Compreendendo a variação: um conceito-chave na análise de dados

A variância é uma medida da propagação ou dispersão de um conjunto de dados. Representa o quanto os pontos de dados individuais se desviam do valor médio. Em outras palavras, ele mede a dispersão dos dados em relação ao valor médio.

Por exemplo, se você tiver um conjunto de notas de exames com média de 80 e desvio padrão de 10, isso significa que a maioria das notas está agrupada em torno 80 (a média), mas há alguma variação nas pontuações (representadas pelo desvio padrão). Se o desvio padrão fosse maior, digamos 20, então as pontuações seriam mais dispersas e haveria mais variação nos dados.

A variância é calculada como a média das diferenças quadradas entre cada ponto de dados e a média. É expresso em unidades quadradas (por exemplo, polegadas quadradas, metros quadrados) e geralmente é denotado pelo símbolo "σ²" (sigma ao quadrado).

Compreender a variância é importante porque nos ajuda a entender quanta incerteza ou risco está associado a um conjunto de dados. Em finanças, por exemplo, podemos utilizar a variância para medir o risco de uma carteira de investimentos. No aprendizado de máquina, podemos usar a variância para entender quão bem um modelo se generaliza para novos dados.