アナリストと研究者は、度数分布を使用して、過去の投資収益と価格を評価できます。投資の種類には、株式、債券、投資信託、幅広い市場指数が含まれます。度数分布は、単一のデータポイントまたはデータ範囲である可能性があるさまざまなデータクラスの発生数を示します。標準偏差は、データサンプルの広がりまたは分布を調べる方法の1つです。これは、収益率、ボラティリティ、およびリスクを予測するのに役立ちます。
データテーブルをフォーマットします。 Microsoft Excelなどのソフトウェアスプレッドシートツールを使用して、計算を簡素化し、数学エラーを排除します。列のデータクラス、頻度、中点、中点と平均の差の2乗、および頻度と中点と平均の差の2乗の積にラベルを付けます。記号を使用して列にラベルを付け、表に説明文を含めます。
データテーブルの最初の3列にデータを入力します。たとえば、株価テーブルは、データクラス列の次の価格範囲（$ 10から$ 12、$ 13から$ 15、および$ 16から$ 18）と、対応する頻度の10、20、および30で構成できます。中間点は、3つのデータクラスで11ドル、14ドル、17ドルです。サンプルサイズは60（10 + 20 + 30）です。
すべての分布がそれぞれの範囲の中間点にあると仮定して、平均を概算します。度数分布の算術平均の式は、各データ範囲の中間点と度数の積をサンプルサイズで割ったものの合計です。例を続けると、平均は次の中点と頻度の乗算の合計に等しくなります-$ 11に10を掛け、$ 14に20を掛け、$ 17に30を掛けます-60で割ったものです。したがって、平均は$ 900（ 110ドル+280ドル+510ドル）を60で割った値、つまり15ドル。
他の列に入力します。データクラスごとに、中点と平均の差の2乗を計算し、その結果に頻度を掛けます。例を続けると、3つのデータ範囲の中間点と平均の差は-$ 4（$ 11マイナス$ 15）、-$ 1（$ 14マイナス$ 15）、$ 2（$ 17マイナス$ 15）であり、差の2乗は16です。 、1および4、それぞれ。結果に対応する頻度を掛けると、160（16×10）、20（1×20）、120（4×30）が得られます。
標準偏差を計算します。まず、前のステップの積を合計します。次に、合計をサンプルサイズから1を引いた値で除算し、最後に結果の平方根を計算して標準偏差を取得します。例をまとめると、標準偏差は300の平方根（160 + 20 + 120）を59（60 =1）で割った値、つまり約2.25に等しくなります。