Дисперсия позволяет оценить уровень отклонения данных от их среднего значения, что помогает определить степень изменчивости и устойчивости данных. 14

Высокая дисперсия означает, что значения данных сильно отклоняются от среднего. 4 Например, если дисперсия доходов в городе составляет 100 000, это может свидетельствовать о значительных различиях в уровне дохода населения. 4

Низкая дисперсия, наоборот, указывает на то, что данные более устойчивы и сосредоточены вблизи среднего значения. 4 Например, если дисперсия оценок студентов равна 5, это может говорить о том, что большинство студентов демонстрируют схожую успеваемость. 4

Некоторые области, где дисперсию используют для оценки стабильности данных:

• Экономика. 1 При анализе доходов по сезонам малая дисперсия укажет на стабильность доходов, а высокая — на значительные колебания. 1
• Социологические исследования. 1 С помощью дисперсии можно проанализировать распределение ответов при проведении опросов и выявить степень вариации в мнениях участников. 1
• Финансы. 1 Высокая дисперсия доходности активов указывает на повышенные риски и волатильность. 1
• Бизнес-процессы. 1 Аналитикам дисперсия помогает оценивать стабильность и эффективность бизнес-процессов. 1
• Машинное обучение. 1 Дисперсию используют для оценки разброса предсказаний моделей, например, высокий разброс указывает на возможные ошибки в обучении модели и неправильное отображение данных. 1