Summary  
This chapter explains how to calculate sample variance by summing squared deviations from the mean and dividing by n − 1 to estimate data variability.  

General domain of usage  
Statistical data analysis

Ora esamina la **varianza campionaria**. Il concetto è simile alla **varianza della popolazione**, ma la formula differisce leggermente perché i dati rappresentano solo un sottoinsieme dell'intera popolazione.


**Formula**
$$
\text{varianza} = \frac{\sum^n_{i=1}(x_i-\bar{x})^2}{n-1}
$$

Dove:
- $$n$$ - dimensione del campione;
- $$i$$ - indice di ciascun elemento;
- $$x_i$$ - ciascun elemento;
- $$\bar{x}$$ - valore medio del campione.


Osserva l'esempio della varianza arrotondata a due decimali per la colonna `'salary_in_usd'`:

La varianza della colonna `'salary_in_usd'` è **5034932663.18**

## Nota Chiave sulla Varianza

La varianza della colonna `'salary_in_usd'` è piuttosto elevata, indicando che i valori in questa colonna sono **ampiamente distribuiti**.

Maggiore è la varianza, più i valori sono dispersi.

Nota

Selezionare quella con varianza inferiore tra i grafici con uguale numero di osservazioni e valori medi identici.

Costruisci una solida base in statistica utilizzando Python. Apprendi i concetti statistici essenziali e applicali tramite NumPy e pandas. Passa da misure di base come media e varianza ai test di ipotesi, intervalli di confidenza e approfondimenti basati sui dati con esercitazioni pratiche.

Esplora i principi statistici fondamentali, inclusi i tipi di dati, le misure di tendenza centrale e le principali differenze tra campioni e popolazioni.

Apprendere il calcolo e l'interpretazione di media, mediana e moda utilizzando Python. Eseguire esercitazioni su queste operazioni con pandas per analizzare dataset reali.

Comprendere come la varianza e la deviazione standard misurano la dispersione dei dati. Calcolo manuale e tramite strumenti Python di entrambe le misure.

Esplora come covarianza e correlazione descrivono le relazioni tra variabili. Esercitati nel calcolo e nel confronto di entrambe le metriche in Python.

Approfondimento sugli intervalli di confidenza per stimare i parametri della popolazione. Utilizzo di NumPy, pandas e librerie di visualizzazione per calcolare e interpretare intervalli con dati reali.

Apprendere i fondamenti del test d'ipotesi e del t-test. Comprendere come progettare, eseguire e interpretare i test utilizzando Python per supportare decisioni basate sui dati.

Varianza Campionaria

Nota Chiave sulla Varianza

Awesome!

Varianza Campionaria

Nota Chiave sulla Varianza