方差的计算公式，有关方差的问题

1，有关方差的问题

先算平均数，每个数与平均数的差的平方的和除以数量（就是有几个数就除以几）

有关方差的问题

2，方差的计算公式是啥

方差的计算公式：设一组数据x1,x2,x3……xn中，各组数据与它们的平均数x的差的平方分别是(x1-x)2，(x2-x)2……(xn-x)2，那么就可以用他们的平均数对其进行衡量，公式为：该公式主要用来衡量这组数据的波动大小，并把它叫做这组数据的方差。为了简便我们也可以将其记做：如果一组数据的方差越小，那么就证明该组数据的稳定性较高。常见方差公式：（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)=(c2)D(X)。（3）设X与Y是两个随机变量，则：D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2E特别的，当X，Y是两个相互独立的随机变量，上式中右边第三项为0（常见协方差），则D(X+Y)=D(X)+D(Y)。此性质可以推广到有限多个相互独立的随机变量之和的情况。

方差的计算公式是啥

3，方差的计算公式是什么

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。参考资料来源：

方差的计算公式是什么

4，MATLAB中方差的计算公式为什么下边除的是N1

方差和标准方差定义不同，一种是除N，另一种是除N-1的。是否无偏与期望值有关，涉及统计方面的知识。

你好！因为计算机的计算方式是原始的加减法，在计算中会发生和严格数据的偏差，-1能降低这个偏差我的回答你还满意吗~~

参考答案如果，不幸福，如果，不快乐，那就放手吧;如果，舍不得放不下，那就痛苦吧。

5，方差的计算公式是什么

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。

6，极差方差怎么求

你好！！！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就表示方差一组数据中的最大数据与最小数据的差叫做这组数据的极差；比如一组数据，1、2、3、4，X_=2.5；n=4， s2=【（1-2.5）2+（2-2.5）2+（3-2.5）2+（4-2.5）2】/4 s2=1.25就是方差；极差=4-1=3就是极差；方差计算公式： s^2=(1/n)*[(x1-x0)^2 + (x2-x0)^2 +...+ (xn-x0)^2] （x0即为x的平均值）极差计算公式： x=xmax-xmin （xmax为最大值，xmin为最小值）祝你学业进步！！

7，方差公式的计算方法

上面几位兄弟真是答非所问，凯利方差就是多家的凯利值与平均凯利值差值的平方和不过在您截的图里的凯利方差特指是某家的凯利值与平均凯利值差值的平方即（某凯利指数-多家平均凯利指数）的平方例 j1=power(g1-average($g$1:。

若x1,x2,x3......xn的平均数为m则方差例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的计算公式。称为标准差或均方差，方差描述波动

8，方差怎么算的

把每个数减去这些数的平均值，再平方一下，把所有平方加起来，就是方差

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。