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.
L'unité dans laquelle s'exprime la variance vaut le carré de l'unité utilisée pour les valeurs observées. Ainsi, par exemple, une série de poids exprimés en kilos possède une variance qui, elle, doit s'interpréter en "kilos-carré".
Le symbole de l'écart-type se lit sigma. Au pluriel, on écrit : écarts-types et écarts types.
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.
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.
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.
- 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.
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 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 est utilisée dans le domaine de la statistique et de la probabilité en tant que mesure servant à caractériser la dispersion d'une distribution ou d'un échantillon. Il est possible de l'interpréter comme la dispersion des valeurs par rapport à la moyenne.
Une autre visualisation du fait que diviser par n-1 donne vraiment une estimation non biaisée de la variance de la population.
La moyenne peut être notée à l'aide de son initiale m, M ou avec la lettre grecque correspondante μ. Lorsque la moyenne est calculée sur une liste notée (x1, x2, ... , xn), on la note habituellement x à l'aide du diacritique macron, caractère unicode u+0304.
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.
L'écart type, habituellement noté s lorsqu'on étudie un échantillon et σ lorsqu'on étudie une population, est défini comme étant une mesure de dispersion des données autour de la moyenne.
– Si la valeur de la covariance est de signe négatif cela signifie que les variables varient en sens inverse : les sujets qui ont des valeurs fortes sur une des deux variables auront tendance à avoir des valeurs faibles sur l'autre variable.
Elle présente une bosse et est symétrique par rapport à l'axe des ordonnées. Celle-ci est une version centrée réduite d'autres courbes en cloche ayant pour équation (2) où m représente la moyenne et l'écart-type. Les aires délimitées par ces courbes et l'axe des abscisses sont toutes les mêmes et sont égales à 1.
L'écart type est l'écart d'un groupe de nombres par rapport à la moyenne. La variance mesure le degré moyen auquel chaque point diffère de la moyenne. Alors que l'écart type est la racine carrée de la variance, la variance est la moyenne de tous les points de données d'un groupe.
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.
En termes synthétiques la décomposition de la variance s'énonce variance totale = variance intra + variance inter , ou encore variance totale = moyenne des variances + variance des moyennes .
On calcule N, l'effectif total de la série statistique grâce à la formule N = \sum_{i=1}^{p}n_i. Où n_i est l'effectif associé à la valeur x_i.
Delta est la quatrième lettre de l'alphabet grec (majuscule Δ, minuscule δ).
μ i.e. mu qui désigne généralement la moyenne d'une variable aléatoire, ν i.e. nu qui désigne les degrés de liberté dans les lois de Student ou de Fisher. ρ i.e. rho qui désigne parfois la corrélation. σ i.e. sigma qui désigne l'écart-type d'une variable aléatoire.
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 le nombre de valeurs est un nombre impair, il faut lui additionner 1, puis le diviser par 2 pour obtenir le rang qui correspondra à la médiane.
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.