Термин дисперсия относится к статистическому измерению разброса между числами в наборе данных. В частности, дисперсия измеряет, насколько далеко каждое число в наборе от среднего и, следовательно, от любого другого числа в наборе.
Что мы можем сделать из дисперсии?
Дисперсия может использоваться информативно, чтобы сообщить статистикам о разбросе множества, о том, насколько далеко каждая переменная от среднего и, в свою очередь, насколько далека каждая переменная от единицы. еще один. Он также используется в статистических выводах, проверке гипотез, методах Монте-Карло (случайная выборка) и анализе согласия.
Более высокая или низкая дисперсия лучше?
Низкая дисперсия связана с меньшим риском и меньшей доходностью. Акции с высокой дисперсией, как правило, хороши для агрессивных инвесторов, которые менее склонны к риску, в то время как акции с низкой дисперсией, как правило, хороши для консервативных инвесторов, которые менее терпимы к риску. Дисперсия - это показатель степени риска инвестиций.
О чем говорят дисперсия и стандартное отклонение?
Ключевые выводы. Стандартное отклонение показывает, насколько группа чисел разбросана по сравнению со средним значением, по квадратному корню из дисперсии. Дисперсия измеряет среднюю степень, в которой каждая точка отличается от среднего значения - среднего значения всех точек данных.
Каково значение дисперсии?
Дисперсия - это числовое значение, используемое для указания того, насколько широко люди в группеварьироваться. Если индивидуальные наблюдения сильно отличаются от среднего по группе, дисперсия велика; наоборот. Короче говоря, дисперсия измеряет, насколько далеко разбросан набор данных.
