Varianz und Standardabweichung in der Statistik

Die Varianz ist ein Streuungsmaß, welches die Verteilung von Werten um den Mittelwert kennzeichnet. Berechnen kannst du diese, indem du die Summe der quadrierten Abweichungen aller Messwerte vom arithmetischen Mittel durch die Anzahl der Messwerte dividierst. Außerdem ist diese ein Maß für die Streuung der Wahrscheinlichkeitsdichte um ihren Schwerpunkt. Mathematisch kann man sie als die mittlere quadratische Abweichung einer reellen Zufallsvariablen von ihrem Erwartungswert definieren. 

Die Varianz kann man physikalisch als Trägheitsmoment interpretieren. Des Weiteren ist sie das Quadrat der Standardabweichung, des wichtigsten Streuungsmaßes in der Stochastik. Die Varianz kann mit einem Varianzschätzer, z. B. der Stichprobenvarianz, geschätzt werden.

Eigenschaften der Varianz

Zu den Eigenschaften der Varianz gehören, dass sie niemals negativ ist und sich bei Verschiebung der Verteilung nicht ändert. Die Varianz einer Summe unkorrelierter Zufallsvariablen ist gleich der Summe ihrer Varianzen. Ein Nachteil der Varianzen für praktische Anwendungen ist, dass sie im Unterschied zur Standardabweichung eine andere Einheit als die Zufallsvariable besitzen. Da sie über ein →Integral definiert wird, existiert sie nicht für alle Verteilungen, d. h., sie kann auch unendlich sein.

Eine Verallgemeinerung ist die Kovarianz. Im Unterschied zur Varianz, die die Variabilität der betrachteten Zufallsvariable misst, ist die Kovarianz ein Maß für die gemeinsame Variabilität von zwei Zufallsvariablen. Aus dieser Definition folgt, dass die Kovarianz einer Zufallsvariable mit sich selbst gleich der Varianz dieser →Zufallsvariablen ist.

Was sagt die empirische Standardabweichung aus?

Die Standardabweichung ist ein Maß für die Streubreite der Werte eines Merkmals rund um dessen Mittelwert (arithmetisches Mittel). Vereinfacht gesagt, ist die Standardabweichung die durchschnittliche Entfernung aller gemessenen Ausprägungen eines Merkmals vom Durchschnitt.

Sie gehört zu den Streuungsmaßen und beschreibt die mittlere quadratische Abweichung der einzelnen Messwerte vom empirischen Mittelwert. Sie stellt damit eine Art durchschnittliches Abweichungsquadrat dar. Die positive Wurzel der empirischen Varianz ist die empirische Standardabweichung. Verwende die Standardabweichung, um die Streubreite der Daten um den Mittelwert zu ermitteln. Ein höherer Wert der Standardabweichung verweist auf eine größere Streubreite der Daten.

 

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