Variância

Dispersão quadrática

Diferencie população e amostra e calcule a dispersão por desvios, frequências ou momentos.

Por que medir desvios ao quadrado?

A variância mede quanto os valores se afastam, em média quadrática, de sua média. Os desvios simples xi−x̄ somam zero, portanto não medem dispersão diretamente. Ao quadrá-los, evitamos cancelamento e damos maior influência a afastamentos grandes.

A variância é sempre não negativa. Ela vale zero se, e somente se, todos os valores com peso positivo são iguais. Sua unidade é o quadrado da unidade original: se alturas estão em centímetros, a variância está em cm². O desvio padrão recupera a unidade original pela raiz quadrada.

Variância pequena significa concentração em torno da média, mas não garante ausência de valores extremos; a interpretação deve considerar escala, unidade e forma da distribuição.

Variância populacional ou descritiva

Quando os N valores constituem toda a população de interesse, ou quando o exercício pede a variância descritiva daquele conjunto usando divisor N, usamos:

μ=Σxi/N
σ²=Σ(xi−μ)²/N

Em uma tabela de frequências, cada desvio é repetido fi vezes:

μ=Σfixi/N,   σ²=Σfi(xi−μ)²/N

Para classes, substitua xi pelo ponto médio e reconheça que o resultado é aproximado. O agrupamento perde a variação interna de cada classe e pode subestimar ou alterar a dispersão real.

Estimador amostral com divisor n−1

Se x₁,…,xn é uma amostra aleatória e queremos estimar a variância desconhecida da população, o estimador não viesado usual é

s²=Σ(xi−x̄)²/(n−1),   n≥2

O divisor n−1 é a correção de Bessel. Depois de usar a amostra para estimar x̄, os n desvios têm soma zero e apenas n−1 podem variar livremente.

Uma mesma lista produz resultados diferentes com divisores n e n−1. Não decida pelo simples fato de a palavra “amostra” aparecer: observe se o problema quer descrever os dados observados com divisor n ou estimar a variância populacional com n−1. Editais e enunciados normalmente indicam a convenção; quando não indicarem, declare-a.

Fórmula por momentos

Expandindo o quadrado dos desvios, obtemos a identidade populacional:

Var(X)=E[(X−E(X))²]=E(X²)−[E(X)]²

Para dados equiprováveis, E(X)=Σxi/N e E(X²)=Σxi²/N. Em frequências relativas, E(X²)=Σfrixi².

A fórmula é eficiente, mas pode sofrer arredondamento quando E(X²) e E(X)² são números grandes e próximos. Em cálculos exatos de prova, mantenha frações até o final. Um resultado negativo indica erro numérico ou algébrico, pois variância não pode ser negativa.

Para o estimador amostral, uma forma computacional equivalente é s²=[Σxi²−n x̄²]/(n−1).

Transformações e combinação de grupos

Se Y=aX+b, então

E(Y)=aE(X)+b,   Var(Y)=a²Var(X)

Somar uma constante desloca todos os valores e a média igualmente, sem alterar os desvios. Multiplicar por a multiplica os desvios por a e a variância por a²; o sinal de a desaparece.

Para grupos populacionais de tamanhos Nj, médias μj e variâncias σj², com média total μ:

σ²total=ΣNjj²+(μj−μ)²]/ΣNj

A dispersão total combina variação dentro dos grupos e diferença entre suas médias. Fazer apenas a média das variâncias ignora a segunda parcela.

Pegadinhas e condições

  • Declare se o divisor é N ou n−1.
  • s² com divisor n−1 exige n≥2.
  • Var(aX+b)=a²Var(X), não aVar(X)+b.
  • Variância está em unidade ao quadrado e nunca é negativa.
  • Dados agrupados por classes fornecem apenas uma aproximação baseada nos pontos médios.

Questões resolvidas

1. Variância populacional

Calcule a variância populacional de 2, 4 e 6.

μ=(2+4+6)/3=4.

Quadrados dos desvios: 4, 0 e 4; soma 8.

Resposta: σ²=8/3.

2. Estimador da mesma lista

Considere 2, 4 e 6 uma amostra e calcule s² com correção de Bessel.

A média e a soma dos quadrados dos desvios continuam 4 e 8.

Agora o divisor é n−1=2.

Resposta: s²=8/2=4.

3. Fórmula E(X²)−E(X)²

Para X equiprovável em {1,3,5}, calcule Var(X).

E(X)=(1+3+5)/3=3.

E(X²)=(1+9+25)/3=35/3.

Resposta: Var(X)=35/3−9=8/3.

4. Tabela de frequências

Os valores 0, 2 e 4 têm frequências 1, 2 e 1. Calcule a variância populacional.

N=4 e μ=(0+4+4)/4=2.

E(X²)=(0²·1+2²·2+4²·1)/4=(0+8+16)/4=6.

Resposta: σ²=6−2²=2.

5. Dados agrupados

Classes [0,10), [10,20), [20,30) têm frequências 2, 4 e 2. Estime a variância populacional pelos pontos médios.

Pontos médios: 5, 15 e 25; por simetria, μ≈15.

Soma ponderada dos quadrados dos desvios: 2·100+4·0+2·100=400.

Resposta: σ²≈400/8=50.

Exercícios

Fácil

1. A variância de 5, 5, 5 e 5 é:

A) −5B) 0C) 5D) 25
Fácil

2. A variância populacional de 1 e 5 é:

A) 2B) 3C) 4D) 8
Médio

3. Para a amostra 1 e 5, o estimador s² com divisor n−1 vale:

A) 2B) 4C) 6D) 8
Médio

4. Se E(X²)=29 e E(X)=5, então Var(X) é:

A) 4B) 5C) 25D) 54
Médio

5. Se todos os valores são multiplicados por −3, a variância é:

A) multiplicada por −3B) multiplicada por 9C) somada a 9D) inalterada
Difícil

6. Os valores 1, 3 e 5 têm frequências 1, 2 e 1. A variância populacional é:

A) 1B) 3/2C) 2D) 4
Difícil

7. Se Var(X)=4 e Var(aX+7)=36, os valores reais possíveis de a são:

A) apenas 3B) apenas −3C) 3 e 0D) −3 e 3
Difícil

8. Dois grupos populacionais de mesmo tamanho têm médias 10 e 14 e variâncias 4 e 4. A variância da união é:

A) 8B) 4C) 12D) 16

Gabarito comentado:

1-B. Todos os desvios em relação à média 5 são zero.

2-C. A média é 3; os quadrados dos desvios são 4 e 4, cuja média é 4.

3-D. A soma dos quadrados dos desvios é 8 e n−1=1; logo s²=8.

4-A. Var(X)=29−5²=4.

5-B. Var(−3X)=(-3)²Var(X)=9Var(X).

6-C. μ=3 e E(X²)=(1+18+25)/4=11; portanto Var=11−9=2.

7-D. 36=a²·4, então a²=9 e a=±3.

8-A. A média total é 12. A variância interna é 4 e a variância entre as médias é [(10−12)²+(14−12)²]/2=4; total 8.

Resumo final

  • σ² usa divisor N para a população ou descrição definida pelo enunciado.
  • s² usa n−1 como estimador não viesado da variância populacional, com n≥2.
  • Var(X)=E(X²)−[E(X)]².
  • Var(aX+b)=a²Var(X).
  • Na união de grupos, considere dispersão interna e diferenças entre médias.