सममित वितरण

सममित वितरण क्या है?

एक सममित वितरण तब होता है जब चर के मान नियमित आवृत्तियों पर प्रकट होते हैं और अक्सर माध्य,. माध्यिका और मोड सभी एक ही बिंदु पर होते हैं। यदि ग्राफ़ के मध्य को काटते हुए एक रेखा खींची जाती है, तो यह दो पक्षों को प्रकट करती है जो एक दूसरे को दर्पण करते हैं।

ग्राफिकल रूप में, सममित वितरण एक सामान्य वितरण (यानी, घंटी वक्र ) के रूप में प्रकट हो सकता है। तकनीकी व्यापार में सममित वितरण एक मुख्य अवधारणा है क्योंकि किसी परिसंपत्ति की कीमत कार्रवाई को समय के साथ एक सममित वितरण वक्र में फिट करने के लिए माना जाता है।

सममित वितरण को विषम वितरण के साथ विपरीत किया जा सकता है, जो एक संभाव्यता वितरण है जो अपने आकार में विषमता या अन्य अनियमितताओं को प्रदर्शित करता है ।

एक सममित वितरण आपको क्या बताता है?

व्यापारियों द्वारा एक निर्धारित समय सीमा पर स्टॉक, मुद्रा या कमोडिटी के मूल्य क्षेत्र को स्थापित करने के लिए सममित वितरण का उपयोग किया जाता है। यह समय सीमा इंट्राडे हो सकती है, जैसे कि 30-मिनट के अंतराल, या यह सत्रों या हफ्तों और महीनों का उपयोग करके लंबी अवधि की हो सकती है। उस समय अवधि के दौरान हिट किए गए मूल्य बिंदुओं के आसपास एक घंटी वक्र खींचा जा सकता है और यह उम्मीद की जाती है कि अधिकांश मूल्य कार्रवाई-लगभग 68% मूल्य बिंदु-वक्र के केंद्र के एक मानक विचलन के भीतर गिर जाएगी। वक्र को y-अक्ष (कीमत) पर लागू किया जाता है क्योंकि यह परिवर्तनशील है जबकि पूरी अवधि में समय केवल रैखिक होता है। तो माध्य के एक मानक विचलन के भीतर का क्षेत्र वह मूल्य क्षेत्र है जहां मूल्य और परिसंपत्ति का वास्तविक मूल्य सबसे निकट से मेल खाता है।

यदि मूल्य कार्रवाई परिसंपत्ति मूल्य को मूल्य क्षेत्र से बाहर ले जाती है, तो यह सुझाव देता है कि मूल्य और मूल्य संरेखण से बाहर हैं। यदि उल्लंघन वक्र के निचले भाग में है, तो संपत्ति को कम आंका गया माना जाता है। यदि यह वक्र के शीर्ष पर है, तो परिसंपत्ति का अधिक मूल्यांकन किया जाना है। धारणा यह है कि परिसंपत्ति समय के साथ माध्य में वापस आ जाएगी। जब ट्रेडर माध्य से उलट होने की बात करते हैं, तो वे समय के साथ मूल्य कार्रवाई के सममित वितरण की बात कर रहे हैं जो औसत स्तर से ऊपर और नीचे उतार-चढ़ाव करता है।

केंद्रीय सीमा प्रमेय में कहा गया है कि नमूना का वितरण एक सामान्य वितरण का अनुमान लगाता है (यानी, सममित हो जाता है) क्योंकि नमूना आकार बड़ा हो जाता है, जनसंख्या वितरण की परवाह किए बिना-असममित सहित।

सममित वितरण का उपयोग कैसे किया जाता है इसका उदाहरण

मूल्य कार्रवाई को संदर्भ में रखने के लिए अक्सर सममित वितरण का उपयोग किया जाता है। आगे मूल्य क्रिया माध्य के प्रत्येक पक्ष पर एक मानक विचलन मूल्य क्षेत्र से भटकती है, अधिक से अधिक संभावना है कि अंतर्निहित परिसंपत्ति बाजार द्वारा कम या अधिक मूल्यांकित की जा रही है। यह अवलोकन संभावित ट्रेडों को इस आधार पर सुझाव देगा कि उपयोग की जा रही समय अवधि के लिए मूल्य कार्रवाई माध्य से कितनी दूर भटक गई है। हालांकि, बड़े समय के पैमाने पर, वास्तविक प्रवेश और निकास बिंदुओं के गुम होने का बहुत अधिक जोखिम होता है ।

सममित वितरण बनाम। विषम वितरण

सममित वितरण के विपरीत विषम वितरण है। एक वितरण असममित है यदि यह शून्य विषमता के साथ सममित नहीं है; दूसरे शब्दों में, यह तिरछा नहीं है। एक असममित वितरण या तो बाएं-तिरछा या दाएं-तिरछा होता है। एक बाएं-तिरछा वितरण, जिसे नकारात्मक वितरण के रूप में जाना जाता है, की लंबी बाईं पूंछ होती है। एक सही-तिरछा वितरण, या एक सकारात्मक रूप से तिरछा वितरण, एक लंबी दाहिनी पूंछ है। डेटा सेट के तिरछा विश्लेषण करते समय यह निर्धारित करना महत्वपूर्ण है कि माध्य सकारात्मक है या नकारात्मक क्योंकि यह डेटा वितरण विश्लेषण को प्रभावित करता है। एक लॉग-सामान्य वितरण एक सामान्य रूप से उद्धृत विषम वितरण है जिसमें दायां-तिरछा होता है।

तिरछापन अक्सर एक संभावित निवेश रिटर्न के एक व्यापारी के विश्लेषण का एक महत्वपूर्ण घटक होता है। रिटर्न का एक सममित वितरण समान रूप से माध्य के आसपास वितरित किया जाता है। एक सकारात्मक दाएं तिरछा के साथ एक असममित वितरण इंगित करता है कि ऐतिहासिक रिटर्न जो कि माध्य से विचलित थे, मुख्य रूप से घंटी वक्र के बाईं ओर केंद्रित थे।

इसके विपरीत, एक नकारात्मक बायां तिरछा ऐतिहासिक रिटर्न दिखाता है जो वक्र के दाईं ओर केंद्रित माध्य से विचलित होता है।

सममित वितरण का उपयोग करने की सीमाएं

एक आम निवेश परहेज यह है कि पिछला प्रदर्शन भविष्य के परिणामों की गारंटी नहीं देता है; हालांकि, पिछला प्रदर्शन पैटर्न को स्पष्ट कर सकता है और किसी स्थिति के बारे में निर्णय लेने के इच्छुक व्यापारियों के लिए अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है। सममित वितरण अंगूठे का एक सामान्य नियम है, लेकिन चाहे जितनी समयावधि का उपयोग किया जाए, उस समय के पैमाने पर अक्सर विषम वितरण की अवधि होगी। इसका मतलब यह है कि, हालांकि घंटी वक्र आम तौर पर समरूपता में वापस आ जाएगा, फिर भी विषमता की अवधि हो सकती है जो वक्र के केंद्र के लिए एक नया मतलब स्थापित करती है। इसका यह भी अर्थ है कि यदि किसी अन्य तकनीकी संकेतकों द्वारा ट्रेडों की पुष्टि नहीं की जाती है, तो केवल सममित वितरण के मूल्य क्षेत्र पर आधारित व्यापार जोखिम भरा हो सकता है।

##हाइलाइट

• वित्त में, सममित वितरण के साथ डेटा-जनरेटिंग प्रक्रियाएं व्यापारिक निर्णयों को सूचित करने में मदद कर सकती हैं।

• एक सममित वितरण वह है जहां डेटा को बीच में विभाजित करने से दर्पण छवियां उत्पन्न होती हैं।

• वास्तविक दुनिया के मूल्य डेटा, हालांकि, विषम गुणों जैसे कि सही-तिरछापन प्रदर्शित करते हैं।

• डेटा का विश्लेषण करने और सांख्यिकीय तकनीकों के आधार पर अनुमान लगाने के लिए एक सममित वितरण होना उपयोगी है।

• बेल वक्र सममित वितरण का एक सामान्य रूप से उद्धृत उदाहरण हैं।

##सामान्य प्रश्न

एक सममित वितरण में माध्य, माध्यिका और बहुलक के बीच क्या संबंध है?

एक सममित वितरण में, इन तीनों वर्णनात्मक आंकड़ों का मान समान होता है, उदाहरण के लिए सामान्य वितरण (घंटी वक्र) में। यह अन्य सममित वितरणों में भी होता है जैसे समान वितरण (जहां सभी मान समान होते हैं; केवल एक क्षैतिज रेखा के रूप में दर्शाया जाता है) या द्विपद वितरण, जो असतत डेटा के लिए खाता है जो केवल दो में से एक मान ले सकता है ( जैसे, शून्य या एक, हाँ या नहीं, सत्य या असत्य, आदि) दूसरा।

सममित बनाम क्या है? असममित डेटा?

सममित डेटा तब देखा जाता है जब चर के मान नियमित आवृत्तियों या माध्य के आसपास के अंतराल पर दिखाई देते हैं। दूसरी ओर, असममित डेटा में विषमता या शोर हो सकता है जैसे कि डेटा अनियमित या बेतरतीब अंतराल पर दिखाई देता है।

क्या माध्यिका सममित है?

माध्यिका उस बिंदु का वर्णन करती है जिस पर डेटा मान का 50% ऊपर है, और 50% नीचे है। इस प्रकार यह आँकड़ों का मध्य-बिंदु है। एक सममित वितरण में, माध्यिका हमेशा मध्य-बिंदु होगी और मध्य में माध्यिका के साथ एक दर्पण छवि बनाएगी। यह एक असममित वितरण के मामले में नहीं है।

बारंबारता वितरण का आकार क्या होता है?

डेटा के बारंबारता वितरण का "आकार" केवल इसका ग्राफिकल प्रतिनिधित्व है (उदाहरण के लिए घंटी वक्र, आदि)। डेटा के आकार की कल्पना करने से विश्लेषकों को यह समझने में मदद मिल सकती है कि यह सममित है या नहीं।