Понимание дисперсии: ключевая концепция анализа данных

Дисперсия — это мера разброса или дисперсии набора данных. Он показывает, насколько отдельные точки данных отклоняются от среднего значения. Другими словами, он измеряет, насколько данные разбросаны по среднему значению.

Например, если у вас есть набор баллов экзамена со средним значением 80 и стандартным отклонением 10, это означает, что большинство баллов сгруппированы вокруг 80 (среднее значение), но есть некоторые различия в оценках (представленные стандартным отклонением). Если бы стандартное отклонение было выше, скажем, 20, тогда оценки были бы более разбросаны и в данных было бы больше различий. Она выражается в квадратных единицах (например, в квадратных дюймах, квадратных метрах) и часто обозначается символом «σ²» (сигма в квадрате). данные. Например, в финансах мы можем использовать дисперсию для измерения риска инвестиционного портфеля. В машинном обучении мы можем использовать дисперсию, чтобы понять, насколько хорошо модель обобщается на новые данные.