Средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней называется дисперсией.

Чтобы понять, что такое дисперсия, давайте рассмотрим шаги, которые помогут вам разобраться в этом понятии:

1. Определение среднего значения: Сначала необходимо найти среднее значение (среднюю) вашего набора данных. Это делается путем сложения всех значений и деления на количество значений.
2. Вычисление отклонений: После нахождения среднего значения, нужно вычислить отклонение каждого индивидуального значения от среднего. Это делается путем вычитания среднего значения из каждого значения набора данных.
3. Квадрат отклонений: Затем каждое отклонение возводится в квадрат. Это делается для того, чтобы избавиться от отрицательных значений и сделать вклад каждого отклонения положительным.
4. Среднее значение квадратов отклонений: После этого нужно найти среднее значение всех квадратов отклонений. Это и будет дисперсия.

Формально дисперсия обозначается как σ² (сигма в квадрате) для генеральной совокупности или s² для выборки. Дисперсия показывает, насколько сильно значения разбросаны вокруг среднего. Чем больше значение дисперсии, тем больше разброс значений в наборе данных.