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方差怎么计算的？
方差的计算公式是s2={(x1-m)2+(x2-m)2+(x3-m)2+…+(xn-m)2}/n,公式中M为数据的平均数，n为数据的个数,s2为方差。文字表示为方差等于各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数。其中，分别为离散型和连续型计算公式。称为标准差或均方差，方差描述波动程度。
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。方差描述随机变量对于数学期望的偏离程度。
当数据分布比较分散时，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。
方差怎么计算？
比如说一组数据1，2，3
先求出它的平均值为3
所以方差=1/3×[（1-3）2+（2-3）2+（3-3）2]
=1/3×5=5/3
极差；极差就是一组数据中最大的数减去最小的数的值
还是以刚才的例子为例
极差=3-1=2
此为样本方差
首先计算样本均值，样本数为8
x=（10.2+10+9.5+10.3+10.5+9.6+9.8+10.1）/8
=10
s^2=[(10.2-10)^2+(10-10)^2+(9.5-10)^2
+(10.3-10)^2+(9.6-10)^2+(9.8-10)^2+(10.1-10)^2]/(8-1)
=0.84/7=0.12
方差是实际值与期望值之差平方的平均值，而标准差是方差平方根。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平均数,即s^2=(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]，其中，x_表示样本的平均数，n表示样本的数量，^2表示平方，xn表示个体，而s^2就表示方差。而当用(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]作为总体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(n-1)/n倍，[1/(n-1)][(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]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[1/(n-1)]∑(Xi-X~)^2来估计X的方差，并且把它叫做“样本方差”。方差，通俗点讲，就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）。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。
一组数的方差，等于每个数与平均数的差的平方和，再除以个数。
D
=
[(x1-x0)^2+(x2-x0)^2+...+(xn-x0)^2]
/
n，
其中
x0
=
(x1+x2+...+xn)
/
n
。
n个数，xn
先求均值Exn。
n>=3,n是整数。
设方差D(n)=[(x1-Ex)^2+(x2-Ex)^2+……+(xn-EX)^2]/n
注意方差单位是原数据单位^2。
有n个数，先求平均值Ex，则方差var(n)=[(x1-Ex)^2+(x2-Ex)^2+……+(xn-EX)^2]/n。
“方差”（variance）这一词语率先由罗纳德·费雪（Ronald Fisher）在其论文《The Correlation Between Relatives on the Supposition of Mendelian Inheritance》中提出。
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。当然，这个结论是在二阶统计矩下成立。
扩展资料：
相关术语：平方差
一、常见错误：平方差公式中常见错误：（注意）
1、学生难于跳出原有的定式思维，如典型错误；（错因：在公式的基础上类推，随意“创造”）
2、混淆公式；
3、运算结果中符号错误；
4、变式应用难以掌握。
二、平方差公式注意事项
1、公式的左边是个两项式的积，有一项是完全相同的。
2、右边的结果是乘式中两项的平方差，相同项的平方减去相反项的平方。
3、公式中的a，b 可以是具体的数，也可以是单项式或多项式。
参考资料来源：百度百科-方差
参考资料来源：百度百科-方差计算公式
参考资料来源：百度百科-平方差公式
方差怎么算？
D（X）=E{[X-E（X）]^2}=E（X^2） - [ E（X）]^2
当D（X）=E{[X-E（X）]^2}称为变量X的方差，而
称为标准差（或均方差）。它与X有相同的量纲。标准差是用来衡量一组数据的离散程度的统计量。
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。
扩展资料
期望与方差的相关性质：
1、E（C）=C
2、E（CX）=CE（X）
3、E（X+Y）=E（X）+E（Y）
4、当X和Y相互独立时，E（XY）=E（X）E（Y）
5、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
方差怎么求，举个例子？
方差:是实际值与期望值之差平方的平均值，而标准差是方差平方根。
方差求法:1，先求出一组数据的平均数;
2，代入方差公式进行计算。(用每一个具体的数据减去平均数得到的差的平方的和去除以数据的总个数)。
举例：设这组数据:x1、x2、x3、……、xn的平均数是M，先求出M，然后代入方差的公式就可以了:
s2=[(x1-M)2+(x2-M)2+(x3-M)2+……+(xn-M)2]÷n
希望帮到你 望采纳 谢谢 加油
方差=平方的均值减去均值的平方。
例：
有 1、2、3、4、5这组样本，其平均数为（1+2+3+4+5）/5=3，而方差是各个数据分别与其和的平均数之差的平方的和的平均数，则为：
[(1-3)^2+(2-3)^2+(3-3)^2+(4-3)^2+(5-3)^2]/5=2，方差为2。
方差的公式：
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。
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s2就表示方差。
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。
各个数据与平均数的差的平方和，再除以数据的个数即是方差
a=[(x1-x)2+(x2-x)2+...+(xn-x)2]/n
a是方差，x是平均数，n是数据的个数
先求平均数，再把平均数与各数的差平方后求平方的平均数就是方差，有时将方差开根号后认为是方差，比如4，5，6，平均数5与各数差的平方是1，0，1，方差为2，概率统计好像要求开根号，具体我有些记混了，希望有用
方差是指全部变量值与其均值的离差平方的均值。
方差以数据的重心——均值作为基准数值来度量数据分布的离散程度，同时用平方的方式消除了变量值与均值离差数值正负相抵的问题，便于数学上的处理，方差是正态分布等概率分布的重要参数，因此是度量数值变量离散程度的基本测度。方差一般用σ2或V(X)表示。
方差=平方的均值减去均值的平方。
例：
有 1、2、3、4、5这组样本，其平均数为（1+2+3+4+5）/5=3，而方差是各个数据分别与其和的平均数之差的平方的和的平均数，则为：
[(1-3)^2+(2-3)^2+(3-3)^2+(4-3)^2+(5-3)^2]/5=2，方差为2。
方差的公式：
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。
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s2就表示方差。
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。
方差怎么计算？
方差的计算：方差=平方的均值减去均值的平方。
一、方差的概念与计算公式
例如，两人的5次测验成绩如下：X：50，100，100，60，50，平均值E（X）=72；Y：73，70，75，72，70平均值E（Y）=72。平均成绩相同，但X不稳定，对平均值的偏离大。
方差描述随机变量对于数学期望的偏离程度。单个偏离是消除符号影响方差即偏离平方的均值，记为E（X）：直接计算公式分离散型和连续型。推导另一种计算公式得到：“方差等于各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数”。称为标准差或均方差，方差描述波动程度。
二、标准差拓展
1、方差和标准差的关系很简单，标准差（也称均方差）的平方就是方差。
2、标准差能反映一个数据集的离散程度（或理解为数据集的波动大小）。
3、既然都能反映数据集的离散程度，既生瑜何生亮？因为我们发现，方差与我们要处理的数据的量纲是不一致的（单位不一致），虽然能很好的描述数据与均值的偏离程度，但是处理结果是不符合我们的直观思维的。
方差怎么算？
平均数：M=(x1+x2+x3+…+xn)/n （n表示这组数据个数，x1、x2、x3……xn表示这组数据具体数值）
方差公式：S^2;=〈(M－x1)^2;+(M－x2)^2;+(M－x3)^2;+…+(M－xn)^2;〉╱n
若x1,x2,x3......xn的平均数为m
则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.......+(xn-m)^2]
方差即偏离平方的均值，称为标准差或均方差，方差描述波动程度。
希望对你有帮助，祝愉快。
有两种算法：
法一：平均数：M=(x1+x2+x3+…+xn)/n （n表示数据个数，x1、x2、x3……xn表示数据具体数值）
方差公式：S^2=〈(M－x1)^2+(M－x2)^2+(M－x3)^2+…+(M－xn)^2〉╱n
法二：S^2=(x1 ^2 +x2 ^2 +x3 ^2 +…+xn^2 )/n-M^2
方差怎么算？
方差=E(x2)-E(x)2，E(X)是数学期望。
在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。
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。
扩展资料：
赌博是期望值的一种常见应用。例如，美国的轮盘中常用的轮盘上有38个数字，每一个数字被选中的概率都是相等的。赌注一般押在其中某一个数字上，如果轮盘的输出值和这个数字相等，那么下赌者可以获得相当于赌注35倍的奖金（原注不包含在内），若输出值和下压数字不同，则赌注就输掉了。
在统计学中，估算变量的期望值时，经常用到的方法是重复测量此变量的值，再用所得数据的平均值来估计此变量的期望值。在概率分布中，期望值和方差或标准差是一种分布的重要特征。在古典力学中，物体重心的算法与期望值的算法十分近似。
参考资料来源：百度百科——数学期望
参考资料来源：百度百科——方差
方差的公式是什么？
DX的值为p*q。
计算过程：
方差的计算公式：D（X）=（E[X-EX]）^2=E（X^2）-（EX）^2
由题目为二项分布，所以EX=p，同时EX^2=p。
D（X）=E（X^2）-（EX）^2=p-p^2=p*（1-p）=p*q。所以说DX的值为p*q。
扩展资料：
方差的计算公式：
D(X)=E[(X-E(X))^2]=E（X^2） - [ E（X）]^2。
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。
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
方差的性质：
D（X）=0的充分必要条件是X以概率1取常数E（X），即P{X=EX}=1。
D(aX，bY)=a^2*DX+b^2*DY+2a*bCov（X，Y）。
参考资料来源：百度百科-方差
方差是怎么计算的？
方差的计算公式为:方差=(各个数据与平均数之差的平方的和)÷(数据个数-1)。
1.方差的概念
方差是用来衡量一组数据的离散程度，它反映了数据集中的每个数据点与数据集的平均值之间的偏离程度。方差越大，数据点越分散；方差越小，数据点越集中。
2.方差的计算步骤
计算一组数据的方差可以通过以下步骤实现计算数据的平均值，即将所有数据相加，然后除以数据个数，得到平均值。计算每个数据点与平均值的差值，即将每个数据减去平均值。将每个差值平方，得到每个数据点与平均值之间的偏离程度的平方。计算所有偏离程度的平方的和，并除以数据个数，得到方差。
3.方差的计算公式
在数学中，方差的计算有两种常见的公式样本方差的计算公式：样本方差=Σ(x-x?)2/(n-1)其中，xi表示每个数据点，x?表示数据的平均值，n表示数据个数。总体方差的计算公式：总体方差=Σ(xi-x?)2/n其中，xi表示每个数据点，x?表示数据的平均值，n表示数据个数。
4.方差的应用举例
方差在实际生活和统计学中有着广泛的应用。例如：在股票市场中，用方差来衡量投资组合的风险。方差越大，代表投资组合的风险越高。在质量控制中，用方差来衡量产品的稳定性和一致性。方差越小，代表产品的质量越稳定。在社会调查中，用方差来衡量样本数据的离散程度。方差越大，代表样本数据的分布越分散。
总结：
方差是用于衡量一组数据的离散程度的统计量。初中数学中，方差的计算可以通过一定的步骤和公式来实现，包括样本方差和总体方差两种计算方式。方差在实际生活和统计学中有着广泛的应用，它可以帮助我们理解数据的分布和变异情况，为决策和分析提供有力的支持。
