Список проголосовавших за комментарий "<p> </p><p>Reznor, <br/> Уважаемый, Вы очень правильно советуете гугл. Там ведь есть определение дисперсии. Дисперсия суть мера отклонения от МО, квадрат СКО. Рассчитывается, как МО отброса случайной величины от своего МО. Как видите, тут нет ни слова о связи величины дисперсии от репрезентативности выборки, что и понятно, так как эта величина характеризует сам процесс.</p><p>Очевидно, Вы не совсем ясно сформулировали, о чем именно Вы пытаетесь сказать, отсюда и неточности.<br/> <br/> Также не совсем понятно, каким образом Вы измеряете дисперсию в %%<br/> <br/> Полагаю, Вы пытались сказать, что на выборках малой репрезентативности ошибка определения МО и дисперсии процесса будет значительна и она, разумеется, будет падать с ростом оной репрезентативности. Возможно, если взять некоторое достаточное количество наборов реализаций, рассчитать для каждой из них МО и дисперсию, а затем, рассматривая наборы самих измеренных дисперсий и МО, как реализации случайной величину, рассчитать для них свои МО и дисперсии, и дисперсия случайной величины, представляющая из себя дисперсию самих дисперсий набора реализаций, будет падать с ростом репрезентативности этих реализаций. Это бесспорно. Хотя откуда взялась цифра «5» и почему именно %, а не, к примеру, попугаев, абсолютно неясно :)<br/> <br/> upd: Проценты, видимо, появились от привычки все прикручивать к изменению депо в %% во времени, а так как «результат» измеряется в %%, то и дисперсия, очевидно, тоже. Но в этом случае, черт побери, она снова напрочь перестает зависеть от величины репрезентативности, от нее зависит только ошибка вычисления :)</p>"