Phương Sai và Độ Lệch Chuẩn Là Gì ? | #1 Statistics cho Data Science

Hello Diu Túp, hôm nay chúng mình xin giới thiệu đến các bạn Series "Statistics cho Data Science". Và chủ đề của Video hôm này là "Phương Sai và Độ Lệch Chuẩn Là Gì ? " 🤩 ! Phương sai (tiếng Anh: Variance) là phép đo mức chênh lệch giữa các số liệu trong một tập dữ liệu trong thống kê. Nó đo khoảng cách giữa mỗi số liệu với nhau và đến giá trị trung bình của tập dữ liệu. Công thức tính phương sai: Phương sai được tính bằng cách xác định giá trị chênh lệch giữa mỗi số trong tập dữ liệu với giá trị trung bình, sau đó bình phương các chênh lệch nhằm cho chúng mang giá trị dương và không triệt tiêu lẫn nhau. Cuối cùng chia tổng số lượng quan sát trong tập dữ liệu. Độ lệch chuẩn hay độ lệch tiêu chuẩn (Standard Deviation): Là giá trị chênh lệch trong tập dữ liệu so với giá trị trung bình đã tính ra . Công thức Độ Lệch Chuẩn: Căn bậc hai của phương sai một bảng số liệu được gọi là độ lệch chuẩn của bảng số liệu đó. Full Series "Statistics cho Data Science":    • Statistics cho Data Science   Group Hỏi Đáp:   / 204281000722812   ------------ ✪ About CodeXplore Channel ✪ ----------- CodeXplore là một platform chia sẻ kiến thức về Lập Trình [Coding] dành cho các bạn trẻ Việt Nam từ một cựu du học sinh Sing, hiện đang sống và làm việc tại Singapore. Channel của mình sẽ focus vào các chủ đề sau: ► [Code] Data Science - Khoa Học Dữ Liệu ► [Code] Interview Preparation (Cấu Trúc Dữ Liệu và Thuật Toán & LeetCode Solutions) ► [Code] Lập Trình Python (Cơ Bản, Lập Trình Hướng Đối Tượng, Lập Trình Game) ► [Xplore] Travel Vlog (Chia sẻ kinh nghiệm đi du lịch và trải nghiệm) ------------------ ✪ Business inquiries: [email protected] ✪ Subscribe: https://bit.ly/youtube_codexplore ➥ CodeXplore Social Links: Fanpage:   / codexplore.dev   Instagram:   / codexplore.dev   GitHub: https://github.com/CodexploreRepo ---------------------------------------------/------------ © Bản quyền thuộc về CodeXplore © Copyright by CodeXplore ☞ Do not Reup #PhươngSai #ĐộLệchChuẩn #Statistics4DataScience