现在我们可以应用 VaR 公式

[zihadhasan011]

那么对于 6 月份，为 x0 = 30 x 960 英镑 = 28,800 英镑，我们将得出 6 月份的条件方差为： 六月条件方差 这使得 6 月份的条件偏差为 σ-1 = 6271 英镑，或每日金额 σ1 = 209 英镑。占每日支出的比例为 21%。虽然这个数字似乎很高，但请记住，我们现在预测的是相当长一段时间的未来。这让一切都变得更加不确定。


对于 95% 的置信区间，alpha 将为 1.65（你必须相信我）。因此，假设我们从平均日开始，60,000 英镑中损失 24,012 英镑。由于广告支出为 6,000 英镑，你可以告诉你的客户 “我们可以 95% 地确信， 乌干达电话数据 您在 6 月份新的 PPC 支出（6,000 英镑）将为您带来至少 60,000 英镑 - 24,012 英镑 = 35,988 英镑的收入” 就是这样——正如承诺的那样，这是一个可爱的预测。


好吧，这实际上是来自比统计学 101 更高级的统计学或经济学课程，但正如我所说，你不需要了解其背后的所有数学知识，只需要知道如何应用它。 我认为这是一个很好的结束文章的方式，并且可以让您自己去探索偏差的世界。 所以，现在是我第二次学习统计学的时候了。上次我们介绍了不同类型的平均值，以及如何使用它们。这次，我们将研究如何测量与平均值的偏差。我知道我说过要等一周，但我最终还是在牛津和泽西（原来的，不是新泽西）闲逛了。 这有什么用呢？好吧，偏差完全取决于你对数据和结果的信心程度。