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方差是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数,用字母d表示。在概率论和数理统计中,方差(variance)用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。在许多实际问题中,研究随机变量和均值之间的偏离程度有着重要意义。
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。[1] ?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s^2就表示方差。
而当用 作为样本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方差的倍, 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 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)并把它叫做这组数据的方差。记作s2。 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。
公式可以进一步推到为:其中x为这组数据中的数据,n为大于0的整数。
如下面的例子:
已知某零件的真实长度为a,现用甲、乙两台仪器各测量10次,将测量结果x用坐标上的点表示如图:
甲仪器测量结果:
乙仪器测量结果:全是a
两台仪器的测量结果的均值都是 a 。但是用上述结果评价一下两台仪器的优劣,很明显,我们会认为乙仪器的性能更好,因为乙仪器的测量结果集中在均值附近。
由此可见,研究随机变量与其均值的偏离程度是十分必要的。那么,用怎样的量去度量这个偏离程度呢?容易看到e[|x-e[x]|]能度量随机变量与其均值e(x)的偏离程度。但由于上式带有绝对值,运算不方便,通常用量e[(x-e[x])2] 这一数字特征就是方差。
一般用下面公式进行计算:
d(x)=e(x2)-[e(x)]2
方差不只是为了取正值,它有很直接的意义,源自勾股定理。以典型的随机散步为例:醉汉每步的长度为xi,以(xi, yi)表示,有xi2 + yi2= xi2。走了n步时距离起始点的路程为x, 则 x2 = ∑ (xi2+ yi2) = ∑ xi2,这正是方差。若每步的距离相等,都是单位距离,则方差 x2 = ∑ xi2 = n 。
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