Как я понял, дисперсия и среднее квадратичное отклонение вместе со средним значением (при их сравнении) показывают равномерность выборки? И если их значения отличаются очень сильно, то у нас либо присутствует аномалия, либо же выборка неоднородная (плохая, опять же - из-за значений в ней) и не подходит для анализа. Верно?
Верно. Дисперсию и ср.кв.отклонение рассчитывают, чтобы понять, на сколько выборка «правильная», можно ли на нее полагаться и делать обоснованные выводы.
Возведение в квадрат преследует цель избавиться от отрицательных чисел. Возведение в куб вновь вернет минусы. Тогда уж в любую четную степень. Но смысл?
Класс, спасибо . Для чайников ,очень доступно. Вам успехов!!! Вы нужны )))
Спасибо :)
Спасибо! Наконец то хоть кто то объяснил о чем говорят полученные значения этих показателей 👍
Да, про булочки очень доходчиво :)
Вам спасибо за отзыв
Самое подробное и ясное объяснение. Спасибо!!
А в какой момент булочки превратились в разноцветные шарики?
Спасибо большое! Очень понятно и классно! Только вопрос, Почему что то хорошо показывает, а что-то плохо...
Огромное спасибо, очень доходчиво!🔥
Как я понял, дисперсия и среднее квадратичное отклонение вместе со средним значением (при их сравнении) показывают равномерность выборки? И если их значения отличаются очень сильно, то у нас либо присутствует аномалия, либо же выборка неоднородная (плохая, опять же - из-за значений в ней) и не подходит для анализа. Верно?
Верно. Дисперсию и ср.кв.отклонение рассчитывают, чтобы понять, на сколько выборка «правильная», можно ли на нее полагаться и делать обоснованные выводы.
интересно, а бывает ли среднекубическое отклонение?)))
Возведение в квадрат преследует цель избавиться от отрицательных чисел. Возведение в куб вновь вернет минусы. Тогда уж в любую четную степень. Но смысл?
@@adviko утончение анализа