
Статистическая мера разброса точек данных относительно среднего значения, указывающая на изменчивость.Дисперсия — это статистическая мера, которая количественно описывает, насколько набор чисел разбросан относительно их среднего значения (средней арифметической). Она вычисляется как среднее квадратов отклонений от среднего. Высокая дисперсия указывает на то, что точки данных широко рассеяны, тогда как низкая дисперсия означает, что они тесно группируются вокруг среднего. В физике дисперсия используется для описания шума, ошибок измерений и распределения физических величин, таких как энергия или скорость.
Понятие дисперсии было формализовано Рональдом Фишером в 1918 году, опиравшимся на более ранние работы Карла Фридриха Гаусса по методу наименьших квадратов и Фрэнсиса Гальтона по регрессии.
Для набора данных с N значениями x_i и средним μ дисперсия σ² задается формулой σ² = (1/N) Σ (x_i - μ)². Квадратный корень из дисперсии — это стандартное отклонение (σ), которое имеет те же единицы, что и исходные данные, и часто более интуитивно понятно. Дисперсия аддитивна для независимых случайных величин, что делает её фундаментальным инструментом в распространении ошибок и статистической механике.
Дисперсия используется в экспериментальной физике для количественной оценки неопределенности измерений, в квантовой механике для описания разброса значений наблюдаемых величин и в космологии для анализа распределения галактик.
В квантовой механике принцип неопределенности Гейзенберга часто выражается через дисперсии: произведение дисперсий координаты и импульса должно быть не менее (ħ/2)².
| X | переменная | первая случайная величина — случайная величина |
| Y | переменная | вторая случайная величина — случайная величина |
| Var(X) | переменная | дисперсия X — дисперсия |
| Var(Y) | переменная | дисперсия Y — дисперсия |
| Var(X+Y) | переменная | дисперсия суммы X+Y — дисперсия |
| r | переменная | расстояние между двумя точками — расстояние м |
| ν | переменная | параметр гладкости |
| l | переменная | параметр масштаба длины — длина м |
| σ | переменная | амплитуда дисперсии — дисперсия м² |
| Γ | оператор | Гамма-функция, обобщение факториала — gamma function |
| K_ν | оператор | Модифицированная функция Бесселя второго рода порядка ν — modified bessel function second kind |
| x_t | переменная | значение процесса в момент времени t — time series value |
| x_{t-1} | переменная | значение процесса в предыдущий момент времени — time series value |
| \phi | переменная | коэффициент авторегрессии — autoregressive coefficient |
| \epsilon_t | переменная | инновация белого шума в момент времени t — noise term |
| \sigma^2 | переменная | дисперсия шума — дисперсия |
| X_n | переменная | случайная величина, индексированная n — случайная величина |
| d_s | переменная | спектральная размерность — spectral dimension |
| Var | оператор | статистическая дисперсия случайной величины — дисперсия |
| ~ | оператор | асимптотически пропорционально (с точностью до постоянного множителя) — asymptotic equivalence |
| f | оператор | некоторая функция спектральной размерности — function |






