Почему дисперсия используется в теоретических статистических моделях?

Дисперсия используется в теоретических статистических моделях, потому что позволяет оценить степень разброса значений в наборе данных относительно их среднего значения. shakhbanov.org

Некоторые причины применения дисперсии:

• Выявление скрытых закономерностей и тенденций. shakhbanov.org Анализ дисперсии помогает определить, какие значения имеют большой разброс, а какие сконцентрированы близко к среднему. shakhbanov.org
• 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

Дисперсия применяется в экономике, социологии, инвестициях и других областях, где важно анализировать и оценивать данные. skillbox.ru