Las dos siguientes funciones devuelven la varianza y la desviación estándar de una población, con la varianza definida del siguiente modo:
• var(A, B, C, ...): permite devolver la varianza de la población de los elementos de A, B, C, ....
• stdev(A, B, C, ...): permite devolver la raíz cuadrada de la varianza de la población de los elementos en A, B, C, ....
Las dos funciones siguientes devuelven la varianza y la desviación estándar de una muestra, con la varianza definida del siguiente modo:
• Var(A, B, C, ...): permite devolver la varianza de la muestra de los elementos de A, B, C, ... .
• Stdev(A, B, C, ...): permite devolver la raíz cuadrada de la varianza de la muestra de los elementos en A, B, C, ....
La varianza y la desviación estándar de la población se dividen entre t, el número total de valores, en vez de entre t – 1, como sucede en el caso de la varianza y la desviación estándar de la muestra. Si las desviaciones al cuadrado se dividen entre el tamaño de la muestra menos uno, en lugar de entre el tamaño de la muestra, se obtendrá un cálculo aproximado más exacto de la varianza de población verdadera. Estas funciones respecto a la población y la muestra se distinguen por las mayúsculas, por lo que tendrá que tener cuidado al introducir los nombres de las funciones.
A pesar de que la intención es que la varianza sea una medida global de la dispersión de una distribución, se ve muy afectada por el comportamiento de la cola.
Argumentos
• A, B, C, ... son escalares o arrays m x n.
• M es un array creado con los argumentos de la función A, B, C, ....
