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

Тепер настав час розглянути **вибіркову дисперсію**. Хоча концепція схожа на **дисперсію генеральної сукупності**, формула трохи відрізняється, оскільки дані представляють лише підмножину всієї сукупності.

**Формула**

Розгляньте приклад дисперсії, округленої до двох знаків після коми, для стовпця `'salary_in_usd'`:

Дисперсія стовпця `'salary_in_usd'` становить **5034932663.18**

### Ключова примітка щодо дисперсії

Дисперсія стовпця `'salary_in_usd'` є досить значною, що вказує на **широкий розкид** значень у цьому стовпці.
>Примітка
>
>Чим більша дисперсія, тим більше значення розкидані.

Оберіть графік з меншою дисперсією серед графіків з однаковою кількістю спостережень та ідентичними середніми значеннями.

Цей курс надає базові знання зі статистики. Він призначений для студентів з базовими знаннями синтаксису Python, оскільки вони працюватимуть з модулями NumPy та pandas. Протягом курсу ви ознайомитеся з основними поняттями, а потім поступово перейдете до складніших концепцій і завдань.

У цьому розділі ми розглянемо перший реальний статистичний випадок: знаходження довірчих інтервалів. Для цього необхідно знати бібліотеки NumPy, pandas, Matplotlib та Seaborn для обчислення математичних формул і побудови візуалізацій. Звертаю вашу увагу, що теорії буде небагато, а практики — значно більше!

Невід’ємною частиною роботи аналітика даних є проведення перевірки гіпотез. Після завершення цього розділу ви зрозумієте ідею тестування у статистиці та зможете виконувати t-тест за допомогою Python.

Вибіркова Дисперсія

Ключова примітка щодо дисперсії

Awesome!

Вибіркова Дисперсія

Ключова примітка щодо дисперсії