Se toma un conjunto de números X={1,2,3,4,5} la medida es definida como : su uso incorrecto puede llevar a conclusiones erróneas.

Las varianzas tiene un sin fin de formas , puede ser un objetivo calificativo.

Varianza de la población es una varianza de U

Varianza sistemática

varianza entré grupos o experimental

Varianza de error

La varianza se puede descomponer en diferentes componentes que explican la variación total en un conjunto de datos. Estos componentes, también conocidos como fuentes de variación, se utilizan en un análisis de varianza (ANOVA) para examinar las diferencias entre grupos. La variación total se refiere a la variación total observada en los datos y se puede desglosar en la variación entre grupos y la variación dentro de los grupos. La variación entre grupos representa las diferencias entre los diferentes grupos o categorías. Por otro lado, la variación dentro de los grupos es la variación que se produce dentro de cada grupo o categoría.

La covarianza es una medida estadística que indica cómo varían conjuntamente dos variables. Si la covarianza es positiva, significa que las variables tienden a aumentar o disminuir juntas. Si la covarianza es negativa, significa que cuando una variable aumenta, la otra tiende a disminuir. Por otro lado, si la covarianza es cercana a cero, eso indica que no hay una relación lineal clara entre las variables. La covarianza se calcula utilizando la siguiente fórmula: cov(X, Y) = Σ[(X - μX)(Y - μY)] / n Donde X y Y son las variables, μX y μY son las medias de las respectivas variables, y n es el número de observaciones. La covarianza tiene algunas limitaciones, como la dependencia de las escalas de las variables y la dificultad para interpretar su magnitud absoluta.

En cuanto al método computacional, es diferente del análisis de significancia estadística. El método computacional implica el uso de herramientas y algoritmos para realizar cálculos y análisis de datos, mientras que el análisis de significancia estadística se enfoca en probar la probabilidad de que una diferencia observada sea estadísticamente significativa.