Comprendre la variance : un concept clé dans l'analyse des données

La variance est une mesure de la propagation ou de la dispersion d'un ensemble de données. Il représente dans quelle mesure les points de données individuels s'écartent de la valeur moyenne. En d'autres termes, il mesure l'étendue des données par rapport à la valeur moyenne.

Par exemple, si vous avez un ensemble de résultats d'examen avec une moyenne de 80 et un écart type de 10, cela signifie que la plupart des scores sont regroupés autour de 80 (la moyenne), mais il existe une certaine variation dans les scores (représentés par l'écart type). Si l'écart type était plus élevé, disons 20, alors les scores seraient plus dispersés et il y aurait plus de variation dans les données.

La variance est calculée comme la moyenne des carrés des différences entre chaque point de données et la moyenne. Elle est exprimée en unités carrées (par exemple, pouces carrés, mètres carrés) et est souvent désignée par le symbole « σ² » (sigma au carré).

Comprendre la variance est important car il nous aide à comprendre le degré d'incertitude ou de risque associé à un ensemble de données. En finance, par exemple, nous pourrions utiliser la variance pour mesurer le risque d'un portefeuille d'investissement. En apprentissage automatique, nous pouvons utiliser la variance pour comprendre dans quelle mesure un modèle se généralise à de nouvelles données.