이상값이 있는 경우의 강력한 분산 측정
이상값에 의해 데이터가 오염된 경우 표준 편차와 같은 강력하지 않은 분산의 측정값은 오염되지 않은 데이터의 분산을 올바르게 반영하지 않습니다. 절사 분산과 
분산 등의 견고한 측정값이 더 신뢰할 수 있는 결과를 반환합니다.
오염된 데이터는 원래의 표본에 높은 분산을 갖는 정규 성분을 조금 첨가하여 모델링할 수 있습니다. 그 후 분산을 분석합니다.
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몬테카를로의 시뮬레이션을 실시함으로써 이들 측정값의 신뢰성을 시각화합니다.
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이상값이 없는 데이터의 경우 
분산은 표준 편차에 가깝습니다.
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