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.
Une variance est toujours positive. La valeur d'une variance ne peut être interprétée que par comparaison à la valeur d'une norme ou d'une autre variance. Si une variance est nulle, cela veut dire que toutes les observations sont égales à la moyenne, ce qui implique qu'il n'y a aucune variation de celles-ci.
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.
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.
On peut interpréter la variance comme la moyenne des carrés des écarts à la moyenne (rigoureusement: l'espérance des carrés des écarts à l'espérance, vulgairement: Moyenne des carrés moins le carré Cela signifie que ses...) des moyennes). Elle permet de caractériser la dispersion.
La variance mesure la manière dont des points de données varient par rapport à la moyenne, tandis que l'écart type mesure la distribution de données statistiques. Penchons-nous sur un exemple. Deux groupes d'étudiants ont répondu à un questionnaire noté sur 10 points.
Nous savons que la variance est une mesure du degré de dispersion d'un ensemble de données. On la calcule en prenant la moyenne de l'écart au carré de chaque nombre par rapport à la moyenne d'un ensemble de données. Pour les nombres 1, 2 et 3, par exemple, la moyenne est 2 et la variance, 0,667.
On note ¯x sa moyenne et s2 sa variance.
L'écart-type s'obtient simplement en calculant la racine carrée de la variance. Soit X une variable aléatoire dont on donne la loi de probabilité dans le tableau suivant. Calculer la variance et l'écart-type de la variable aléatoire X. D'où σ(X)=Var(X) =4,41 =2,1.
La formule avec n-1 concerne l'écart type de toute la population estimé à partir d'un échantillon. Pour une petite population, on peut prendre comme échantillon la population complète et on voit bien que l'estimation n'est pas bonne.
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.
Une valeur d'écart type élevée indique que les données sont dispersées. D'une manière générale, pour une loi normale, environ 68 % des valeurs se situent dans un écart type de la moyenne, 95 % des valeurs se situent dans deux écarts types et 99,7 % des valeurs se situent dans trois écarts types.
si 0.05 ≥ p > 0.01 : la différence x − m0 est significative ; si 0.01 ≥ p > 0.001 : la différence x − m0 est hautement significative ; si p ≤ 0.001 : la différence x − m0 est très hautement significative.
Pour comprendre les résultats du calcul de l'écart type, voici ce qu'il faut retenir : Entre 0 et 3 %, la volatilité de l'actif est très faible et le risque est moindre. Entre 3 et 8 %, l'actif est peu volatil et le risque est faible.
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.
La statistique est la science qui consiste à réunir des données chiffrées, à les analyser et à les commenter. Une étude statistique s'effectue sur un ensemble appelé population dont les éléments sont appelés individus et consiste à observer et étudier un même aspect sur chaque individu, appelé caractère.
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.
L'écart-type est un outil statistique qui permet d'estimer la dispersion des valeurs par rapport à la moyenne. Plus l'écart-type a une valeur élevée, plus les données sont dispersées par rapport à la moyenne. L'unité de l'écart-type est la même que celle de la moyenne.
Comment calculer l'écart-type
1 - On calcule la moyenne arithmétique de la série. 2 - On calcule le carré de l'écart à la moyenne de chacune des valeurs de la série. 3 - On calcule la somme des valeurs obtenues. 4 - On divise par l'effectif de la série.
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.
La médiane est le point milieu d'un jeu de données, de sorte que 50 % des unités ont une valeur inférieure ou égale à la médiane et 50 % des unités ont une valeur supérieure ou égale. Dans un jeu de données de petite taille, il suffit de compter le nombre de valeurs (n) et de les ordonner en ordre croissant.
Si la variance permet d'étudier les variations d'une variable par rapport à elle-même, la covariance va permettre d'étudier les variations simultanées de deux variables par rapport à leur moyenne respective.
La médiane divise une série statistique en deux parts égales, alors que la moyenne est la somme des valeurs de la série, divisée par le nombre de valeurs de cette même série. Concrètement : la médiane est le point central, elle permet d'éliminer les valeurs extrêmes et d'exprimer la valeur du milieu.
Distributions statistiques. X sont notées xi, l'effectif de la population ayant pour modalité xi est noté ni. Lorsque l'on distingue l'échantillon de la population, l'effectif de l'échantillon est alors noté n. Ceci n'est valable que pour les variables qualitatives ou discrètes.
Ainsi, lorsque la médiane est égale à la moyenne arithmétique et au mode (valeur du caractère qui se présente dans la série avec la plus grande fréquence) la distribution est dite symétrique.