On the other hand, if I add outlier of 50 units to the first data point and recompute s squared and s, it turns out s squared turns out to be 212 and you can see if I take the square root it might be around 14, which is significantly deviating from the population parameter 10. So, a single outlier can cause the standard deviation and the variance to become very poor and therefore cannot be trusted as a good estimate of the population standard deviation or variance.
दुसरीकडे, जर मी पहिल्या डेटा बिंदूमध्ये 50 युनिटचा आउटलेट जोडला आणि एस स्क्वेअर आणि एसची मोजणी केली, तर ते s स्क्वेअर 212, पर्यंत असू शकते आणि मी पाहू शकतो, की मी चौकोनी रूट घेतल्यास ते 14 च्या आसपास असू शकते, जे लोकसंख्येच्या पॅरामीटर 10 पासून लक्षणीयपणे विचलित होत आहे. म्हणून, एकल आउटलेटर्स, मानक विचलन आणि फरक, खूपच खराब बनू शकते आणि म्हणूनच लोकसंख्या प्रमाण विचलनाचा किंवा भिन्नतेचा चांगला अंदाज म्हणून त्यावर विश्वास ठेवला जाऊ शकत नाही.