Amazon Redshift non supporterà più la creazione di nuovi Python UDFs a partire dalla Patch 198. Python esistente UDFs continuerà a funzionare fino al 30 giugno 2026. Per ulteriori informazioni, consulta il [post del blog](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). 

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# Funzioni VAR\_SAMP e VAR\_POP
<a name="r_VARIANCE_functions"></a>

 Le funzioni VAR\_SAMP e VAR\_POP restituiscono la varianza del campione e della popolazione di un insieme di valori numerici (integer, numero decimale, numero in virgola mobile). Il risultato della funzione VAR\_SAMP è equivalente alla deviazione standard del campione quadrato dello stesso insieme di valori. 

VAR\_SAMP e VARIANCE sono sinonimi della stessa funzione. 

## Sintassi
<a name="r_VARIANCE_functions-syntax"></a>

```
VAR_SAMP | VARIANCE ( [ DISTINCT | ALL ] expression)
VAR_POP ( [ DISTINCT | ALL ] expression)
```

L'espressione deve avere un tipo di dati integer, numero decimale o numero in virgola mobile. Indipendentemente dal tipo di dati dell'espressione, il tipo di restituzione di questa funzione è un numero a precisione doppia. 

**Nota**  
I risultati di queste funzioni potrebbero variare tra i cluster di data warehouse, a seconda della configurazione del cluster in ciascun caso. 

## Note per l'utilizzo
<a name="r_VARIANCE_usage_notes"></a>

Quando la varianza del campione (VARIANCE o VAR\_SAMP) viene calcolata per un'espressione che consiste in un singolo valore, il risultato della funzione è NULL non 0. 

## Esempi
<a name="r_VARIANCE_functions-examples"></a>

La seguente query restituisce l'esempio arrotondato e la varianza di popolazione della colonna NUMTICKETS nella tabella LISTING. 

```
select avg(numtickets),
round(var_samp(numtickets)) varsamp,
round(var_pop(numtickets)) varpop
from listing;

avg | varsamp | varpop
-----+---------+--------
10 |      54 |     54
(1 row)
```

La seguente query esegue gli stessi calcoli ma assegna i risultati ai valori decimali. 

```
select avg(numtickets),
cast(var_samp(numtickets) as dec(10,4)) varsamp,
cast(var_pop(numtickets) as dec(10,4)) varpop
from listing;

avg | varsamp | varpop
-----+---------+---------
10 | 53.6291 | 53.6288
(1 row)
```