1、方差是每个数据与其算术平均值的偏差平方和的平均值，通常表示为2。方差的计量单位和量纲在经济学意义上不容易解释，所以在实际统计工作中常用算术平方根——方差标准差来衡量统计数据的差异程度。方差和标准差是衡量数据变异程度最重要、最常用的指标。

2、标准差，也叫均方差，一般用表示。方差和标准差的计算也分为简单平均法和加权平均法。此外，对于总体数据和样本数据，公式略有不同。

3、方差是每个数据与平均值之差的平方的平均值。比如这五个数的平均值是3，那么这五个数的方差就是1/5[(1-3)(2-3)(3-3)(4-3)(5-3)]=2。

(资料图)

4、1/n[(x1-x平均值)(x2-x平均值)..(xn-x平均值)]

5、(1)设c为常数，则D(c)=0。

6、(2)若X为随机变量，C为常数，则D (CX)=(C) D (X)。

7、(3)设X和Y是两个随机变量，则

8、D(X Y)=D(X)D(Y)2E {[X-E(X)][Y-E(Y)]}

9、特别是当x和y是两个独立的随机变量，且上式中右边第三项为0(共协方差)时，

10、那么D(X Y)=D(X) D(Y)。这个性质可以推广到有限个独立随机变量之和的情况。

11、(4)d(X)=0的充要条件是X以概率1取常值c，即P{X=c}=1，其中e (x)=c。

12、(5)D(aX bY)=a DX b DY 2 Abe {[X-E(X)][Y-E(Y)]} .

13、设X为随机变量，若e {[x-e (x)]}存在，则e {[x-e (x)]}为X的方差，记为D(X)，Var(X)或DX。

14、即d (x)=e {[x-e (x)] 2}称为方差，而 (x)=d (x) 0.5(与x同维)称为标准差(或均方差)。也就是统计学用来衡量一组数据的离散程度。

15、方差描述了随机变量的值与其数学期望值的离散程度。(标准差。方差越大，离散程度越大。否则，否则)

16、如果X的值集中，方差D(X)就小。

17、如果X的值是分散的，方差D(X)更大。

18、所以D(X)是描述X值离散程度的量，是衡量X值离散程度的尺度。

19、根据定义，方差是随机变量x的函数。

20、g(X)=[X-E(X)]^2码头

21、数学期望。即：

22、方差由方差定义，可以得到以下常用的计算公式：

23、d(X)=xisup 2；pi-E(x)sup 2；

24、d(X)=(xisup 2；pi E(X)sup 2；pi-2xipiE(X))

25、=Xi sup 2；piE(X)sup 2；-2E(X)xipi

26、=Xi sup 2；pi E(X)sup 2；-2E(X)sup 2；

27、=Xi sup 2；pi-E(x)sup 2；

28、方差实际上是标准差的平方。

29、方差是实际值与期望值之差的平方的期望值，而标准差是方差的算术平方根。在实际计算中，我们用下面的公式计算方差。

30、方差是每个数据与平均值之差的平方的平均值，即s 2=(1/n) [(x1-x_) 2 (x2-x _) 2.(xn-x _) 2]，其中x _代表样本的平均值，n代表样本数，xn代表个体。

31、然而，当(1/n) [(x1-x _) 2 (x2-x _) 2.(xn-x _) 2]作为样本X的方差的估计，发现它的数学期望不是X的方差，而是X的(n-1)/n倍方差，[1/(n-)估计X的方差是无偏的，所以我们总是用[1/(n-1)] (xi-x ~) 2来估计X的方差，称之为“样本方差”。

32、方差，通俗点说就是偏离中心的程度！它用来衡量一批数据的波动(即这批数据与平均值的偏差)它被称为这组数据的方差。记录为Ssup2。在样本量相同的情况下，方差越大，数据波动越大，越不稳定。

33、随机变量x。

34、X服从(0-1)分布，则E(X)=p D(X)=p(1-p)。

35、X服从泊松分布，即X~ ()，则E(X)=，D(X)=。

36、X是均匀分布的，即X~U(a，b)，那么e (x)=(ab)/2，d (x)=(b-a) 2/12。

37、x服从指数分布，即x ~ e ()，e (x)= (-1)，d (x)= (-2)。

38、X服从二项式分布，即X~B(n，p)，则E (x)=NP，D (x)=NP (1-p)。

39、X服从正态分布，即X~N(， 2)，则E(x)=，d (x)= 2。

40、X服从标准正态分布，即X~N(0，1)，则e (x)=0，d (x)=1。

41、求随机变量方差的一般公式，即D(x)=E(x ^ 2)-[E(x)]2[

本文到此结束，希望对大家有所帮助。