Почему важно учитывать смещение оценки дисперсии при анализе статистических данных?

Учёт смещения оценки дисперсии важен при анализе статистических данных, поскольку он позволяет обеспечить точный статистический анализ и значимые выводы из данных. www.geeksforgeeks.org

Смещение оценки дисперсии происходит, когда при расчёте сравнивают эмпирические данные не с истинной величиной, а с оценочной. zaochnik-com.com Например, при наличии 10 выборочных значений случайной величины идёт занижение значения. zaochnik-com.com

Также учёт смещения важен в контексте дилеммы смещения-дисперсии в статистике и машинном обучении. ru.wikipedia.org Методы обучения с высокой дисперсией могут хорошо представлять тренировочный набор, но имеют риск быть переобученными для данных с шумом или непрезентативных данных. ru.wikipedia.org Алгоритмы с низкой дисперсией обычно дают более простые модели, не склонны к переобучению, но могут оказаться недообученными, что приводит к пропуску важных свойств. ru.wikipedia.org