Varianz verstehen: Ein Schlüsselkonzept in der Datenanalyse

Varianz ist ein Ma+ für die Streuung oder Streuung eines Datensatzes. Sie gibt an, wie stark die einzelnen Datenpunkte vom Mittelwert abweichen. Mit anderen Worten: Es misst, wie weit die Daten vom Durchschnittswert abweichen. Wenn Sie beispielsweise eine Reihe von Prüfungsergebnissen mit einem Mittelwert von 80 und einer Standardabweichung von 10 haben, bedeutet dies, dass die meisten Ergebnisse gruppiert sind 80 (der Mittelwert), aber es gibt einige Abweichungen in den Bewertungen (dargestellt durch die Standardabweichung). Wenn die Standardabweichung höher wäre, beispielsweise 20, wären die Ergebnisse stärker verteilt und es gäbe mehr Variation in den Daten.

Varianz wird als Durchschnitt der quadrierten Differenzen zwischen jedem Datenpunkt und dem Mittelwert berechnet. Sie wird in Quadrateinheiten (z. B. Quadratzoll, Quadratmeter) ausgedrückt und oft mit dem Symbol „σ²“ (Sigma im Quadrat) bezeichnet.

Das Verständnis der Varianz ist wichtig, weil es uns hilft zu verstehen, wie viel Unsicherheit oder Risiko mit einer Menge von verbunden ist Daten. Im Finanzwesen könnten wir beispielsweise die Varianz nutzen, um das Risiko eines Anlageportfolios zu messen. Beim maschinellen Lernen könnten wir die Varianz nutzen, um zu verstehen, wie gut sich ein Modell auf neue Daten verallgemeinern lässt.