La variance en un seul passage

def variance_un_passage(t: list) -> float:
    """Précondition : t non vide."""
    s, s2 = 0.0, 0.0
    for x in t:
        s += x
        s2 += x * x
    n = len(t)
    return s2 / n - (s / n) ** 2

Faiblesse numérique : Si les données $x_i$ ont des valeurs très grandes mais une dispersion très faible (ex. $[10^8+1,10^8+2]$), alors $\overline{x^2}$ et ${\bar{x}}^2$ sont deux valeurs immenses et très proches. Leur soustraction dans la formule de Kœnig-Huygens entraîne une perte massive de précision (phénomène d'annulation catastrophique). L'écart peut même devenir négatif en machine. La formule classique en deux passages ($V=\frac{1}{n}\sum (x_i-\bar{x}{)}^2$) est beaucoup plus stable.