Теория:

Для более детальной характеристики любого значения числового ряда относительно среднего значения вычисляют дисперсию (обозначают S2).
  S2 \(=\) (x1x¯)2+(x2x¯)2+...+(xnx¯)2n, где
x1,x2...xn — элементы числового ряда;
x¯ — среднее арифметическое числового ряда;
\(n\) — количество элементов.
Дисперсия числового набора — среднее арифметическое квадратов отклонений от его среднего значения.
Дисперсию можно вычислить как разность среднего арифметического квадратов всех чисел ряда и квадрата среднего арифметического этих чисел: S2 \(=\) x2¯(x¯)2, где
x2¯ — среднее арифметическое квадратов всех чисел ряда.
x2¯ \(=\) x12+x22+...+xn2n.
Пример:
нахождение дисперсии на примере.
Числовой ряд: \(1\), \(2\), \(3\), \(4\), \(5\).
Среднее арифметическое: (1+2+3+4+5)5 \(=\) \(3\).
\(1\) способ:
 S2 \(=\) (x1x¯)2+(x2x¯)2+...+(xnx¯)2n \(=\) ((13)2+(23)2+(33)2+(43)2+(53)2)5 \(=\) \(2\).
\(2\) способ:
S2 \(=\) x2¯(x¯)2 \(=\) x12+x22+...+xn2n \(-\) (x¯)2 \(=\) (12+22+32+42+52)532 \(=\) \(2\).
Обрати внимание!
Если числовой набор представлен в виде таблицы частот, то дисперсию нужно вычислять с учётом числа повторений каждого значения или его частоты.
Дисперсия показывает разброс между элементами числового ряда. Если результаты близки к среднему значению, то дисперсия низкая. Если элементы ряда сильно различаются, то дисперсия высокая.
Дисперсия измеряется в квадратных единицах измерения.
 
Некоторые свойства дисперсии:
1) если все числа в количественном наборе одинаковые, то дисперсия равна \(0\);
2) дисперсия всегда положительна или равна \(0\), то есть S20;
3) дисперсия не изменится, если каждый компонент числового ряда увеличить или уменьшить на одно и то же число;
4) если каждый компонент числового ряда умножить на одно и то же число \(k\), то дисперсия увеличится в k2 раз.