Et la raison pour laquelle on divise par N est tout simplement que la probabilité associée à chaque élément de la population finie de taille N est 1/N menant au calcul de la variance σ2.
Une autre visualisation du fait que diviser par n-1 donne vraiment une estimation non biaisée de la variance de la population.
Contrairement à l'étendue et à l'écart interquartile, la variance est une mesure qui permet de tenir compte de la dispersion de toutes les valeurs d'un ensemble de données. C'est la mesure de dispersion la plus couramment utilisée, de même que l'écart-type, qui correspond à la racine carrée de la variance.
Un exemple de l'interet de la variance par rapport a l'ecart absolu : Si on prend deux variables independantes X et Y, la variance de leur somme est la somme de leurs variances, ce qui n'est pas le cas avec l'ecart absolu moyen. Le carré vient du fait qu'on considère la distance euclidienne.
La variance, habituellement notée s2 ou σ2, est définie comme la moyenne du carré des écarts à la moyenne des valeurs de la distribution. Le calcul de la variance est nécessaire pour calculer l'écart type.
La variance est un indicateur de la dispersion des valeurs x1, x2, …, xn autour de l'espérance μ. Soit X une variable aléatoire comme décrite dans la définition. V(X) est la moyenne des carrés des écarts entre les valeurs prises par X et l'espérance pondérée par les probabilités correspondantes.
- Etant calculée comme l'espérance d'un nombre au carré, la variance est toujours positive ou nulle. - Si la variance est nulle, cela signifie que la moyenne des carrés des écarts par rapport à la moyenne est nulle et donc que la variable aléatoire est une constante.
Plus l'écart-type est grand, plus les valeurs sont dispersées autour de la moyenne ; plus l'écart-type est petit, plus les valeurs sont concentrées autour de la moyenne. Le carré de l'écart-type est la variance ; la variance est aussi un indicateur de dispersion.
En informatique, le calcul du carré permet de simplifier le calculs des autres puissances par exponentiation rapide. En physique, le carré apparait dans de nombreuses formules comme pour la cinétique de la chute libre ou la relation d'Einstein E = mc².
L'écart-type sert à mesurer la dispersion, ou l'étalement, d'un ensemble de valeurs autour de leur moyenne. Plus l'écart-type est faible, plus la population est homogène.
Analyse de la variance (ANOVA) est une formule statistique utilisée pour comparer les variances entre la ou les moyennes de différents groupes. Elle est utilisée dans de nombreux scénarios pour déterminer s'il existe une différence entre les moyennes de différents groupes.
Celle-ci se base simplement sur des matrices de dimensions 2. On "note" la première matrice comme étant 1 et la deuxième matrice comme étant i. On remarque évidemment que i²=-1. On définit C comme étant l'ensemble des combinaisons (par addition, par multiplication, par multiplicication par un réel) de 1 et de i.
La racine carrée
Par exemple, 3 est le nombre dont le carré est 9 : un coup d'œil dans la table des racines carrées donne rapidement ce résultat.
La variance croît avec la dispersion. Comme tous les paramètres, elle a un défaut ... elle est sensible aux valeurs extrêmes et croît démesurément en cas de valeurs très exeptionnelles. Il faudra s'en souvenir en statistiques inférentielles.
Non, la variance est toujours positive ou nulle. L'écart type vaut la racine carrée de la variance or on ne peut pas calculer la racine carrée d'un nombre négatif. Bon courage.
Soustrayez de chaque observation la moyenne. Calculez le carré de chacune des autres observations. Additionnez ces résultats au carré. Divisez ce total par le nombre d'observations (la variance, S2).
L'écart-type est dans la même unité de mesure que les données. Même avec peu d'habitude, il est donc assez simple à interpréter. En revanche, la variance a davantage sa place dans les étapes intermédiaires de calcul que dans un rapport.
La moyenne est calculée comme la somme des valeurs d'une série divisée par le nombre de valeurs dans cette série. La médiane divise, quant à elle, la série étudiée en deux groupes égaux.
L'écart-type ne peut pas être négatif. Un écart-type proche de 0 signifie que les valeurs sont très peu dispersées autour de la moyenne (représentée par la droite en pointillés). Plus les valeurs sont éloignées de la moyenne, plus l'écart-type est élevé.
Le résultat est exprimé en pourcentage (avec des chiffres absolus, on parlerait seulement d'une différence), et est appelé taux de variation, ou encore variation en pourcentage. Elle est calculée comme suit: [(nombre au moment ultérieur ÷ nombre au moment antérieur) — 1] × 100.
Remarque : la variation absolue est une quantité algébrique (elle peut être négative) qui s'exprime dans la même unité que la grandeur étudiée. Ce nombre au format décimal peut s'exprimer sous la forme d'un pourcentage : −0,075 = −7,5%.