ভেরিয়েন্স হল গড় থেকে বর্গক্ষেত্রের পার্থক্যের গড়। মানক বিচ্যুতি হল প্রকরণের বর্গমূল যাতে আদর্শ বিচ্যুতি হবে প্রায় 3.03। … এই বর্গক্ষেত্রের কারণে, পার্থক্যটি আর মূল ডেটার মতো পরিমাপের এককে নেই।
মানক বিচ্যুতির পরিবর্তে প্রকরণ ব্যবহার করা হয় কেন?
ভ্যারিয়েন্স একটি গড় থেকে জনসংখ্যার মধ্যে ডেটা বিতরণ খুঁজে পেতে সহায়তা করে এবং মানক বিচ্যুতি জনসংখ্যার মধ্যে ডেটা বিতরণ জানতেও সহায়তা করে, তবে মান বিচ্যুতি ডেটার বিচ্যুতি সম্পর্কে আরও স্পষ্টতা দেয় একটি গড় থেকে.
আপনি কিভাবে প্রমিত বিচ্যুতি থেকে ভিন্নতা খুঁজে পান?
মান বিচ্যুতি পেতে, আপনি ভেরিয়েন্সের বর্গমূল গণনা করুন, যা 3.72। দুটি পৃথক ডেটা সেটের স্প্রেডের তুলনা করার সময় আদর্শ বিচ্যুতি কার্যকর হয় যার গড় প্রায় একই।
আপনি কীভাবে আদর্শ বিচ্যুতি এবং বৈচিত্র্যকে ব্যাখ্যা করবেন?
প্রধান টেকওয়ে
- মানিক বিচ্যুতি দেখায় যে সংখ্যার একটি গোষ্ঠী গড় থেকে কতটা বিস্তৃত হয়েছে, প্রকরণের বর্গমূল দেখে।
- ভেরিয়েন্সটি গড় ডিগ্রী পরিমাপ করে যেখানে প্রতিটি বিন্দুর গড় থেকে আলাদা হয়-সমস্ত ডেটা পয়েন্টের গড়।
আপনি কীভাবে একটি খুব ছোট পরিবর্তন বা মানক বিচ্যুতিকে ব্যাখ্যা করবেন?
সমস্ত নন-জিরো ভ্যারিয়েন্স ইতিবাচক। একটি ছোট পার্থক্য নির্দেশ করে যে ডেটা পয়েন্টের খুব কাছাকাছি হতে থাকেমানে, এবং একে অপরকে. একটি উচ্চ বৈচিত্র নির্দেশ করে যে ডেটা পয়েন্টগুলি গড় থেকে এবং একে অপরের থেকে খুব বিস্তৃত। পার্থক্য হল প্রতিটি বিন্দু থেকে গড় পর্যন্ত বর্গ দূরত্বের গড়।
