Что такое дисперсия данных и зачем она нужна?

Дисперсия в статистике — это показатель разброса данных вокруг их среднего значения. skillbox.ru Высокая дисперсия указывает на большой разброс данных, а низкая — на их близость друг к другу. skillbox.ru

Дисперсия нужна для разных целей, например:

• Оценка неопределённости. proglib.io Дисперсия показывает, насколько надёжны данные и предсказания. proglib.io Высокая дисперсия означает большую неопределённость. proglib.io
• Выявление выбросов. proglib.io Значения, которые значительно отклоняются от среднего, могут считаться выбросами и требуют особого внимания. proglib.io
• Сравнение распределений. proglib.io Дисперсия позволяет сравнивать разные наборы данных, даже если их средние значения одинаковы. proglib.io
• Нормализация данных. proglib.io Знание дисперсии помогает стандартизировать данные, что улучшает работу многих алгоритмов машинного обучения. proglib.io
• Оценка рисков. skillbox.ru sky.pro Например, в финансах дисперсия помогает измерять волатильность активов. sky.pro
• Контроль процессов. rb.ru Если размеры деталей отличаются, расчёт дисперсии покажет это и намекнет, где искать проблему. rb.ru
• Проверка гипотез. rb.ru С помощью дисперсии можно определить, отличаются ли группы сведений друг от друга и есть ли смысл продолжать исследование или стоит искать другие подходы. rb.ru