Hiểu phương sai: Khái niệm chính trong phân tích dữ liệu

Phương sai là thước đo mức độ trải rộng hoặc phân tán của một tập hợp dữ liệu. Nó biểu thị mức độ sai lệch của các điểm dữ liệu riêng lẻ so với giá trị trung bình. Nói cách khác, nó đo mức độ phân tán của dữ liệu so với giá trị trung bình.

Ví dụ: nếu bạn có một tập hợp điểm thi có giá trị trung bình là 80 và độ lệch chuẩn là 10, điều đó có nghĩa là hầu hết các điểm được tập hợp xung quanh 80 (giá trị trung bình), nhưng có một số khác biệt về điểm số (được biểu thị bằng độ lệch chuẩn). Nếu độ lệch chuẩn cao hơn, chẳng hạn như 20, thì điểm số sẽ trải rộng hơn và sẽ có nhiều biến thể hơn trong dữ liệu.

Phương sai được tính bằng mức trung bình của các chênh lệch bình phương giữa từng điểm dữ liệu và giá trị trung bình. Nó được biểu thị bằng đơn vị vuông (ví dụ: inch bình phương, mét vuông) và thường được biểu thị bằng ký hiệu "σ²" (sigma bình phương).

Hiểu được phương sai rất quan trọng vì nó giúp chúng ta hiểu mức độ không chắc chắn hoặc rủi ro liên quan đến một tập hợp các dữ liệu. Ví dụ, trong tài chính, chúng ta có thể sử dụng phương sai để đo lường rủi ro của danh mục đầu tư. Trong học máy, chúng ta có thể sử dụng phương sai để hiểu mức độ khái quát của một mô hình đối với dữ liệu mới.