Termins dispersija attiecas uz datu kopas skaitļu starpības statistisku mērījumu. Konkrētāk, dispersija mēra, cik tālu katrs kopas skaitlis ir no vidējā un līdz ar to no visiem citiem kopas skaitļiem.
Ko mēs varam secināt no dispersijas?
Variance var informatīvi izmantot, lai statistiķiem pastāstītu par kopas izplatību, cik tālu katrs mainīgais ir no vidējā un, savukārt, cik tālu katrs mainīgais ir no viena. cits. To izmanto arī statistikas secinājumos, hipotēžu pārbaudē, Montekarlo metodēs (nejaušajā paraugā) un atbilstības analīzēs.
Vai lielāka vai mazāka dispersija ir labāka?
Zema dispersija ir saistīta ar mazāku risku un mazāku atdevi. Augstas dispersijas akcijas parasti ir piemērotas agresīviem investoriem, kuri mazāk izvairās no riska, savukārt akcijas ar zemu dispersiju parasti ir piemērotas konservatīviem investoriem, kuriem ir mazāka riska tolerance. Variance ir ieguldījuma riska pakāpes mērījums.
Ko norāda dispersija un standarta novirze?
Atslēgas līdzņemšanai. Standarta novirze nosaka, cik skaitļu grupa ir sadalīta no vidējā, aplūkojot dispersijas kvadrātsakni. Dispersija mēra vidējo pakāpi, kādā katrs punkts atšķiras no vidējā - visu datu punktu vidējās vērtības.
Kāda ir atšķirības nozīme?
Diperance ir ciparu vērtība, ko izmanto, lai norādītu, cik plaši indivīdi ir grupāvariēt. Ja atsevišķi novērojumi ļoti atšķiras no grupas vidējā, dispersija ir liela; un otrādi. Īsāk sakot, dispersija mēra, cik tālu datu kopa ir izkliedēta.
