Учёт смещения оценки дисперсии важен при анализе статистических данных, поскольку он позволяет обеспечить точный статистический анализ и значимые выводы из данных. 4

Смещение оценки дисперсии происходит, когда при расчёте сравнивают эмпирические данные не с истинной величиной, а с оценочной. 1 Например, при наличии 10 выборочных значений случайной величины идёт занижение значения. 1

Также учёт смещения важен в контексте дилеммы смещения-дисперсии в статистике и машинном обучении. 3 Методы обучения с высокой дисперсией могут хорошо представлять тренировочный набор, но имеют риск быть переобученными для данных с шумом или непрезентативных данных. 3 Алгоритмы с низкой дисперсией обычно дают более простые модели, не склонны к переобучению, но могут оказаться недообученными, что приводит к пропуску важных свойств. 3