Понятието за вариация обикновено се използва в областта на статистиката . Това е дума, водена от английския математик и учен Роналд Фишър ( 1890 - 1962 ) и служи за идентифициране на средната стойност на квадратичните отклонения на променлива от случайния характер, като се има предвид средната стойност на нея .

Следователно, вариацията на случайните променливи се състои от мярка, свързана с нейната дисперсия . Това е надеждата за квадрата на отклонението на тази променлива да се разглежда спрямо нейната средна стойност и се измерва в различна единица . Например: в случаите, когато променливата измерва разстояние в километри, неговата вариация се изразява в квадрат на квадрат.

Трябва да се отбележи, че мерките за разпръскване (също идентифицирани с наименованието на мерките за променливост ) са отговорни за изразяване на променливостта на разпределението чрез число, в случаите, когато различните резултати от променливата са много далеч от средното, Колкото по-голяма е стойността на дисперсионната мярка, толкова по-голяма е вариабилността. От друга страна, при по-ниска стойност, повече хомогенност.

Вариантът е да се установи променливостта на случайната променлива. Важно е да се има предвид, че в някои случаи е за предпочитане да се използват други мерки за разпръскване преди характеристиките на разпределенията.

Тя се нарича проба вариация, когато дисперсията на общността, групата или популацията се изчислява въз основа на извадка. Ковариацията, от друга страна, е мярка за съвместна дисперсия на двойка променливи.

Експертите говорят за дисперсионен анализ, за да назове колекцията от статистически модели и свързаните с тях процедури, при които дисперсията се разделя на различни компоненти.

Стандартното или стандартното отклонение

Една от най-важните понятия, свързани с дисперсията, е стандартното отклонение, известно също като стандартно отклонение, което представлява величината на дисперсията на интервалните и съотношението променливи, и е много полезно в областта на описателната статистика . За да го получим, ние просто започваме с дисперсията и изчисляваме нейния квадратен корен .

На практика, ако имаме стойности (изразени в милиметри) 14мм, 11мм, 10мм, 6мм и 4мм, можем да изчислим тяхната средна стойност, като добавим и разделим резултата с 5, което е броят на елементите. Ще получим 9мм. За да знаем дисперсията, трябва да извадим всяка една от стойностите от новото доказано средно, да повишим всеки резултат на квадрат (за да избегнем отрицателните числа, които влияят на изследването), да ги добавим един към друг и накрая да разделим всичко на 5. Вариантът е 93, 8 квадратни милиметра. Накрая, за да намерим стандартното отклонение, изчисляваме квадратен корен, който ни оставя с 9.68mm (имайте предвид, че устройството отново е милиметри).

Тези данни са много полезни и необходими за анализиране и описване на информация, като се има предвид, че те ни предлагат различни гледни точки, както и различни тенденции на данните, които характеризират въпросния обект и позволяват да се установят сравнителни параметри по-сложни и динамични от обикновените изолирани стойности. или просто подчинени на тяхната средна аритметична стойност.

В процеса на проверка на теорията е важно да се предвидят възможните резултати, а отклонението се използва за анализ на поведението на стойностите около тяхното средно . Той установява нови точки, които отварят врати към различни класификации и данни, които може да не са били разглеждани на първо време.

Като се използва само средната стойност между набор от стойности, не е възможно да се знае дали някой от тях прекомерно се отдалечава от съществуващото в този контекст „нормалност“. Стандартното отклонение позволява да се установят две нови граници около централната линия, за да се знае кога елементът е твърде малък или голям.