Дисперсия — это, простыми словами, разброс данных. Использовать дисперсию в статистике очень важно для бизнеса. От этого зависит качество почти всех прогнозов и выводов. Рассказываем, как считать и использовать дисперсию. Дисперсия показывает, насколько продажи, заявки, расходы, сроки и другие метрики «разбросаны» вокруг среднего значения. Она помогает бизнесу понять не просто средний результат, а степень его устойчивости. Рассказываем подробнее, что такое дисперсия в статистике и зачем про нее знать...

Понятие «дисперсия» предложено Рональдом Фишером в статье о генетике популяции в 1918 году. Дисперсия D(X) это математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от её математического ожидания. D(X)=M(X^2)-(M(X))^2 (1), где M(X^2) средний квадрат значений ряда чисел (M(X))^2 квадрат среднего значения ряда чисел Рассчитать математическое ожидание не всегда возможно из-за нехватки данных. В этом случае используется формула 2 S2 = x2¯ − x¯2 (2), где S2 — дисперсия, x2¯ — средний квадрат значений чисел ряда, x¯2 — квадрат среднего арифметического ряда. Дисперсия позволяет выполнить анализ разброса значений вокруг среднего значения (доход, спрос, постоянные и переменные затраты и т...