数学方差公式(方差计算公式有哪些)

生活资讯 2023-08-13 11:18:01   点击量 : 4809  

作者 : 生活资讯通

数学方差公式(方差计算公式有哪些)

数学方差公式

数学方差公式:s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.+(xn-m)^2]。方差公式是一个数学公式,是数学统计学中的重要公式,应用于生活中各种事情,方差越小,代表这组数据越稳定,方差越大,代表这组数据越不稳定。

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”。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。

方差计算公式有哪些

  方差是高中数学的一个知识点,那么方差的计算公式有哪些,同学们知道吗。下面是由我为大家整理的“方差计算公式有哪些”,仅供参考,欢迎大家阅读。

   方差计算公式有哪些

  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。

  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。

  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。

   拓展阅读:标准差公式是什么

  标准差公式是一种数学公式。标准差也被称为标准偏差,或者实验标准差,公式如下所示:

  两种证券形成的资产组合的标准差=(W12σ12+W22σ22+2W1W2ρ1,2σ1σ2)开方,当相关系数ρ1,2=1时,资产组合的标准差σP=W1σ1+W2σ2;当相关系数ρ1,2=-1时,资产组合的标准差σP=W1σ1-W2σ2。

  样本标准差=方差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2)/(n-1))

  总体标准差=σ=sqrt(((x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2)/n)

  由于方差是数据的平方,与检测值本身相差太大,人们难以直观的衡量,所以常用方差开根号换算回来这就是我们要说的标准差(SD)。

  在统计学中样本的均差多是除以自由度(n-1),它的意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时,它不可能再有自由了,所以自由度是(n-1)。

  标准差,中文环境中又常称均方差,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。平均数相同的两组数据,标准差未必相同。

   方差怎么求

  方差等于各个数据与其算数平均值的离差平方和的平均数。

  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。

  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。

方差怎么求,公式是什么?

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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