Почему для оценки разброса значений относительно среднего используют среднее линейное отклонение, а не дисперсию?

Среднее линейное отклонение и дисперсия отражают меру разброса данных вокруг средней величины, но у этих показателей разные подходы к расчёту. ciur.ru r1.nubex.ru

Среднее линейное отклонение представляет собой среднее арифметическое из абсолютных значений отклонений фактических вариантов признака от среднего значения. r1.nubex.ru При расчёте этого показателя все отрицательные числа берутся по модулю, то есть становятся положительными. ciur.ru В результате среднее линейное отклонение показывает обобщённую меру разброса значений. ciur.ru

Дисперсия представляет собой средний квадрат отклонений значений признака от средней величины. r1.nubex.ru Чтобы рассчитать этот показатель, отклонение для каждой точки возводят в квадрат. dzen.ru

Таким образом, среднее линейное отклонение используют, когда нужна общая оценка разброса значений, охватывающая всю совокупность, а дисперсию применяют в случаях, когда важно оценить влияние случайных и систематических факторов на формирование значений случайной величины. ciur.ru intuit.ru