Какие существуют методы оценки разброса значений в массиве данных?

Некоторые методы оценки разброса значений в массиве данных:

• Дисперсия. statanaliz.info blog.skillbox.by Отражает меру разброса данных вокруг средней арифметической. statanaliz.info
• Стандартное отклонение. statanaliz.info blog.skillbox.by Демонстрирует, как сильно значения в наборе данных отличаются от среднего арифметического. blog.skillbox.by
• Коэффициент вариации. statanaliz.info blog.skillbox.by Позволяет оценивать относительный разброс данных, выражая его в процентах. blog.skillbox.by Высокое значение коэффициента вариации указывает на значительный разброс, тогда как низкое — на его малую величину. blog.skillbox.by
• Коэффициент осцилляции. statanaliz.info Показывает степень размаха вариации относительно средней, что можно использовать для сравнения различных наборов данных. statanaliz.info
• Размах выборки. sky.pro Базовый расчёт производится по формуле: R = xmax – xmin. sky.pro При работе с большими выборками часто используют нормированный размах, который позволяет сравнивать разброс в выборках с разными средними значениями. sky.pro
• Межквартильный размах (IQR). sky.pro Разность между 75-м и 25-м процентилями, устойчив к выбросам. sky.pro

Пользователь

Время добавления