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मानक विचलन, या एसडी, माध्य से डेटा के किसी विषय सेट के लिए परिवर्तनशीलता या फैलाव की मात्रा को मापता है, जबकि माध्य की मानक त्रुटि, या एसईएम, कितनी दूर से मापता है डेटा का नमूना मतलब सच्चा आबादी मतलब से होने की संभावना है। एसईएम हमेशा एसडी से छोटा होता है। एसईएम के लिए सूत्र नमूना आकार के वर्गमूल से विभाजित मानक विचलन है। एसडी के लिए फार्मूले के कुछ चरणों की आवश्यकता है। सबसे पहले, प्रत्येक डेटा बिन्दु और नमूना का मतलब के बीच के अंतर का स्क्वायर लें, उन मानों का योग ढूँढना। फिर, नमूना आकार के शून्य से एक राशि को विभाजित करें, जो विचरण है। अंत में, एसडी प्राप्त करने के लिए भिन्नता का वर्गमूल ले लो।

एसईएम बताता है कि नमूना का मतलब कितना सटीक है, जनसंख्या का वास्तविक अर्थ बनाम है चूंकि नमूना डेटा का आकार बड़ा हो जाता है, एसईएम की तुलना में एसडी कम हो जाती है। जैसा कि नमूना आकार बढ़ता है, आबादी का सही मतलब अधिक विशिष्टता के साथ जाना जाता है। इसके विपरीत, नमूना आकार में वृद्धि से एसडी का अधिक विशिष्ट उपाय भी प्रदान करता है। हालांकि, नमूना में जोड़ा अतिरिक्त डेटा के फैलाव के आधार पर एसडी अधिक या कम हो सकता है।

एसडी एक अस्थिरता का एक उपाय है और किसी निवेश के लिए जोखिम माप के रूप में इसका इस्तेमाल किया जा सकता है। ऊंची कीमतों के साथ संपत्ति कम कीमतों के साथ परिसंपत्तियों की तुलना में अधिक है। एसडी का इस्तेमाल किसी परिसंपत्ति में कीमत की गति के महत्व को मापने के लिए किया जा सकता है। एक सामान्य वितरण मानते हुए, दैनिक मूल्य में परिवर्तन के करीब 68% मतलब एस के एसडी के भीतर होता है, साथ ही औसत मूल्य के दो एसडी के भीतर लगभग 95% दैनिक मूल्य परिवर्तन होता है।