Erro padrão BREAKING DOWN Erro padrão O termo erro padrão é usado para se referir ao desvio padrão de várias estatísticas da amostra, como a média ou a mediana. Por exemplo, o erro padrão da média refere-se ao desvio padrão da distribuição de meios de amostra retirados de uma população. Quanto menor o erro padrão, mais representativa será a amostra da população em geral. O erro padrão também é inversamente proporcional ao tamanho da amostra quanto maior o tamanho da amostra, menor o erro padrão porque a estatística abordará o valor real. O erro padrão é considerado parte da estatística descritiva. Representa o desvio padrão da média dentro de um conjunto de dados. Isso serve como uma medida de variação para variáveis aleatórias, fornecendo uma medida para a propagação. Quanto menor for o spread, mais preciso será o conjunto de dados. Erro Padrão e Amostragem de População Quando uma população é amostrada, a média ou média é geralmente calculada. O erro padrão pode incluir a variação entre a média calculada da população e uma vez que é considerada conhecida ou aceita como exata. Isso ajuda a compensar quaisquer imprecisões incidentais relacionadas à coleta da amostra. Nos casos em que múltiplas amostras são coletadas, a média de cada amostra pode variar ligeiramente das demais, criando um spread entre as variáveis. Esta propagação é geralmente medida como o erro padrão, que contabiliza as diferenças entre os meios em todos os conjuntos de dados. Quanto mais pontos de dados envolvidos nos cálculos da média, menor será o erro padrão. Quando o erro padrão é pequeno, os dados são mais representativos da média real. Nos casos em que o erro padrão é grande, os dados podem ter algumas irregularidades notáveis. Desvio Padrão e Erro Padrão O desvio padrão é uma representação da propagação de cada um dos pontos de dados. O desvio padrão é usado para ajudar a determinar a validade dos dados com base no número de pontos de dados exibidos em cada nível de desvio padrão. O erro padrão funciona mais como uma maneira de determinar a precisão da amostra ou a precisão de múltiplas amostras, analisando o desvio dentro dos meios. BREAKING DOWN A pontuação Z Os escores Z também revelam aos estatísticos e comerciantes se uma pontuação é típica para um dado especificado Definido ou se é atípico. Além disso, os escores Z também possibilitam aos analistas adaptarem pontuações de vários conjuntos de dados para fazerem pontuações que possam ser comparadas umas às outras com precisão. O teste de usabilidade é um exemplo de uma aplicação da vida real dos escores Z. Este termo é mais conhecido como o Altman Z-score. Edward Altman, professor da Universidade de Nova York, desenvolveu e apresentou a fórmula Z-score no final da década de 1960 como uma solução para o processo demorado e confuso que os investidores tiveram que passar para determinar o quão perto da falência de uma empresa era. Na realidade, a fórmula Z-score Altman desenvolvida acabou por fornecer aos investidores uma idéia da saúde financeira geral de uma empresa. A Fórmula Altman Z-Score O Altman Z-score é o resultado de um teste de crédito-força que ajuda a avaliar a probabilidade de falência para uma empresa de fabricação comercialmente negociada. O Z-score é baseado em cinco principais índices financeiros que podem ser encontrados e calculados a partir do relatório 10K anual de uma empresa. O cálculo utilizado para determinar o escore Altman Z é o seguinte: Pontuação Z 1.2A 1.4B 3.3C 0.6D 1.0E Nesta equação: A Ativos de capital de trabalho B Ativos acumulados de ativos conservados C Lucros antes de juros e impostos (EBIT) ativos totais D Valor de mercado dos passivos patrimoniais E Ativos Salestotal Normalmente, uma pontuação abaixo de 1.8 indica que uma empresa provavelmente se encaminha ou está sob o peso da falência. Por outro lado, as empresas que classificam acima de 3 são menos propensas a sofrer falência. Altman Z-Score Plus Altman desenvolveu e lançou o Altman Z-Score Plus em 2012. Esta fórmula é usada para avaliar empresas públicas e privadas e pode ser usada para empresas não-industriais e empresas de fabricação. O Z-Score Plus é adequado para empresas nos Estados Unidos, bem como empresas fora dos Estados Unidos.
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