Nun lassen Sie uns die Stichprobenvarianz untersuchen. Die Definition ist ähnlich der der Populationsvarianz, aber die Formel unterscheidet sich.

**Formel**

Schauen Sie sich das Beispiel der Varianz an, gerundet auf zwei Dezimalstellen für die Spalte `'salary_in_usd'`:

![salaries_distribution](https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/update/salaries_distribution.png)

Die Varianz der Spalte `'salary_in_usd'` beträgt 5034932663.18

**Varianz Wichtiger Hinweis**

Wir können sehen, dass die Varianz der Spalte `'salary_in_usd' ` ziemlich erheblich ist. Die Werte in dieser Spalte sind stark verteilt.
>Hinweis
>
>Je größer die Varianz, desto mehr sind die Werte verstreut.

Wählen Sie diejenige mit der geringeren Varianz aus den Grafiken mit gleicher Anzahl von Beobachtungen und identischen Mittelwerten.

Dieser Kurs vermittelt Ihnen grundlegende Kenntnisse der Statistik. Er richtet sich an Studierende mit Grundkenntnissen der Python-Syntax, da sie mit den Modulen NumPy und pandas arbeiten werden. Im Laufe des Kurses werden Sie mit den grundlegenden Konzepten vertraut gemacht und dann schrittweise zu komplexeren Konzepten und Aufgaben übergehen.

Dieser Abschnitt wird uns helfen, mit dem ersten echten statistischen Fall umzugehen: das Finden von confidence intervals. Es erfordert Kenntnisse in den Bibliotheken NumPy, pandas, Matplotlib und Seaborn, um mathematische Formeln zu berechnen und Visualisierungen zu erstellen! Um Sie zu ermutigen, diesen Abschnitt zu bestehen, möchte ich darauf hinweisen, dass Sie auf eine kleine Menge Theorie, aber eine erhebliche Menge an Praxis stoßen werden!

Ein untrennbarer Teil des Lebens eines Datenanalysten ist das Durchführen von Hypothesentests. Nach Abschluss dieses Abschnitts werden Sie die Idee hinter dem Testen in der Statistik verstehen und in der Lage sein, einen t-Test mit Python durchzuführen.

Lernen von Statistik mit Python

Stichprobenvarianz