Varianza probabilidad y estadistica

Fórmula de la varianza

Ejemplo de muestras de dos poblaciones con la misma media pero diferentes varianzas. La población roja tiene una media de 100 y una varianza de 100 (SD=10) mientras que la población azul tiene una media de 100 y una varianza de 2500 (SD=50).
En la teoría de la probabilidad y la estadística, la varianza es la expectativa de la desviación al cuadrado de una variable aleatoria respecto a su media. En otras palabras, mide la dispersión de un conjunto de números con respecto a su valor medio. La varianza tiene un papel central en la estadística, donde algunas ideas que la utilizan incluyen la estadística descriptiva, la inferencia estadística, la prueba de hipótesis, la bondad del ajuste y el muestreo de Monte Carlo. La varianza es una herramienta importante en las ciencias, donde el análisis estadístico de los datos es habitual. La varianza es el cuadrado de la desviación estándar, el segundo momento central de una distribución y la covarianza de la variable aleatoria consigo misma, y suele representarse por
Esta definición abarca las variables aleatorias generadas por procesos discretos, continuos, ninguno de ellos o mixtos. La varianza también puede considerarse como la covarianza de una variable aleatoria consigo misma:

Variación de la población

En resumen, una distribución de probabilidad consiste simplemente en tomar toda la masa de probabilidad de una variable aleatoria y distribuirla entre sus posibles resultados. Como toda variable aleatoria tiene una masa de probabilidad total igual a 1, esto sólo significa dividir el número 1 en partes y asignar cada parte a algún elemento del espacio muestral de la variable (hablando de manera informal).
En esta entrada quiero profundizar un poco más en las distribuciones de probabilidad y explorar algunas de sus propiedades. En concreto, quiero hablar de las medidas de tendencia central (la media) y de dispersión (la varianza) de una distribución de probabilidad.
Cualquier colección finita de números tiene una media y una varianza. En mis entradas anteriores di sus respectivas fórmulas. Así es como se calcula la media si etiquetamos cada valor de una colección como x1, x2, x3, x4, …, xn, …, xN:
Si no estás familiarizado con esta notación, echa un vistazo a mi post dedicado al operador suma. Lo único que dice esta fórmula es que para calcular la media de N valores, primero se toma su suma y luego se divide por N (su número).

Calculadora de varianza

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El término varianza se refiere a una medida estadística de la dispersión entre los números de un conjunto de datos. Más concretamente, la varianza mide la distancia de cada número del conjunto con respecto a la media y, por tanto, con respecto a todos los demás números del conjunto. La varianza se suele representar con este símbolo: σ2. La utilizan tanto los analistas como los operadores para determinar la volatilidad y la seguridad del mercado. La raíz cuadrada de la varianza es la desviación estándar (σ), que ayuda a determinar la consistencia de los rendimientos de una inversión a lo largo de un periodo de tiempo.
En estadística, la varianza mide la variabilidad respecto a la media o promedio. Se calcula tomando las diferencias entre cada número del conjunto de datos y la media, elevando las diferencias al cuadrado para que sean positivas y, por último, dividiendo la suma de los cuadrados por el número de valores del conjunto de datos.

Qué es la varianza en estadística

Este artículo no cita ninguna fuente. Por favor, ayude a mejorar este artículo añadiendo citas de fuentes fiables. El material sin fuente puede ser cuestionado y eliminado.Buscar fuentes:  “Desviación” estadística – noticias – periódicos – libros – scholar – JSTOR (febrero de 2007) (Aprende cómo y cuándo eliminar este mensaje de la plantilla)
En matemáticas y estadística, la desviación es una medida de la diferencia entre el valor observado de una variable y algún otro valor, a menudo la media de esa variable. El signo de la desviación informa de la dirección de esa diferencia (la desviación es positiva cuando el valor observado supera el valor de referencia). La magnitud del valor indica el tamaño de la diferencia.
Una desviación que es la diferencia entre el valor observado y una estimación del valor real (por ejemplo, la media de la muestra; el valor esperado de una muestra puede utilizarse como una estimación del valor esperado de la población) es un residuo. Estos conceptos son aplicables a los datos en los niveles de medición de intervalo y de razón.

Manuela Toribio

Bienvenido a mi blog, soy Manuela Toribio y escribo sobre diversos temas de actualidad.

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