התוחלת נותנת לנו מושג לגבי מיקומו של המשתנה המקרי ( מרכז ההתפלגות שלו ) , אולם כדי לאפשר קבלת החלטות מושכלות הנוגעות למשתנה , אין די בדרך כלל באינפורמציה שהיא מספקת . נראה דוגמה . דוגמה 10 ) שוב הימורים ( . האם כדאי לנו להשתתף במשחק מזל של הטלת מטבע הוגן שבו אם יתקבל " עץ " נזכה ב - ₪ 1 ואם יתקבל " פלי " נשלם ? ₪ 1 כיוון שתוחלת הרווח למשחק היא , 0 אנו כנראה אדישים לנושא . [ התוחלת : 1 2 ( = 0 ( ) 1 2 ( + ) - 1 ( 1 ] ומה אם נכפיל את שני הסכומים ב - ? 1 , 000 תוחלת הרווח תישאר , 0 ואולם רובנו כנראה נסרב להסתכן בהפסד אפשרי של . ₪ 1 , 000 כיצד נמדד גורם הסיכון ? הבעיה במשחק השני אינה בתוחלת הפרס , אלא בפיזורו ( הממוצע 0 משקף קיזוז בין פרסים גבוהים והפסדים גבוהים ) . בפרק 4 בשער " סטטיסטיקה תיאורית " הכרנו מדד מקובל לפיזור של רשימת ערכים – ממוצע ריבועי הסטיות של הערכים מהממוצע שלהם . בדוגמה שלפנינו נקבל במשחק הראשון פיזור של : הערכים שחישבנו הם שונויות המשתנים . היחידות שבהן נמדדת השונות הן ריבוע היחידות של התכונה עצמה ( בדוגמה האחרונה : הריבוע של . ( ₪ כדי לחזור ליחידות המדידה המקוריות מקו...
אל הספר