Встречается на собеседованиях • сегодня

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

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