Statistical risk
सांख्यिकीय जोखिम सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करके स्थिति के जोखिम की मात्रा निर्धारित करना है। इन विधियों का उपयोग किसी विशिष्ट चर के परिणाम के लिए प्रायिकता वितरण का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है, या उस वितरण के कम से कम एक या अधिक प्रमुख मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए, और उस अनुमानित वितरण से एक जोखिम फलन का उपयोग स्थिति के जोखिम की एक विशेष अवधारणा का प्रतिनिधित्व करने वाली एकल गैर-नकारात्मक संख्या प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है। सांख्यिकीय जोखिम को वित्त और अर्थशास्त्र सहित विभिन्न संदर्भों में ध्यान में रखा जाता है, और कई जोखिम कार्य हैं जिनका उपयोग संदर्भ के आधार पर किया जा सकता है। एक निरंतर चर के सांख्यिकीय जोखिम का एक माप, जैसे कि एक निवेश पर प्रतिफल, केवल चर का अनुमानित विचलन है, या समतुल्य रूप से विचलन का वर्गमूल है, जिसे मानक विचलन कहा जाता है। वित्त में एक अन्य उपाय, जो नकारात्मक जोखिम की तुलना में ऊपर की ओर जोखिम को महत्वहीन मानता है, वह नकारात्मक बीटा है। द्विआधारी चर के संदर्भ में, जोखिम का एक सरल सांख्यिकीय माप केवल इस संभावना को दर्शाता है कि एक चर दो मानों में से निचले मान पर ले जाएगा। एक भावना है जिसमें एक जोखिम ए को दूसरे जोखिम बी की तुलना में स्पष्ट रूप से अधिक कहा जा सकता है (यानी, किसी भी उचित जोखिम कार्य के लिए अधिक): अर्थात्, यदि ए बी का एक औसत-संरक्षित प्रसार है। इसका मतलब है कि ए का प्रायिकता घनत्व फलन, मोटे तौर पर, बी के "फैलाने" से बनाया जा सकता है। हालाँकि, यह केवल एक आंशिक क्रम हैः जोखिमों के अधिकांश जोड़े को इस तरह से स्पष्ट रूप से क्रमबद्ध नहीं किया जा सकता है, और ऐसे दो अनियमित जोखिम वाले चरों के अनुमानित वितरण पर लागू विभिन्न जोखिम कार्य अलग-अलग उत्तर देंगे कि कौन सा जोखिम भरा है। सांख्यिकीय आकलन के संदर्भ में, किसी विशेष पैरामीटर का अनुमान लगाने में शामिल जोखिम उस डिग्री का एक उपाय है जिसमें अनुमान के गलत होने की संभावना है। जोखिम विश्लेषण अनुप्रयुक्त संभावना भी देखें।