S方=[(x1-x拔)+(x2-x拔)+(x3-x拔)+--+(xn-x拔)]/nx拔为平均数
设X是一个随机变量,若E{[X-E(X)]^2}存在,则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差,记为D(X)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]^2},而σ(X)=D(X)^0.5(与X有相同的量纲)称为标准差或均方差。
由方差的定义可以得到以下常用计算公式:
D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2
S^2=[(x1-x拔)2+(x2-x拔)^2+(x3-x拔)^2+…+(xn-x拔)^2]/n
方差的几个重要性质(设一下各个方差均存在)。
(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)=(c^2)D(X)。
(3)设X,Y是两个相互独立的随机变量,则D(X+Y)=D(X)+D(Y)。
(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。一.方差的概念与计算公式
例1 两人的5次测验成绩如下:
X: 50,100,100,60,50 E(X )=72;
Y: 73, 70, 75,72,70 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D(X ):
直接计算公式分离散型和连续型,具体为:
这里 是一个数。推导另一种计算公式
得到:“方差等于平方的均值减去均值的平方”。
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。设在一组数据x1,x2,x3,...,xn中,计它们的平均数为x',则这组数据的方差(S²)=[(x1-x')²+(x2-x')²+...+(xn-x')²]/n。就这么简单 真不明白为什么别人回答那么复杂!!!
注释:一组数据的方差越大,说明这组数据的波动(偏离平均数)越大。方差是实际值与期望值之差平方的期望值,而标准差是方差平方根。 在实际计算中,我们用以下公式计算方差。 方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数,即 s^2=(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2] ,其中,x_表示样本的平均数,n表示样本的数量,^2表示平方,xn表示个体,而s^2就表示方差。 而当用(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]作为总体x的方差的估计时,发现其数学期望并不是x的方差,而是x方差的(n-1)/n倍,[1/(n-1)][(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]的数学期望才是x的方差,用它作为x的方差的估计具有“无偏性”,所以我们总是用[1/(n-1)]∑(xi-x~)^2来估计x的方差,并且把它叫做“样本方差”。 方差,通俗点讲,就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)。 在样本容量相同的情况下,方差越大,说明数据的波动越大,越不稳定 。
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