Дисперсия — это статистический показатель, который измеряет степень разброса значений случайной величины относительно ее среднего значения. Другими словами, дисперсия показывает, насколько велика вероятность того, что следующее значение будет сильно отличаться от среднего. Введение Приветствуем вас, дорогие читатели сообщества «Хакнем Школа»! Мы уже познакомились с такими основными понятиями статистики, как среднее значение, медиана и мода. Сегодня мы продолжим наше путешествие в мир статистики и погрузимся в такое важное понятие, как дисперсия...
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/