Как статистические меры рассеивания применяются в анализе больших данных?

Статистические меры рассеивания, или вариативности, помогают оценить степень сходства или различий в данных. shakhbanov.org Они показывают степень индивидуальных отклонений значений от центральной тенденции. shakhbanov.org

Некоторые меры рассеивания и их применение в анализе больших данных:

• Размах. shakhbanov.org dzen.ru Простая мера вариации, численно равная диапазону между минимальным и максимальным значением выборки. dzen.ru По размаху нельзя сделать выводы о свойствах распределения, он говорит только о свойствах двух значений в выборке — минимального и максимального. dzen.ru Если выборка значительная по размеру, и её крайние значения являются выбросами, ценность размаха на практике сводится к нулю. dzen.ru
• Интерквартильный размах. shakhbanov.org Охватывает центральные 50% данных и служит показателем разброса в этой области. shakhbanov.org Он является устойчивой к выбросам мерой, так как не зависит от крайних значений. shakhbanov.org
• Дисперсия. shakhbanov.org Учитывает все значения в наборе данных, предоставляя обширную информацию о разбросе. shakhbanov.org Используется в статистических методах. shakhbanov.org Дисперсия чувствительна к выбросам из-за использования квадратов отклонений. shakhbanov.org
• Среднеквадратичное отклонение. shakhbanov.org Предоставляет стандартную меру разброса данных, легко интерпретируется. shakhbanov.org Также чувствительно к выбросам, поскольку использует дисперсию. shakhbanov.org

Для анализа больших данных рекомендуется использовать несколько мер центральной тенденции вместе с показателями разброса данных, такой подход даёт наиболее полную картину исследуемого явления. sky.pro