Att förstå varians: ett nyckelbegrepp i dataanalys

Varians är ett mått på spridningen eller spridningen av en uppsättning data. Den representerar hur mycket de enskilda datapunkterna avviker från medelvärdet. Med andra ord, det mäter hur utspridda data är från medelvärdet.

Om du till exempel har en uppsättning provresultat med ett medelvärde på 80 och en standardavvikelse på 10, betyder det att de flesta poängen är grupperade runt 80 (medelvärdet), men det finns viss variation i poängen (representerad av standardavvikelsen). Om standardavvikelsen var högre, säg 20, skulle poängen vara mer spridda och det skulle finnas mer variation i datan.

Varians beräknas som medelvärdet av de kvadratiska skillnaderna mellan varje datapunkt och medelvärdet. Det uttrycks i kvadratenheter (t.ex. kvadrattum, kvadratmeter) och betecknas ofta med symbolen "σ²" (sigma i kvadrat). data. Inom finans, till exempel, kan vi använda varians för att mäta risken för en investeringsportfölj. I maskininlärning kan vi använda varians för att förstå hur väl en modell generaliserar till ny data.