Встречается на 5% собеседований по Data Engineer

Для чего нужна дисперсия

Дисперсия измеряет разброс данных вокруг среднего значения. Она показывает, насколько точки данных отклоняются от математического ожидания. Чем выше дисперсия, тем сильнее разброс.

Пример с кодом на Python:

python
import numpy as np

data = [2, 4, 6, 8, 10]
variance = np.var(data)
print(f"Дисперсия: {variance}") # Выведет 8.0

text

Ключевые применения:
- Оценка риска в финансах
- Контроль качества в производстве
- Проверка гипотез в статистике
- Выбор признаков в ML (признаки с низкой дисперсией часто менее информативны)

Дисперсия чувствительна к выбросам, поэтому иногда используют устойчивые аналоги (например, межквартильный размах).
Sophi
Софи собрала все вопросы. Тренируйся и получай
офферы быстрее!
Попробовать бесплатноArrow

Следующий вопрос

Это единственный вопрос по вашему фильтру

Похожие вопросы

как отвечать на вопрос
пример собеседования
фреймворки на собеседовании
типичные вопросы junior
интервью вопросы и ответы