Variance (statistiques et probabilités) - Définition

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Introduction

En statistique et probabilité, la variance est une mesure arbitraire servant à caractériser la dispersion d'une distribution ou d'un échantillon.

Définition

Soit X une variable aléatoire réelle dont le moment d'ordre 2, à savoir \mathbb{E}\left(X^2\right), existe.

Définition — \operatorname{Var}(X)\equiv V(X) \equiv \mathbb{E}\left[(X-\mathbb{E}[X])^2\right]

On peut interpréter la variance comme la moyenne des carrés des écarts à la moyenne (rigoureusement: l'espérance des carrés des écarts à l'espérance, vulgairement: Moyenne des carrés moins le carré des moyennes). Elle permet de caractériser la dispersion des valeurs par rapport à la moyenne. Ainsi, une distribution avec une même espérance et une variance plus grande apparaîtra comme plus étalée. Le fait que l'on prenne le carré de ces écarts à la moyenne évite que des écarts positifs et négatifs ne s'annulent.

Notation — On note souvent: \operatorname{Var}(X)\equiv \sigma^2_X

Écart type

L'écart type est la racine carrée de la variance:

\sigma_x = \sqrt{V(X)}

Propriétés

  • La variance est toujours positive ou nulle.
  • Lorsque la variance est nulle, cela signifie que la variable aléatoire correspond à une constante (toutes les réalisations sont identiques).
  • Formule alternative de calcul de la variance:

Propriété — \operatorname{Var}(X)=\mathbb{E}\left[X^2\right]-\mathbb{E}[X]^2

Cette formule s'énonce ainsi : la variance est égale à l'espérance du carré de X moins le carré de l'espérance de X. La formule permet souvent un calcul plus simple de la variance que la définition.
Sa démonstration est faite dans le théorème de König-Huyghens.
  • Variance d'une transformation affine:

Propriété — \operatorname{Var}(aX+b)=a^2\operatorname{Var}(X)

On remarque à travers cette propriété que le fait de déplacer simplement une distribution (ajouter +b) ne modifie pas sa variance. Par contre, changer l'échelle (multiplier par a) modifie la variance quadratiquement. Cette propriété permet également de confirmer la remarque établie précédemment que la variance d'une constante est nulle, en effet, \operatorname{Var}(b)= 0.
  • Variance de la somme de deux variables

Si \operatorname{cov}(X,Y) désigne la covariance des variables aléatoires X et Y, alors:

Propriété —  \operatorname{Var}(X+Y) = \operatorname{Var}(X) + \operatorname{Var}(Y) + 2\operatorname{cov}(X,Y)

  • Variance de la somme de deux variables indépendantes (et plus généralement non corrélées)

Propriété —  \operatorname{Var}(X+Y) = \operatorname{Var}(X) + \operatorname{Var}(Y)

Il faut faire attention au fait que \operatorname{Var}(X-Y) = \operatorname{Var}(X) + \operatorname{Var}(Y)! Même si les variables sont soustraites, leur variances s'additionnent.
  • Bilinéarité

Propriété — \operatorname{var}\left(\sum_{i=1}^n{X_i}\right) = \sum_{i=1}^n\operatorname{var}(X_i) + 2\sum_{1\le i<j\le n}\operatorname{cov}(X_i,X_j)

Cette formule est classique pour une forme quadratique associée à une forme bilinéaire symétrique. Dans ce cas particulier, cela traduit le fait que la covariance est une forme bilinéaire symétrique positive (sur l'espace vectoriel L^2(\Omega, \mathcal{B}, \mathbb{P}) des variables aléatoires de carré intégrable), et que la forme quadratique associée est la variance. On a plus généralement

Propriété — \operatorname{var}\left(\sum_{i=1}^n{a_i\,X_i}\right) = \sum_{i=1}^na_i^2\,\operatorname{var}(X_i) + 2\sum_{1\le i<j\le n}\,a_ia_j\,\operatorname{cov}(X_i,X_j)

  • Variance de la moyenne de variables indépendantes (ou 2 à 2 non corrélées) et de même variance σ2

En définissant \overline{X}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i

Propriété — \operatorname{Var}\left(\overline{X}\right) = \frac{\sigma^2}{n}

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