Для вычисления дисперсии в различных областях используются разные методы:

• В экономике дисперсия применяется для анализа доходов, расходов, цен на товары и других финансовых показателей. 1 Например, если компания анализирует свои доходы по сезонам, малая дисперсия укажет на стабильность доходов, а высокая — на значительные колебания. 1
• В социологии с помощью дисперсии можно проанализировать распределение ответов при проведении опросов и выявлять степень вариации в мнениях участников. 1
• В финансах дисперсия помогает оценивать риски инвестиций. 1 Так, высокая дисперсия доходности активов указывает на повышенные риски и волатильность. 1
• Учёные используют дисперсию для анализа результатов экспериментов. 1 Например, в медицинских исследованиях она помогает оценить, насколько различаются реакции пациентов на лечение и насколько эффективно оно работает в целом. 1
• Статистики применяют дисперсию для анализа данных и построения надёжных моделей. 1 Она помогает оценить точность модели прогнозирования спроса на товары, определяя, насколько предсказанные значения соответствуют фактическим. 1
• ML-инженеры используют дисперсию в машинном обучении для оценки разброса предсказаний моделей. 1 Например, в модели классификации высокий разброс указывает на возможные ошибки в обучении модели и неправильное отображение данных. 1

В общем случае для вычисления дисперсии необходимо выполнить следующие шаги: 2

1. Найти среднее значение данных. 2
2. Вычислить сумму квадратов отклонений каждого значения от среднего. 2
3. Разделить эту сумму на количество данных. 2

Также есть более рациональный способ нахождения дисперсии: для этого достаточно вычислить средний квадрат значений числовых данных и квадрат их среднего арифметического. 4