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方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。
方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。
扩展资料
方差是实际值与期望值之差平方的平均值，而标准差是方差算术平方根。 [5] 在实际计算中，我们用以下公式计算方差。
方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数，即
，其中，x表示样本的平均数，n表示样本的数量，xi表示个体，而s^2就表示方差。
而当用
作为样本X的方差的估计时，发现其数学期望并不是X的方差，而是X方差的
倍，
的数学期望才是X的方差，用它作为X的方差的估计具有“无偏性”，所以我们总是用
来估计X的方差，并且把它叫做“样本方差”。
方差是和中心偏离的程度，用来衡量一批数据的波动大小（即这批数据偏离平均数的大小）并把它叫做这组数据的方差，记作S2。 在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定。
公式可以进一步推导为：
。其中x为这组数据中的数据，n为大于0的整数。
参考资料方差_百度百科
方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。
统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。
方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。
扩展资料：
1、设C是常数，则D（C）=0
2、设X是随机变量，C是常数，则有
3、设 X 与 Y 是两个随机变量，则
其中协方差
特别的，当X，Y是两个不相关的随机变量则
此性质可以推广到有限多个两两不相关的随机变量之和的情况。
4、D（X）=0的充分必要条件是X以概率1取常数E（X），即
（当且仅当X取常数值E（X）时的概率为1时，D（X）=0。）
注：不能得出X恒等于常数，当x是连续的时候X可以在任意有限个点取不等于常数c的值。
5、D（aX+bY）=a2DX+b2DY+2abCov（X，Y）。
参考资料来源：百度百科-方差
方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。统计中的方差是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。
方差的含义
方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。
方差的公式
1.若x1,x2....xn 的平均数为m
其方差是：S^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.......+(xn-m)^2]
标准差：S=√{1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.......+(xn-m)^2]}
2.若x1,x2....xn 其方差是：S²
则kx1,kx2.....kxn的方差为：k²S²
3.若x1,x2....xn 其方差是：S²
则x1+a,x2+a,x3+a....xn+a的方差为：S²（没有改变）
（k1,a是不为零的常数）
4.若x1,x2....xn 其方差是：S²
则kx1+a,kx2+a,kx3+a....kxn+a的方差为：k²S²
标准差的含义
在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。所有数减去其平均值的平方和，所得结果除以该组数之个数（或个数减一，即变异数），再把所得值开根号，所得之数就是这组数据的标准差。
方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。
在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。总体方差计算公式：
如1、2、3、4、5 这五个数的平均数是3。方差就是1/5[（1-3）²+（2-3）²+（3-3）²+（4-3）²+（5-3）²]=2。
扩展资料：
方差统计学意义
当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。
方差不仅仅表达了样本偏离均值的程度，更是揭示了样本内部彼此波动的程度，也可以理解为方差代表了样本彼此波动的期望。
参考资料来源：百度百科-方差
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