचित्य;" संरेखित करें = "बाएं">वित्त की दुनिया में व्युत्क्रम सहप्रसरण बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि निवेशक लगातार एक विविध पोर्टफोलियो बनाना चाह रहे हैं, जिसका अर्थ है कि एक सुरक्षा से होने वाले नुकसान की भरपाई दूसरे से की जानी चाहिए। और यह नकारात्मक सहप्रसरण के अलावा और कुछ नहीं है। यह व्यवस्था समय के साथ उत्पन्न रिटर्न को स्थिर करती है।

<पी शैली = "पाठ-संरेखण: औचित्य;" संरेखित करें = "बाएं">सहसंयोजक निवेशकों को शेयरों के बीच अस्थिरता की तुलना करने की भी अनुमति देता है क्योंकि वे अब देख सकते हैं कि एक निवेश दूसरे के साथ कैसे आगे बढ़ता है। इससे उन्हें यह विश्लेषण करने में मदद मिलती है कि संतुलित पोर्टफोलियो बनाने के लिए किन शेयरों को एक साथ समूहीकृत किया जाना चाहिए।

वेरिएंस बनाम कोवेरिएंस - तुलना

<पी शैली = "पाठ-संरेखण: औचित्य;" संरेखित करें='बाएं'>यहां दोनों के बीच एक सरल तुलना है जो आपको दोनों के बीच किसी भी भ्रम को तुरंत खत्म करने में मदद करेगी। विचरण बनाम सहप्रसरण के तहत तुलना के चार प्रमुख बिंदु हैं:

1. परिभाषा

<पी शैली = "पाठ-संरेखण: औचित्य;" ign='left'>संपूर्ण डेटा सेट के माध्य मान से डेटा बिंदु की दूरी को विचरण कहा जाता है, जबकि सहप्रसरण दो चर के बीच संबंध स्थापित करता है।

2. दिशा/आयाम

<पी शैली = "पाठ-संरेखण: औचित्य;" संरेखित करें = "बाएँ">विचरण एक यूनिडायरेक्शनल माप है, जिसका अर्थ है कि यह एक चर की प्रतिक्रिया को दूसरे में परिवर्तन की पहचान करता है। दूसरी ओर, सहप्रसरण एक द्वि-आयामी माप है जो संकेत देता है कि दो चर एक-दूसरे के संबंध में कैसे आगे बढ़ेंगे।

3. चरों की संख्या

<पी शैली = "पाठ-संरेखण: औचित्य;" संरेखित करें = "बाएं">जैसा कि ऊपर सुझाव दिया गया है, विचरण यह देखता है कि एकल चर कैसे बदलता है, जबकि सहप्रसरण देखता है कि दो चर एक साथ कैसे बदलते हैं।

4. वित्तीय संदर्भ

<पी शैली = "पाठ-संरेखण: औचित्य;" एलाइन = "लेफ्ट">वेरिएंस किसी स्टॉक की अस्थिरता की सीमा को इंगित करता है और इस प्रकार जोखिम का एक माप है। सहप्रसरण दो शेयरों की सापेक्ष गति को दर्शाता है और विविधीकरण में मदद करता है।

निष्कर्ष - प्रसरण बनाम सहप्रसरण

<पी शैली = "पाठ-संरेखण: औचित्य;" संरेखित करें = "बाएँ">निष्कर्ष में, विचरण और सहप्रसरण दो आवश्यक सांख्यिकीय अवधारणाएँ हैं जिनका व्यापक रूप से डेटा विश्लेषण में उपयोग किया जाता है। जबकि दोनों का उपयोग डेटासेट में चर के बीच संबंध को मापने के लिए किया जाता है, उनके अलग-अलग अर्थ और अनुप्रयोग होते हैं।

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