Varianz berechnen und richtig deuten
Die Varianz misst, wie stark Werte um ihre Mitte streuen. Du berechnest sie für Datenreihen und Zufallsgrößen und deutest das Ergebnis.
Kurz gesagt
Die Varianz ist die mittlere quadrierte Abweichung vom Mittelwert: \operatorname{Var}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2. Bei einer Zufallsgröße gewichtest du jedes Abweichungsquadrat mit seiner Wahrscheinlichkeit. Die Wurzel aus der Varianz ist die Standardabweichung.
Die Varianz misst, wie stark Werte um ihren Mittelwert oder Erwartungswert streuen. Dazu werden alle Abweichungen quadriert und gemittelt beziehungsweise mit Wahrscheinlichkeiten gewichtet. Eine kleine Varianz bedeutet geringe, eine große Varianz starke Streuung.
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Ein Mittelwert beschreibt die Mitte, aber nicht die Verteilung der Werte. Die Datenreihen 4, 5, 6 und 0, 5, 10 haben beide den Mittelwert 5. In der zweiten Reihe liegen die äußeren Werte jedoch viel weiter von 5 entfernt. Ihre Varianz ist deshalb größer. Warum werden die Abweichungen quadriert? Ohne Quadrieren würden sich negative und positive Abweichungen oft gegenseitig aufheben. Durch das Quadrat werden alle Beiträge nichtnegativ; außerdem zählen große Abstände besonders stark.
Varianz
Die Varianz ist die mittlere quadrierte Abweichung vom Mittelwert oder Erwartungswert. Bei einer vollständigen Datenreihe lautet sie: \operatorname{Var}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2 Dabei ist x_i ein Datenwert, \bar{x} der arithmetische Mittelwert und n die Anzahl der Werte.
Merke: Sind alle Werte gleich, ist jede Abweichung 0 und damit auch die Varianz 0. Je weiter Werte von der Mitte entfernt liegen, desto größer wird die Varianz.
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Betrachte Mias Wegzeiten zur Schule: 22, 18, 25, 19, 16 Minuten. Hier behandeln wir genau diese fünf Tage als vollständige Datenreihe und teilen daher durch n=5. Die Standardabweichung ist die Quadratwurzel der Varianz, \sigma=\sqrt{\operatorname{Var}}. Sie liegt wieder in Minuten und lässt sich deshalb leichter im Sachzusammenhang deuten: Mias Wegzeiten weichen typischerweise um gut 3 Minuten vom Mittelwert ab.
Beispiel: Varianz von Mias Wegzeiten
- 1\bar{x}=\frac{22+18+25+19+16}{5}=20 Minuten
- 2Abweichungen von 20 bilden und quadrieren (Tabelle unten)
- 3\operatorname{Var}=\frac{4+4+25+1+16}{5}=10\,\text{Minuten}^2
- 4\sigma=\sqrt{10}\approx3{,}16 Minuten
| Wert in Minuten | Abweichung von 20 | Quadrat |
|---|---|---|
| 22 | 2 | 4 |
| 18 | −2 | 4 |
| 25 | 5 | 25 |
| 19 | −1 | 1 |
| 16 | −4 | 16 |
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Bei einer diskreten Zufallsgröße sind die möglichen Werte nicht unbedingt gleich wahrscheinlich. Deshalb wird jede quadrierte Abweichung mit ihrer Wahrscheinlichkeit gewichtet. Ein Glücksrad zahlt 0, 2 oder 6 Euro aus, mit den Wahrscheinlichkeiten in der Tabelle. Zuerst berechnest du den Erwartungswert: \mu=0\cdot0{,}5+2\cdot0{,}25+6\cdot0{,}25=2
Varianz einer diskreten Zufallsgröße
Für mögliche Werte x_i mit Wahrscheinlichkeiten p_i und Erwartungswert \mu=E(X) gilt: \operatorname{Var}(X)=\sum_{i=1}^{n}(x_i-\mu)^2p_i Die Wahrscheinlichkeiten bestimmen, wie stark die einzelnen Abstände in die Summe eingehen.
| Auszahlung x_i in € | p_i |
|---|---|
| 0 | 0,5 |
| 2 | 0,25 |
| 6 | 0,25 |
Beispiel: Varianz der Auszahlung mit \mu=2
- 1\operatorname{Var}(X)=(0-2)^2\cdot0{,}5+(2-2)^2\cdot0{,}25+(6-2)^2\cdot0{,}25
- 2=2+0+4=6
- 3\sigma=\sqrt{6}\approx2{,}45 Euro
- 4Die 6 kommt seltener vor als die 0, trägt aber wegen ihres großen Abstands von 2 am meisten bei.
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Vor dem Rechnen musst du klären, welche Daten vorliegen. Die Formeln sehen ähnlich aus, beantworten aber unterschiedliche Fragen. Die Tabelle zeigt, welche Rechnung zu welcher Situation passt. Für eine Stichprobe lautet die korrigierte Formel: s^2=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2 Die Angabe „Stichprobe“ allein reicht nicht immer zur Wahl des Divisors. Entscheidend ist die Absicht: Beschreibst du nur die vorliegenden Werte, kann die Division durch n gemeint sein. Schätzt du damit die Varianz einer größeren Grundgesamtheit, wird üblicherweise durch n-1 geteilt. In Aufgaben sollte die gewünschte Variante genannt oder aus dem Kontext eindeutig sein. Varianz oder Standardabweichung? Varianz und Standardabweichung enthalten dieselbe Streuungsinformation, denn \sigma=\sqrt{\operatorname{Var}} und \operatorname{Var}=\sigma^2. Ihre Einheiten unterscheiden sich: Bei Wegzeiten in Minuten hat die Varianz die Einheit \text{Minuten}^2. Die Standardabweichung hat die Einheit Minuten und ist daher anschaulicher. Aus \sigma=2\,\text{Minuten} folgt \operatorname{Var}=4\,\text{Minuten}^2. Typische Fehler sind ein falscher Bezugswert, das Vergessen der Quadrate, das Vermischen von n und n-1 sowie eine Varianz in der ursprünglichen statt in der quadrierten Einheit.
| Situation | Rechnung |
|---|---|
| genau die betrachtete Datenreihe | Summe der Abweichungsquadrate durch n |
| Stichprobe als Schätzung für eine größere Grundgesamtheit | Summe der Abweichungsquadrate durch n-1 |
| bekannte Wahrscheinlichkeitsverteilung | jedes Abweichungsquadrat mit p_i gewichten und addieren |
Beispiel: Mias Wegzeiten als Stichprobe
- 1Summe der Abweichungsquadrate: 50
- 2Nur diese fünf Tage: \frac{50}{5}=10\,\text{Minuten}^2
- 3Schätzung für alle Schultage: s^2=\frac{50}{4}=12{,}5\,\text{Minuten}^2
Merke: \sigma=\sqrt{\operatorname{Var}} und \operatorname{Var}=\sigma^2. Die Varianz hat die quadrierte Einheit, die Standardabweichung die ursprüngliche.
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Alles auf einen Blick
Varianz
um den Mittelwert bei Daten oder den Erwartungswert bei Zufallsgrößen
verhindern das gegenseitige Aufheben und betonen große Abstände
Summe der Abweichungsquadrate durch n
Summe der Abweichungsquadrate durch n-1 als korrigierte Schätzung
quadrierte Abstände mit p_i gewichten
Quadratwurzel der Varianz in der ursprünglichen Einheit
Varianz der Tore pro Spiel: 1, 3, 0, 4, 2
- 1\bar{x}=\frac{1+3+0+4+2}{5}=2
- 2Abweichungen: -1, 1, -2, 2, 0
- 3Quadrate: 1, 1, 4, 4, 0
- 4\operatorname{Var}=\frac{1+1+4+4+0}{5}=2
- 5\sigma=\sqrt{2}\approx1{,}41 Tore
Fehler finden
Fehler in Zeile 3Die Abweichungen müssen quadriert werden: \operatorname{Var}=\frac{9+1+16}{3}=\frac{26}{3}\approx8{,}67. Ohne Quadrate heben sich die Abweichungen immer zu 0 auf.
Lückentext
Bei der Varianz werden die Abweichungen vom Mittelwert . Bei einer vollständigen Datenreihe teilst du durch . Die Standardabweichung ist die der Varianz.