Summary  
This chapter explains how to calculate the sample variance of a dataset—using a formula that adjusts for sample size—and how to interpret the result as a measure of data dispersion.  

General domain of usage  
Statistical data analysis

Il est maintenant temps d'explorer la **variance d'échantillon**. Bien que le concept soit similaire à la **variance de population**, la formule diffère légèrement afin de prendre en compte le fait que les données ne représentent qu'un sous-ensemble de la population totale.

**Formule**

Consultez l'exemple de variance arrondie à deux décimales pour la colonne `'salary_in_usd'` :

La variance de la colonne `'salary_in_usd'` est de **5034932663.18**

### Note clé sur la variance

La variance de la colonne `'salary_in_usd'` est assez importante, ce qui indique que les valeurs de cette colonne sont **largement dispersées**.
>Remarque
>
>Plus la variance est grande, plus les valeurs sont éparpillées.

Sélectionner celle ayant la variance la plus faible parmi les graphiques ayant un nombre égal d'observations et des valeurs moyennes identiques.

Ce cours vous apporte des connaissances de base en statistiques. Il s'adresse aux étudiants ayant une connaissance élémentaire de la syntaxe Python, car ils travailleront avec les modules NumPy et pandas. Au cours de la formation, vous vous familiariserez avec les concepts fondamentaux avant de passer progressivement à des notions et des tâches plus complexes.

Cette section aborde le premier cas statistique concret : la détermination des intervalles de confiance. Elle nécessite la maîtrise des bibliothèques NumPy, pandas, Matplotlib et Seaborn pour effectuer les calculs mathématiques et réaliser des visualisations. Vous rencontrerez une quantité limitée de théorie, mais une part importante de pratique.

Une partie indissociable du travail d’un analyste de données consiste à réaliser des tests d’hypothèses. Après avoir terminé cette section, vous comprendrez le principe des tests en statistique et serez en mesure d’effectuer un test t avec Python.

Variance d'Échantillon

Note clé sur la variance