分散の実際の応用は何ですか？

私は自分自身に確率論を教えていますが、標準偏差とは対照的に、分散の使用を理解しているかどうかはわかりません。私が見ている実際の状況では、分散は範囲よりも大きいため、直感的には有用ではないようです。

実際には、分散を計算してSDを計算します（示されている通りに）。分散は統計的に興味深い特性を多く持っているため、分散はより頻繁に使用されると信じています（あなたが示したように解釈します）：多くの場合に偏りのない推定量があり、仮説検定などの既知の分布につながります

分散が大きくなると、分散が1/4の場合、SDは1/2になります。分散/ SDが1未満になると、この順序は逆になります。

ポートフォリオ理論では、分散は加法的です。言い換えると、ポートフォリオのリターンがそのメンバーのリターンの加重平均であるように、ポートフォリオの分散も証券の分散の加重平均です。ただし、このプロパティは標準偏差には当てはまりません。

分散は、2つのメジャーの最も基本的なものです... stddev = sqrt（variance）。誇張されていますが、比較には十分であり、分布に混同がある場合は非常に大きくなります。

variance(22, 25, 29, 30, 37) = 32.3
variance(22, 25, 29, 30, 900) = 152611.0

結果はデー​​タと同じ単位であるため、標準偏差はより頻繁に使用され、あらゆる種類の視覚分析に標準偏差がより適切になります。

分散の実際の使用について言及するとき、あなたは本当にあなたの質問を修飾しなければならないと思います。たとえば、ビジネスでは分散を実際に使用することはできません。標準偏差は、理解して適用できる変動の数学的表現を与えることにより、より実用的です。たとえば、標準偏差を使用して、株式のベータの計算で示されるようにリスクを定量化できます。分散には、標準偏差に匹敵する実用的な用途はありません。より高レベルの統計分析に移行すると、分散には多くの実用的な用途がありますが、大部分の焦点では​​ない高レベルの分析を処理する場合のみです。ですから、それは実際に、開業医になる可能性のある分野に依存します。ビジネス実務者の場合、