Меры разброса

Меры разброса показывают, как сильно различаются значения выборки, насколько данные «разбросаны» относительно центра (например, среднего или медианы).

1. Выборочная дисперсия

Определение: среднее квадратичное отклонение значений от среднего.

Формула:

\[ S^2 = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2 \]
  • $x_i$ — значения выборки
  • $\bar{x}$ — среднее выборки
  • $n$ — размер выборки

Применение:
Используется для оценки изменчивости данных, основной показатель в статистике.

Пример:

Выборка: $[2, 4, 6]$
$\bar{x} = 4$

\[ S^2 = \frac{(2-4)^2 + (4-4)^2 + (6-4)^2)}{3-1} = \frac{4 + 0 + 4}{2} = 4 \]

2. Стандартное отклонение

Определение: квадратный корень из дисперсии.

Формула:

\[ S = \sqrt{S^2} \]

Применение:
Показывает, насколько в среднем значения отклоняются от среднего. Более наглядно, чем дисперсия, так как имеет те же единицы, что и данные.

Пример:

\[ S = \sqrt{4} = 2 \]

3. Размах

Определение: разница между максимальным и минимальным значением выборки.

Формула:

\[ R = x_{\max} - x_{\min} \]

Применение:
Простая оценка разброса, показывает полный диапазон данных. Чувствителен к выбросам.

Пример:

Выборка: $[3, 5, 2, 8, 6]$
$R = 8 - 2 = 6$

4. Межквартильный размах (IQR)

Определение: разница между третьим и первым квартилями.

Формула:

\[ IQR = Q_3 - Q_1 \]

Применение:
Показывает диапазон «средней половины» данных, менее чувствителен к выбросам, чем размах.

Пример:

Выборка: $[1,2,3,4,5,6,7,8]$
$Q_1 = 2.5$, $Q_3 = 6.5$

\[ IQR = 6.5 - 2.5 = 4 \]

5. Коэффициент вариации

Определение: отношение стандартного отклонения к среднему, выраженное в процентах.

Формула:

\[ V = \frac{S}{\bar{x}} \cdot 100\% \]

Применение:
Позволяет сравнивать разброс разных выборок с разными средними.

Пример:

Выборка: $[2, 4, 6]$, $S = 2$, $\bar{x} = 4$

\[ V = \frac{2}{4} \cdot 100\% = 50\% \]

6. Среднее абсолютное отклонение (MAD)

Определение: среднее абсолютное отклонение значений от среднего или медианы.

Формула:

\[ MAD = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |x_i - \bar{x}| \]

Применение:
Менее чувствительно к выбросам, чем дисперсия. Используется для анализа распределений с выбросами.

Пример:

Выборка: $[2,4,6]$, $\bar{x}=4$

\[ MAD = \frac{|2-4| + |4-4| + |6-4|}{3} = \frac{2+0+2}{3} = 1.33 \]

Итоговая таблица мер разброса

Мера Формула Для чего применяется Пример
Дисперсия $S^2 = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2$ Измеряет изменчивость данных 4
Стандартное отклонение $S = \sqrt{S^2}$ Среднее отклонение от среднего 2
Размах $R = x_{\max} - x_{\min}$ Общий диапазон данных 6
Межквартильный размах $IQR = Q_3 - Q_1$ Разброс центральной половины данных 4
Коэффициент вариации $V = \frac{S}{\bar{x}} \cdot 100\%$ Сравнение разброса разных выборок 50%
Среднее абсолютное отклонение $MAD = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \lvert x_i - \bar{x} \rvert$ Менее чувствительное к выбросам 1.33