例如，在一周内，如果您有 名访客，则每分钟都会有一名访客 几乎是连续的。 并且您根据模型预测下周应该获得 次转化，那么您可以向您的 显示每日转化次数 ± 这个数字。 一个标准差包含 的数据点，如这张可爱的图表所示。 具有一个、两个和三个标准偏差标记的高斯分布 两个（更准确地说是 个）标准差会为您提供 的置信区间，并且您可以 地确信某个点会落在三个标准差之内。 将此应用于 ，想象一下您遇到这样的情况：客 我们只能 确信您的电子邮件活动增加了流量”，而不是说“是的，看起来效果可能不太好”。
的一个简单公式来自 年由摩根大通制定的流程 ，具体如下： 模型的风险价值 方程 在哪里： · 是时间 的当前总投资 · αλ 是置信区间 ζ 的函数 · σ 是条件偏差——取决于先前方差的标准偏差的度量 · 是期限 – 天。 公式本身是 风险度 澳大利亚 whatsapp 号码数据 量方程 其中 β 告诉我们过去的贡献有多重要——通常取 β=，因此 β= 在 方面，我们可以直接将其应用于 。同样，这是一项有风险的业务，因此人们想知道他们最多会损失多少。例如，客户可能会说 “我目前每天在 广告上花费 英镑。
我想下个月将这个数字增加到 英镑—— 月份我的最低收入是多少？” 您发现 月份 的每日收入为 英镑，每日标准差为 ，而 月份迄今为止的平均每日收入为 英镑。 以 月为零月，即 =，意味着 月是 = 月，而 月将是 = 月。我们不知道本月数据的标准差是多少——我们只完成了一半——但 公式向我们展示了如何计算。从上面的等式中，我们可以看到，由于 月份的总收入为 = 英镑，总体标准差为 σ = = 英镑，因此 月份的条件方差为： 可能条件差异 作为一项合理性检查，这意味着我们预计 月份总收入的条件偏差为 英镑——与 月份的结果数量级相同。