Отклонение и дисперсия: основные принципы и понятия В статистике отклонение и дисперсия являются важными понятиями, которые позволяют измерить разброс значений в наборе данных. Эти показатели играют ключевую ролию в анализе данных, позволяя нам лучше понять и описать их разнообразие и изменчивость. Отклонение — это статистическая мера, которая показывает, насколько каждое значение в наборе данных отличается от среднего значения. Чем больше отклонение, тем больше разброс значений в наборе данных. Отклонение может быть положительным или отрицательным, в зависимости от того, насколько значение больше или меньше среднего значения. Отклонение измеряется в тех же единицах, что и исходные данные. Дисперсия — это еще одна стандартная статистическая мера, которая позволяет определить, насколько значения в наборе данных варьируются. Дисперсия выражает среднеквадратичное отклонение каждого значения от его среднего значения. Чем больше дисперсия, тем больше характеризуется изменчивость и разнообразие данных. В отличие от отклонения, дисперсия всегда является неотрицательным числом. Понятие отклонения В статистике отклонение является важной характеристикой, которая помогает оценить разброс данных и их вариабельность. Чем больше отклонение, тем больше различий между значениями. Отклонения можно представить в виде отрицательных и положительных значений. Отрицательное отклонение означает, что наблюдаемое значение меньше среднего значения, а положительное — что оно больше. Отклонение может быть вычислено для выборки или генеральной совокупности. Для расчета отклонения необходимо учитывать каждое наблюдаемое значение и среднее значение. Определение отклонения Например: рассмотрим следующие значения роста трех человек: 160 см, 170 см и 180 см. Среднее значение роста будет равно 170 см. Отклонение от среднего для первого человека будет -10, для второго — 0 и для третьего +10. Суммарное отклонение равно -10 + 0 + 10 = 0. Это означает, что значения распределены вокруг среднего значения, и нет общего отклонения от него. Отклонение позволяет визуализировать разброс данных и определить, насколько они различаются от среднего значания. Чем больше отклонение, тем больше разброс данных и наоборот. Отклонение применяется во многих областях, таких как статистика, наука, экономика, физика и других.… Подробнее: https://prime-obzor.ru/otklonenie-i-dispersiya-osnovnye-principy-i-ponyatiya/