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.
Si deux variables aléatoires X et Y sont indépendantes, alors leur covariance est nulle. On a donc la relation suivante: X ⊥⊥ Y =⇒ Cov(X, Y )=0.
En pratique, la variance de l'échantillon (avec N) est à peu près sans intérêt, donc on utilise, quand on a un échantillon, la variance d'échantillon (avec N-1), plus utile. Cependant, quand N est grand, les deux nombres sont très proches, et la différence devient peu utile.
- 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.
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.
On appelle écart-type de l'échantillon la racine carrée de la variance. L'avantage de l'écart-type sur la variance est qu'il s'exprime, comme la moyenne, dans la même unité que les données. On utilise parfois le coefficient de variation, qui est le rapport de l'écart-type sur la moyenne.
La variance d'une série statistique apparait dans le calcul des coefficients de la régression linéaire. L'analyse de la variance (ANOVA) rassemble des méthodes d'études de comparaisons entre échantillons sur une ou plusieurs variables quantitatives.
Un écart type important indique que les données sont dispersées autour de la moyenne. Cela signifie qu'il y a beaucoup de variances dans les données observées. À l'inverse, plus les valeurs sont regroupées autour de la moyenne, plus l'écart type est faible.
La variance (ou fluctuation) est la moyenne arithmétique des carrés des écarts à la moyenne. L'écart-type, noté , est la racine carrée de la variance.
Cette formule s'énonce ainsi : la variance est égale à l'espérance du carré de X moins le carré de l'espérance de X.
La variance de X est donc Var(X) = Cov(X, X). Intuitivement, la covariance caractérise les variations simultanées de deux variables aléatoires : elle sera positive lorsque les écarts entre les variables et leurs moyennes ont tendance à être de même signe, négative dans le cas contraire.
On dit que X et Y sont 'indépendantes' si tout événement lié à X est indépendant de tout événement lié à Y. C'est à dire, compte tenu de la définition de l'indépendance des évènements, si P((X∈I)∧(Y∈J))=P(X∈I)×P(Y∈J).
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 l'écart-type est faible, cela signifie que les valeurs sont peu dispersées autour de la moyenne (série homogène) et inversement (série hétérogène).
L'écart-type est une mesure la dispersion d'une série statistique autour de sa moyenne. Plus la distribution est dispersée c'est-à-dire moins les valeurs sont concentrées autour de la moyenne, plus l'écart-type sera élevé.
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.
Plus la valeur du coefficient de variation est élevée, plus la dispersion autour de la moyenne est grande. Il est généralement exprimé en pourcentage. Sans unité, il permet la comparaison de distributions de valeurs dont les échelles de mesure ne sont pas comparables.
La statistique est la discipline qui étudie des phénomènes à travers la collecte de données, leur traitement, leur analyse, l'interprétation des résultats et leur présentation afin de rendre ces données compréhensibles par tous.
Modèle de régression simple.
· La variable Y est appelée variable expliquée. · La variable X est appelée variable explicative. · La variable e est une variable aléatoire appelée variable résiduelle. · La variance notée se2 de la variable e est appelée variance résiduelle.
Désigne, dans une régression, la partie de la variance de la variable dépendante de la régression qui n'est pas expliquée par cette régression; se calcule comme la moyenne des carrés des écarts des valeurs observées (de cette variable dépendante) aux valeurs calculées par la régression.
en probabilité, on définit de même la variance de la variable aléatoire X, que l'on note V(X), et l'écart-type σ(X) : la variance est égale à la moyenne des carrés des écarts à l'espérance. Dans ce calcul, on pondère la moyenne par les probabilités (comme on le fait pour le calcul de l'espérance).
Définition: Un estimateur ˆθ de θ est dit sans biais si: E(ˆθ) = θ, ∀θ ∈ Θ. Ainsi, cette condition d'absence de biais assure que, à la longue, les situations où l'estimateur surestime et sous-estime θ vont s'équilibrer, de sorte que la valeur estimée sera correcte en moyenne.
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.
La moyenne est donc plus efficace que la médiane dans ce cas — ce qui est le plus souvent le cas, la moyenne empirique étant l'estimateur linéaire non biaisé le plus efficace, par le théorème de Gauss-Markov.