a: डेटा के सेट के भीतर परिवर्तनशीलता को मापने के कई अलग-अलग तरीके हैं, जबकि दो सबसे लोकप्रिय मानक विचलन और औसत विचलन है। हालांकि बहुत ही समान, इन दोनों की गणना और व्याख्या कुछ महत्वपूर्ण तरीकों से भिन्न होती है। वित्त उद्योग में सीमा और अस्थिरता का निर्धारण करना विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, इसलिए लेखांकन, निवेश और अर्थशास्त्र जैसे क्षेत्रों में पेशेवरों को दोनों अवधारणाओं से बहुत परिचित होना चाहिए।

मानक विचलन परिवर्तनशीलता का सबसे सामान्य उपाय है और इसे शेयर बाजार या अन्य निवेश की अस्थिरता का निर्धारण करने के लिए अक्सर उपयोग किया जाता है। मानक विचलन की गणना करने के लिए, आपको पहले विचरण का निर्धारण करना होगा। यह प्रत्येक डेटा बिंदु से मतलब को घटाकर और फिर विभेदों को समूहीकरण, संक्षेप और औसतन करके किया जाता है। भिन्नता भिन्नता और सीमा का अपने आप में एक उत्कृष्ट उपाय है, क्योंकि एक बड़ा विचलन अंतर्निहित डेटा में एक बड़ा प्रसार को दर्शाता है। मानक विचलन केवल विचरण का वर्गमूल है। प्रत्येक बिंदु और मध्य के बीच के मतभेदों को समझाते हुए माध्य के नीचे के मूल्यों के लिए नकारात्मक मतभेदों के मुद्दे से बचा जाता है, लेकिन इसका मतलब है कि अंतर मूल आंकड़ों के रूप में माप की एक ही इकाई में नहीं है। भिन्नता की जड़ को मापने का मतलब है मानक विचलन माप की मूल इकाई को देता है और आगे की गणना में व्याख्या और उपयोग करना आसान है।

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औसत विचलन, जिसे मतलब पूर्ण विचलन कहा जाता है, परिवर्तनशीलता का एक और उपाय है। हालांकि, औसत विचलन, आंकड़ों और माध्य के बीच नकारात्मक अंतर के मुद्दे को दूर करने के लिए वर्गों के बजाय पूर्ण मूल्य का उपयोग करता है। औसत विचलन की गणना करने के लिए, बस प्रत्येक मान से मतलब का घटाना, फिर योग और अंतर के पूर्ण मूल्यों को औसत। माध्य निरपेक्ष मान कम बार प्रयोग किया जाता है क्योंकि निरपेक्ष मानों का उपयोग सरल मानक विचलन के उपयोग से अधिक गणना और जटिल बनाता है