Una varianza alta indica que los puntos de datos están muy separados de la media y entre sí. La varianza es el promedio de las distancias al cuadrado de cada punto a la media. El proceso de encontrar la varianza es muy similar a encontrar la MAD, desviación absoluta media.
¿Una varianza alta es buena o mala?
La varianza baja se asocia con un riesgo más bajo y un rendimiento más bajo. Las acciones de alta varianza tienden a ser buenas para los inversores agresivos que tienen menos aversión al riesgo, mientras que las acciones de baja varianza tienden a ser buenas para los inversores conservadores que tienen menos tolerancia al riesgo. La varianza es una medida del grado de riesgo de una inversión.
¿Cómo saber si la varianza es alta?
Como regla general, un CV >= 1 indica una variación relativamente alta, mientras que un CV < 1 puede considerarse bajo. Esto significa que las distribuciones con un coeficiente de variación superior a 1 se consideran de alta varianza, mientras que aquellas con un CV inferior a 1 se consideran de baja varianza. ¿Qué significa varianza alta y baja? La varianza mide la distancia de los valores aleatorios medios en un conjunto de datos. Un conjunto de datos con varianza baja (relativa) está dominado en la media, y un conjunto de varianza alta se dispersa y se desvía significativamente de la media. Una curva de varianza alta será plana en relación con una curva de varianza baja. ¿La varianza alta es buena o mala psicología? La varianza no es ni buena ni mala para los inversores en sí misma. Sin embargo, la alta variación en una acción se asocia con un mayor riesgo, junto con un mayor rendimiento. La varianza baja se asocia con un riesgo más bajo y un rendimiento más bajo. ¿Por qué la varianza alta es mala? Alto sesgo o alta varianza Esto es malo porque su modelo no presenta una imagen muy precisa o representativa de la relación entre sus entradas y el resultado previsto y, a menudo, genera un alto error (por ejemplo, la diferencia entre el valor previsto del modelo y el valor real). ¿La varianza se ve afectada por el tamaño de la muestra? Así, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, menor será la varianza de la distribución muestral de la media. ¿Qué indica la varianza? La varianza mide el grado promedio en que cada punto difiere de la media: el promedio de todos los puntos de datos. ¿Por qué el sobreajuste se llama alta varianza? Un modelo con una varianza alta puede representar el conjunto de datos con precisión, pero podría provocar un ajuste excesivo a datos de entrenamiento ruidosos o no representativos. En comparación, un modelo con un alto sesgo puede quedar por debajo de los datos de entrenamiento debido a un modelo más simple que pasa por alto las regularidades en los datos. ¿La alta varianza es subadaptación? "Alta varianza significa que su estimador (o algoritmo de aprendizaje) varía mucho según los datos que le proporcione". "El ajuste insuficiente es el "problema opuesto". El ajuste insuficiente generalmente surge porque desea que su algoritmo sea algo estable, por lo que está tratando de restringir demasiado su algoritmo de alguna manera. ¿Cuál es el valor de la varianza alta? Una varianza grande indica que los números del conjunto están lejos de la media y entre sí. Una pequeña variación, por otro lado, indica lo contrario. Sin embargo, un valor de varianza de cero indica que todos los valores dentro de un conjunto de números son idénticos. Cada varianza que no es cero es un número positivo. ¿Cómo saber si la desviación estándar es alta? Una desviación estándar cercana a cero indica que los puntos de datos están cerca de la media, mientras que una desviación estándar alta o baja indica que los puntos de datos están respectivamente por encima o por debajo de la media. ¿Cómo se obtiene la varianza? La varianza de una población se calcula mediante: Encontrar la media (el promedio). Restar la media de cada número en el conjunto de datos y luego elevar al cuadrado el resultado. Los resultados se elevan al cuadrado para que los negativos sean positivos. Promediando las diferencias al cuadrado. ¿Puede la varianza ser mayor que la media? Es posible que SD sea mayor que la media, esto es común en el caso de datos de conteo sobredispersos cuando la varianza es mayor que la media, es probable que SD sea mayor que la media en este caso. ¿Qué es una variación aceptable? ¿Cuáles son las variaciones aceptables? La única respuesta que se puede dar a esta pregunta es: “Todo depende”. Si está realizando un trabajo de construcción bien definido, las variaciones pueden estar en el rango de ± 3 a 5 por ciento. Si el trabajo es investigación y desarrollo, las variaciones aceptables generalmente aumentan a alrededor de ± 10 a 15 por ciento. ¿Cuánta variación es aceptable? No debe ser inferior al 60%. Si la varianza explicada es del 35 %, muestra que los datos no son útiles y es posible que sea necesario revisar las medidas e incluso el proceso de recopilación de datos. Si la varianza explicada es inferior al 60 %, lo más probable es que aparezcan más factores de los esperados en un modelo. ¿Cuál es el riesgo de usar un modelo con una varianza muy alta? Los métodos de aprendizaje de alta varianza pueden representar bien su conjunto de entrenamiento, pero corren el riesgo de sobreajustarse a datos de entrenamiento ruidosos o no representativos. Por el contrario, los algoritmos con alto sesgo suelen producir modelos más simples que pueden no capturar regularidades importantes (es decir, ajuste insuficiente) en los datos. ¿Qué es sesgo vs varianza? El sesgo son las suposiciones simplificadas hechas por el modelo para hacer que la función objetivo sea más fácil de aproximar. La varianza es la cantidad que cambiará la estimación de la función objetivo dados diferentes datos de entrenamiento. ¿Cómo saber si se está sobreajustando? Podemos identificar el sobreajuste observando las métricas de validación, como la pérdida o la precisión. Por lo general, la métrica de validación deja de mejorar después de un cierto número de épocas y luego comienza a disminuir. La métrica de entrenamiento continúa mejorando porque el modelo busca encontrar el mejor ajuste para los datos de entrenamiento. ¿Cuáles son los dos tipos de varianza? Cuando se trata del efecto de la varianza, hay dos tipos de varianzas: Cuando los resultados reales son mejores que los resultados esperados, la varianza dada se describe como varianza favorable. Cuando los resultados reales son peores que los resultados esperados, la varianza dada se describe como varianza adversa o varianza desfavorable. ¿Por qué la desviación estándar es mejor que la varianza? La varianza ayuda a encontrar la distribución de datos en una población a partir de una media, y la desviación estándar también ayuda a conocer la distribución de datos en una población, pero la desviación estándar brinda más claridad sobre la desviación de los datos de una media. ¿Qué es la desviación estándar y la varianza? La varianza es el promedio de las desviaciones al cuadrado de la media, mientras que la desviación estándar es la raíz cuadrada de este número. Ambas medidas reflejan la variabilidad en una distribución, pero sus unidades difieren: la desviación estándar se expresa en las mismas unidades que los valores originales (por ejemplo, minutos o metros). ¿Qué significa un aumento en la varianza? La varianza mide la extensión de un conjunto de datos. Una pequeña variación indica que los puntos de datos tienden a estar muy cerca de la media y entre sí. Una varianza alta indica que los puntos de datos están muy separados de la media y entre sí. ¿Qué sucede cuando aumenta la varianza? Cuando la varianza aumenta, también lo hace el error estándar. Como el error estándar ocurre en el denominador del estadístico t, cuando el error estándar aumenta, el valor de t disminuye. ¿Cómo aumenta la varianza? La varianza de una constante es cero. Multiplicar una variable aleatoria por una constante aumenta la varianza por el cuadrado de la constante. Regla 4. La varianza de la suma de dos o más variables aleatorias es igual a la suma de cada una de sus varianzas solo cuando las variables aleatorias son independientes.