Pratik varyans uygulaması nedir?

13

Kendime olasılık teorisini öğretiyorum ve standart sapmanın aksine varyansın herhangi bir kullanımını anladığımdan emin değilim. Baktığım pratik durumlarda, varyans aralıktan daha büyük, bu yüzden sezgisel olarak kullanışlı görünmüyor.

variance

— Andrew
kaynak

1

Bir ANOVA tablosuna bakın .

— whuber

2

SD daha sezgiseldir çünkü verilerle aynı ölçekte yer alır. Ancak, normal dağılımla çalışırken, varyans SD değil parametredir. Dolayısıyla, dağılımlar matematiksel olarak çalışırken varyanslar daha yararlı olabilir. Örneğin, varyanslar eklenir , ancak SD'ler eklemez .

— gung - Monica'yı eski durumuna getirin

9

Pratikte, varyansı hesaplayarak (abutcher belirtildiği gibi) SD'yi hesaplarsınız. Varyansın daha sık kullanıldığına inanıyorum (sizin belirttiğiniz gibi yorumdan ayrı olarak) çünkü istatistiksel olarak ilginç özelliklere sahip: birçok durumda tarafsız tahmin edicilere sahip, hipotez testi için bilinen dağılımlara yol açıyor vb.

Varyans daha büyük olduğunda: varyans 1/4 olsaydı, SD 1/2 olurdu. Varyansınız / SD'niz 1'den küçük olur olmaz, bu sipariş tersine döner.

— Nick Sabbe
kaynak

Varyansın birden az olmasını önleyen birimleri rastgele kullanması gerektiğini düşünüyor musunuz? Hatta kullanılan birimlerin, varyansını değerlendiren önlemin ondalık basamaklara sahip olmaması gerektiğini öne sürecek kadar ileri gideceğim. Örneğin, aynı uzunluktaki metre cinsinden ölçümleri ve çeşitli katları ve alt bölümlerini ele alalım.

— Robert Jones

4

Portföy teorisinde varyans katkı maddesidir. Diğer bir deyişle, bir portföyün getirisi, üyelerinin getirilerinin ağırlıklı ortalaması olduğu gibi, portföy varyansı da menkul kıymetlerin varyanslarının ağırlıklı ortalamasıdır. Ancak, bu özellik standart sapma için geçerli değildir.

— Ram Ahluwalia
kaynak

bir süre olmasına rağmen, cevabınız portföy teorisi hakkında tamamen farklı bir soruyu anlamama yardımcı oldu :)

— Doktora

2

Varyans, portföy teorisi dışında da bir katkıdır .

— gung - Monica'yı eski durumuna getirin

2

Varyans iki önlemin en temelidir ... stddev = sqrt (varyans). Abartılı olsa da, bir karşılaştırma için yeterince iyidir ve dağıtımda karışıklık olduğunda çok büyür.

variance(22, 25, 29, 30, 37) = 32.3
variance(22, 25, 29, 30, 900) = 152611.0

Standart sapma daha sık kullanılır, çünkü sonuç verilerle aynı birimlere sahiptir ve standart sapmayı her türlü görsel analiz için daha uygun hale getirir.

— Kasap
kaynak

-3

Varyansın pratik kullanımından bahsederken sorunuzu gerçekten nitelendirmeniz gerektiğini düşünüyorum. Örneğin, iş dünyasında varyans için pratik bir kullanım yoktur. Standart sapma, anlaşılabilen ve uygulanabilen varyasyonun matematiksel bir temsilini vererek daha pratik bir kullanıma sahiptir. Örneğin, standart sapma, bir hisse senedi için Beta hesaplamasında belirtildiği gibi riski ölçmek için kullanılabilir. Varyansın standart sapma ile karşılaştırılabilir pratik bir uygulaması yoktur. Daha yüksek düzeyde istatistiksel analize geçersek, varyansın birçok pratik uygulaması vardır, ancak sadece büyük çoğunluğun odağı olmayan daha yüksek seviye analizleri ile uğraşırken. Yani bu gerçekten bir uygulayıcı olabileceği alana bağlıdır. İş uygulayıcıları için,

— Jeffrey Edwards
kaynak

2

"Pratik kullanım yok" biraz aşırı güçlü. , örneğin, diğer birçok hesaplamada da varyans ve kovaryans ve varyans gösterileri kullanılarak hesaplanır. İnsanlar genellikle standart sapmayı rapor etmeyi tercih ederler, çünkü birimler ortalama ile eşleşir (ve genellikle büyüklüğüne daha yakındır), ancak ham araçların ve varyansların / standardın rapor edilmesinin iş ile yapabileceği tek şey olduğunu iddia etmem -Ilgili veriler!

β

$\beta$

— Matt Krause