理解方差：数据分析中的一个关键概念

方差是一组数据的分布或离散度的度量。它表示各个数据点偏离平均值的程度。换句话说，它衡量数据与平均值的分布情况。

例如，如果您有一组平均值为 80、标准差为 10 的考试成绩，则意味着大多数分数都聚集在80（平均值），但分数存在一些变化（以标准差表示）。如果标准差较高，例如 20，则分数会更加分散，数据也会有更多变化。方差计算为每个数据点与平均值之间的平方差的平均值。它以平方单位（例如，平方英寸、平方米）表示，通常用符号“σ²”（西格玛平方）表示。

理解方差很重要，因为它可以帮助我们了解与一组数据相关的不确定性或风险有多少。数据。例如，在金融领域，我们可能会使用方差来衡量投资组合的风险。在机器学习中，我们可以使用方差来了解模型对新数据的泛化程度。