Визначення дисперсії

Поняття дисперсії зазвичай використовується в області статистики . Це слово керується англійським математиком і вченим Рональдом Фішером ( 1890 - 1962 ) і служить для визначення середнього квадратичного відхилення змінної випадкового характеру, враховуючи його середнє значення .

Varianza

Дисперсія випадкових величин, таким чином, складається з міри, пов'язаної з її дисперсією . Це надія на квадрат відхилення цієї змінної розглядається проти її середнього значення і вимірюється в іншій одиниці . Наприклад: у тих випадках, коли змінна вимірює відстань у кілометрах, її дисперсія виражається в квадратних квадратах.

Слід зазначити, що дисперсійні заходи (також ідентифіковані за назвою міри мінливості ) відповідають за вираження мінливості розподілу за допомогою числа , у випадках, коли різні оцінки змінної дуже далекі від середнього , Чим більше значення дисперсійного показника, тим більша мінливість. З іншого боку, чим нижче значення, тим більш однорідна.

Дисперсія полягає у встановленні мінливості випадкової величини. Важливо мати на увазі, що в деяких випадках краще використовувати інші показники дисперсії перед характеристиками розподілів.

Це називається вибірковою дисперсією, коли дисперсія спільноти, групи або популяції обчислюється на основі вибірки. Коваріація , з іншого боку, є мірою спільної дисперсії пари змінних.

Експерти говорять про дисперсійний аналіз, щоб назвати збірку статистичних моделей та пов'язані з ними процедури, в яких дисперсія виявляється розділеною на різні компоненти.

Стандартне або стандартне відхилення

Одним з найбільш важливих понять, пов'язаних з дисперсією, є стандартне відхилення, також відоме як стандартне відхилення, яке представляє величину дисперсії інтервальних і співвідносних змінних, і є дуже корисним в області описової статистики . Щоб отримати його, ми просто починаємо з дисперсії і обчислюємо його квадратний корінь .

На практиці, якщо ми маємо значення (виражені в міліметрах) 14мм, 11мм, 10мм, 6мм і 4мм, ми можемо обчислити їх середнє, додавши їх і розділивши результат на 5, тобто кількість елементів. Ми отримали б 9 мм. Щоб дізнатися про дисперсію, ми повинні відняти кожне одне з значень із щойно засвідченого середнього, підняти кожен результат у квадрат (щоб уникнути негативних чисел, які впливають на дослідження), додати їх один до одного і, нарешті, розділити все на 5. Дисперсія 93 , 8 квадратних міліметрів. Нарешті, щоб знайти стандартне відхилення, обчислюємо квадратний корінь, який залишає нам 9,68 мм (зверніть увагу, що пристрій знову міліметрів).

Ці дані є дуже корисними та необхідними для аналізу та опису інформації , враховуючи, що вони пропонують різні точки зору, а також різні тенденції даних, які характеризують даний об'єкт і дозволяють встановити порівняльні параметри більш складними та динамічними, ніж прості відокремлені значення. або просто підпорядковується їх середньому арифметичному.

У процесі перевірки теорії важливо передбачити можливі результати, а відхилення використовується для аналізу поведінки значень навколо їхнього середнього . Вона встановлює нові точки, які відкривають двері для різних класифікацій і даних, які, можливо, не розглядалися спочатку.

Використовуючи лише середнє значення між набором цінностей, неможливо дізнатися, чи якийсь з них надмірно відходить від "нормальності", що існує в цьому контексті. Стандартне відхилення дозволяє встановити два нові межі навколо згаданої центральної лінії, щоб дізнатися, коли елемент занадто малий або великий.

border=0

Пошук іншого визначення