mutlak olarak bakıldığında bir şey ifade etmez
tamam ne gerekiyorsa onunla birlikte bakalım mesela.
e iste baktigin dizideki degerlerin varyansini gosteriyor diyecegim aciklayici olmayacak.
soyle diyeyim bari, varyansini hesapladigin dizideki rakamlarin ne kadar uzaga dagilmis oldugunu anlatir.
ne kadar uzağa dağıldığını gösteriyor demek bir şey ifade etmiyor diyorum zaten. elimizde 100 tane ayrık rastgele değişken olsa 100 tane şeyin belli bir ortalamadan ayrı ayrı ne kadar uzağa dağıldığını tek bir değere bakarak nasıl anlamlandırabiliyoruz?
ortalaması 50 olan bir verinin 10 dağılması ne?
maksimum 60, minimum 40 oluyor demek olsa mesela anlamlı gelecek ama. 10 diyorsun. 10 ne?
trinit kardesim, simdi buradan yazmasi da anlatmasi da zor tabii ama isletme, iktisat vs. okudugunu dusunerek soyle ornekleyeyim.
1000 tane staff'in var ve maaslarini inceliyorsun. Grubun mean'ina bakarsin sonra variation'a. Bu gruptaki elemanlarin maaslarini yorumlarken sana bir fikir verir. Dengeli bir dagilim var yok konusunda. Yoksa soyle dusunme, bir sayi dizisinin varyansi su olursa yorum budur, sundan kucukse boyledir diye bir hadise yok.
elinde iki tane gaussian distribution varken birinin parametreleri (\mu, \sigma), digerininki (\mu, 2*\sigma) ise bunlari karsilastirabilirsin, ama mutlak olarak dedigim gibi sigmanin sezgisel bir anlami yok.
ayrica 68-95-99 kurali var gaussian distribution'da, belki onu kullanirsan bir miktar ise yarar. elindeki bir ornegin (\mu - \sigma,\mu + \sigma) araliginda olmasi olasiligi yaklasik %68'dir. (\mu - 2*\sigma,\mu + 2*\sigma) araliginda olma olasiligi yaklasik %95'tir. (\mu + 3*\sigma,\mu + 3*\sigma) araliginda olma olasiligi yaklasik %99'dur. farkli dagilimlar icin farkli araliklar icin dogru bu.