![]()
|
|||||||
Дисперсия ⇐ ПредыдущаяСтр 6 из 6 Дисперсия Часто стандартное отклонение и дисперсию связывают вместе и делают это не без причины. Вот уравнение дисперсии, ничего не напоминает? Дисперсия и стандартное отклонение — почти одно и то же! Дисперсия — просто квадрат стандартного отклонения. Более того, обе величины отражают одну и ту же вещь — меру разброса, хотя стоит отметить, что единицы измерения разные. В каких бы единицах ни измерялись ваши данные, единицы измерения отклонения будут такими же, а у дисперсии они будут возведены в квадрат. Многие новички в статистике задают вопрос: «Зачем возводить отклонение в квадрат? Разве нельзя избавится от отрицательных слагаемых при помощи модуля?». Избавление от отрицательных значений — хорошая причина для возведения в квадрат, но не единственная. Как и на среднее значение, на дисперсию и стандартное отклонение влияют выбросы. Очень часто нас интересуют выбросы, поэтому возведение в квадрат позволяет выделить эту особенность. Если вы знакомы с математическим анализом, то поймете, что наличие экспоненциального выражения позволяет найти точку минимального отклонения. Чаще всего при статистическом анализе нам понадобятся только среднее значение и стандартное отклонение, однако дисперсия по-прежнему важна в других академических областях. Меры центральной тенденции и разброса позволяют нам систематизировать данные и извлечь из них знания. Ключевые идеи: описательная статистика используется для систематизации и количественного описания данных; среднее значение указывает на типичное значение в нашем наборе данных. Оно не робастно; медиана является центральным значением в ряду данных. Она робастна; мода — значение, которое появляется наиболее часто; размах — это разность между максимальным и минимальным значениями в наборе данных; дисперсия и стандартное отклонение являются средним расстоянием от среднего арифметического значения.
Задание № 1. https://www.kaggle.com/zynicide/wine-reviews/data
|
|||||||
|