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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。
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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。
s²=[(x1-M)²+(x2-M)²+(x3-M)²+……+(xn-M)²]÷n
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
标准差
标准差反映组内个体间的离散程度。
测量到分布程度的结果,原则上具有两种性质:一个总量的标准差或一个随机变量的标准差,及一个子集合样品数的标准差之间,有所差别。其公式如下所列。标准差的观念是由卡尔·皮尔逊(Karl Pearson)引入到统计中。
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付费内容限时免费查看回答计算标准差的步骤通常有四步:计算平均值、计算方差、计算平均方差、计算标准差。例如,对于一个有六个数的数集2,3,4,5,6,8,其标准差可通过以下步骤计算:
计算平均值:
(2 + 3 + 4 + 5+ 6 + 8)/6 = 30 /6 = 5
计算方差:
(2 – 5)^2 = (-3)^2= 9
(3 – 5)^2 = (-2)^2= 4
(4 – 5)^2 = (-1)^2= 0
(5 – 5)^2 = 0^2= 0
(6 – 5)^2 = 1^2= 1
(8 – 5)^2 = 3^2= 9
计算平均方差:
(9 + 4 + 0 + 0+ 1 + 9)/6 = 24/6 = 4
计算标准差:
√4 = 2
标准差(Standard Deviation),在概率统计中最常使用作为统计分布程度(statistical dispersion)上的测量。标准差定义为方差的算术平方
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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。
s²=[(x1-M)²+(x2-M)²+(x3-M)²+……+(xn-M)²]÷n
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
标准差的性质
标准差反映着组内个体间的离散程度。
测量到分布程度的结果,原则上具有两种性质:一个总量的标准差或一个随机变量的标准差,及一个子集合样品数的标准差之间,有所差别。其公式如下所列。标准差的观念是由卡尔·皮尔逊(Karl Pearson)引入到统计中。