Varians

Varians mengukur seberapa jauh nilai-nilai suatu kumpulan data tersebar dari rerata. Untuk populasi berisi $N$ nilai $x_1, \ldots, x_N$ dengan rerata $\mu$:

$\sigma^2 = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(x_i - \mu)^2$

Untuk sampel berisi $n$ nilai dengan rerata sampel $\bar{x}$, bagilah dengan $n - 1$ alih-alih $n$ (koreksi Bessel, sebuah penaksir takbias).

Varians yang kecil berarti nilai-nilai mengelompok di dekat rerata; varians yang besar berarti nilai-nilai tersebar. Varians dinyatakan dalam satuan kuadrat dari data asli (kg² jika data dalam kg) — itulah sebabnya kita biasanya melaporkan simpangan baku $\sigma = \sqrt{\sigma^2}$, yang memiliki satuan yang sama dengan data.

Varians mendasari seluruh statistika inferensial: selang kepercayaan, uji hipotesis, dan regresi semuanya bergantung pada penaksiran varians. Pertukaran bias-varians dalam pembelajaran mesin dinamai berdasarkan varians.