经济师方差计算方法

引用山口坛斜的回答：方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数。S^2=[(X1-X¯)^2+(X2-X¯)^2+……+(Xn-X¯)^2]/NS^2=1/N*Σ(Xn-X¯)^2举例：1，2，3，4，5，6，7平均值：4方差：[(1-4)^2+(2-4)^2+(3-4)^2+(4-4)^2+(5-4)^2+(6-4)^2+(7-4)^2]/7=4

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

举个例子：有1 2 3 4 5 这五个数，求它们的方差：首先求平均数（1+2+3+4+5）/5=3接着求每个数与方差相差多少的平方（1-3）的二次方+（2-3）的二次方+（3-3）的二次方+（4-3）的二次方+（5-3）的二次方=10因为是5个数，所以用10除以5=2 是不是很简单 祝学习进步

老师讲的一般是这个公式：s^2=1/n[(x1-x)^2+(x2-x)^2+...+(xn-x)^2],s^2表示方差，x表示样本平均数，n表示样本数量，xn表示个体，方差描述数据的偏离程度，方差越大，数据之间偏离越大，越不稳定。不知道你这个公式哪找来的

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

方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数，用字母D表示。由方差的定义可以得到以下常用计算公式：D(X)=∑xi^2pi-E(x)^2

方差（variance)：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。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：为总体方差，为变量，为总体均值，为总体例数。拓展资料：“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。S^2= ∑(X-) ^2 / (n-1)[2] S^2为样本方差，X为变量，为样本均值，n为样本例数。在概率分布中，设X是一个离散型随机变量，若E{[X-E(X)]^2}存在，则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差，记为D(X),Var(X)或DX，其中E(X)是X的期望值，X是变量值 ，公式中的E是期望值expected value的缩写，意为“变量值与其期望值之差的平方和”的期望值。 离散型随机变量方差计算公式：D(X)=E{[X-E(X)]^2}=E(X^2) - [ E(X)]^2离散型方差的计算式为：，其中。而将上式展开后可得：