大璐璐131483
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方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数,公式为:标准差:标准差=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/n)。是离均差平方的算术平均数的平方根,用σ表示。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。扩展资料:简单来说,标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差,代表大部分数值和其平均值之间差异较大;一个较小的标准差,代表这些数值较接近平均值。虽然样本的真实值是不可能知道的,但是每个样本总是会有一个真实值的,不管它究竟是多少。可以想象,一个好的检测方法,其检测值应该很紧密的分散在真实值周围。如果不紧密,与真实值的距离就会大,准确性当然也就不好了,不可能想象离散度大的方法,会测出准确的结果。因此,离散度是评价方法的好坏的最重要也是最基本的指标。
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计算公式如下:1、方差公式:2、标准方差公式(1):3、标准方差公式(2):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”。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。方差的概念: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。
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方差、平均差和标准差都是统计学概念。“方差”由英国数学家罗纳德费雪提出,方差越大,数据波动越大。平均差是表示各个变量值之间的差异程度数据值之一。标准差是离均差平方的算术平方数的算术平方根。这三个概念可用于股市领域。
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方差是应用数学里的专有名词,在概率论和统计学中,是指该变量离其期望值的距离,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。
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方差计算公式方差是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数,在实际计算中,我们用以下公式计算方差。方差是应用数学里的专有名词。在概率论和统计学中,一个随机变量的方差描述的是它的离散程度,也就是该变量离其期望值的距离。一个实随机变量的方差也称为它的二阶矩或二阶中心动差,恰巧也是它的二阶累积量。方差的算术平方根称为该随机变量的标准差。拓展资料常见方差公式(1)设c是常数,则D(c)=0。(2)设X是随机变量,c是常数,则有D(cX)=(c²)D(X)。(3)设X与Y是两个随机变量,则D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}特别的,当X,Y是两个相互独立的随机变量,上式中右边第三项为0(常见协方差),则D(X+Y)=D(X)+D(Y)。此性质可以推广到有限多个相互独立的随机变量之和的情况。(4)D(X)=0的充分必要条件是X以概率为1取常数值c,即P{X=c}=1,其中E(X)=c。(5)D(aX+bY)=a²DX+b²DY+2abE{[X-E(X)][Y-E(Y)]}。
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方差:如果有n个数据x1,x2,x3.xn,数据的平均数为x,那么方差s^2=[(x1-x)^2+(x2-x)^2+.(xn-x)^2]/n极差:一组数据中最大的数与最小的数的差标准差:方差的算术平方根
燕子060207
方差公式:标准方差公式(1):标准方差公式(2):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”。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。扩展资料:性质:1、设C为常数,则D(C) = 0(常数无波动);2、D(CX )=C2D(X ) (常数平方提取,C为常数,X为随机变量);证:特别地 D(-X ) = D(X ), D(-2X ) = 4D(X )(方差无负值)3、若X 、Y 相互独立,则,证:记前面两项恰为 D(X )和D(Y ),第三项展开后为当X、Y 相互独立时,故第三项为零。特别地独立前提的逐项求和,可推广到有限项。
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