La varianza es una medida de la dispersión de un conjunto de datos alrededor de su media. En términos sencillos, nos dice qué tan "dispersos" están los datos. Una varianza alta indica que los datos están muy dispersos, mientras que una varianza baja indica que están agrupados cerca de la media.
Conceptos Clave:
Definición: La varianza se define como el promedio de las diferencias al cuadrado entre cada dato y la media del conjunto de datos. Esta elevación al cuadrado asegura que las diferencias negativas y positivas no se cancelen entre sí.
Cálculo: Existen diferentes fórmulas para calcular la varianza, dependiendo de si se trata de una población completa o una muestra.
Varianza Poblacional: Se calcula dividiendo la suma de los cuadrados de las diferencias entre cada dato y la media poblacional (μ) por el número total de datos en la población (N).
Formula: σ² = Σ(xi - μ)² / N
Varianza Muestral: Se calcula dividiendo la suma de los cuadrados de las diferencias entre cada dato y la media muestral (x̄) por el número de datos en la muestra (n) menos 1. Se utiliza (n-1) para obtener un estimador insesgado de la varianza poblacional.
Formula: s² = Σ(xi - x̄)² / (n - 1)
Unidades: La varianza tiene unidades al cuadrado en comparación con los datos originales. Por ejemplo, si los datos están en metros, la varianza estará en metros cuadrados.
Interpretación:
Relación con la Desviación Estándar: La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza. Esto facilita la interpretación de la dispersión, ya que la desviación estándar tiene las mismas unidades que los datos originales. Desviación%20Estándar
Importancia de la Varianza:
Ejemplos de Uso:
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