सांख्यिकी और डेटा विश्लेषण में विचलनशीलता को समझना

विचलनशीलता उस डिग्री को संदर्भित करती है जिस तक एक चर या चर का एक सेट अपेक्षित या विशिष्ट मूल्यों से विचलित होता है। दूसरे शब्दों में, यह मापता है कि कोई विशेष डेटा बिंदु या डेटा बिंदुओं का एक सेट माध्य या औसत मूल्य से कितना विचलित होता है। उदाहरण के लिए, यदि हमारे पास 10 के माध्य और 2 के मानक विचलन वाला डेटासेट है, तो कोई भी डेटा बिंदु जो माध्य के एक मानक विचलन के भीतर आता है (अर्थात, 8 और 12 के बीच) विचलन की सामान्य सीमा के भीतर माना जाता है। इस सीमा से बाहर आने वाले डेटा बिंदुओं को विचलन या आउटलेयर माना जाता है। सांख्यिकी और डेटा विश्लेषण में विचलनशीलता एक महत्वपूर्ण अवधारणा है क्योंकि यह हमें यह समझने में मदद करती है कि डेटासेट में कितनी भिन्नता है, और क्या कुछ डेटा बिंदु असामान्य हैं या नहीं। इसका उपयोग डेटा में पैटर्न और रुझानों की पहचान करने और भविष्य के व्यवहार के बारे में पूर्वानुमान लगाने के लिए भी किया जा सकता है।