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怎么求方差，柱形图的方差怎么算

小知识


方差怎么求 要公式 谢谢 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 。 统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数 。 在许多实际问题中 ， 研究方差即偏离程度有着重要意义 。
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 。 总体方差计算公式：
如1、2、3、4、5 这五个数的平均数是3 。 方差就是1/5[（1-3）2+（2-3）2+（3-3）2+（4-3）2+（5-3）2]=2 。
扩展资料：
方差统计学意义

当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）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 。
方差不仅仅表达了样本偏离均值的程度 ， 更是揭示了样本内部彼此波动的程度 ， 也可以理解为方差代表了样本彼此波动的期望 。
参考资料来源：


怎么求方差和标准差？ 对于一组数据 ， 如：x1 ， x2 ， x3 ， … ， xn ，
先计算其平均值M=(x1＋x2＋x3＋…＋xn)/n ， 则：
方差=[(M－x1)2＋(M－x2)2＋(M－x3)2＋…＋(M－xn)2]/n
怎样求方差？ 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 。 总体方差计算公式：

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 。
扩展资料：
方差的性质
1、设c是常数 ， 则D（c）=0
2、设 X 与 Y 是两个随机变量 ， 则
D(X+Y)= D(X)+D(Y)+2Cov(X,Y) ， D(X -Y)= D(X)+D(Y)-2Cov(X,Y) 。
特别的 ， 当X ， Y是两个不相关的随机变量则D(X+Y)=D(X)+D(Y) ， D(X-Y)=D(X)+D(Y) ， 此性质可以推广到有限多个两两不相关的随机变量之和的情况 。
3、D(X)=0的充分必要条件是X以概率为1取常数值c ， 即X=c,a.s.其中E(X)=c 。
4、D(aX+bY)=a2DX+b2DY+2abCov(X,Y) 。

方差怎么求 在已知标准差的情况下 ， 方差=标准差*标准差=标准差的平方 。
（1）计算平均值：
(2 + 3 + 4 + 5+ 6 + 8)/6 = 30 /6 = 5
（2）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
（3）计算平均方差：
(9 + 4 + 0 + 0+ 1 + 9)/6 = 24/6 = 4
（4）计算标准差：
√4 = 2
统计学意义
当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）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 。  
样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差 。 样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量 ， 样本方差或样本标准差越大 ， 样本数据的波动就越大 。

方差怎么算？ 有n个数 ， 先求平均值Ex ， 则方差var(n)=[(x1-Ex)^2+(x2-Ex)^2+……+(xn-EX)^2]/n 。
方差不仅仅表达了样本偏离均值的程度 ， 更是揭示了样本内部彼此波动的程度 ， 也可以理解为方差代表了样本彼此波动的期望 。 当然 ， 这个结论是在二阶统计矩下成立 。

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