Variance et écart-type
Les deux fonctions suivantes renvoient la variance et l'écart-type d'une population. La variance est définie ci-après :
• var(A, B, C, ...) : renvoie la variance de population des éléments de A, B, C, ....
• stdev(A, B, C, ...) : renvoie la racine carrée de la variance de population des éléments de A, B, C, ....
Les deux fonctions suivantes renvoient la variance et l'écart-type d'un échantillon. La variance est définie ci-après :
• Var(A, B, C, ...) : renvoie la variance d'échantillonnage des éléments de A, B, C, ... .
• Stdev(A, B, C, ...) : renvoie la racine carrée de la variance d'échantillonnage des éléments de A, B, C, ....
La variance de population et l'écart-type sont divisés par t, le nombre total de valeurs, plutôt que par t – 1 pour la variance d'échantillonnage et l'écart-type. Le fait de diviser l'écart mis au carré par la taille de l'échantillon moins 1, plutôt que par la taille de l'échantillon, permet d'obtenir une meilleure estimation de la variance de la population. C'est la casse utilisée (majuscules ou minuscules) qui permet de distinguer les fonctions d'échantillonnage et de population ; soyez donc vigilant lorsque vous tapez le nom des fonctions.
Bien que la variance vise à mesurer globalement l'étendue d'une distribution, elle est fortement influencée par le comportement de la queue.
Arguments
• A, B, C, ... sont des scalaires ou m x n tableaux.
• M est un tableau créé à partir des arguments de fonctions A, B, C, ....