方差

方差和协方差转换公式是Cov(x，y)=E（XY）-E（X）*E（Y）。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。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。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。方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。方差在统计描述和概率分布中各有不同的定义，并有不同的公式。

协方差公式Sxy=cov(X,Y)=E[(x-E(X))(y-E(Y))]均方根误差是预测值与真实值偏差的平方与观测次数n比值的平方根，在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替。标准误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感，所以，标准误差能够很好地反映出测量的精密度。这正是标准误差在工程测量中广泛被采用的原因。因此，标准差是用来衡量一组数自身的离散程度，而均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差，它们的研究对象和研究目的不同，但是计算过程类似。

一共应该有四项

Excel里面有两个协方差函数：COVARIANCE.P和COVARIANCE.S其中：COVARIANCE.P的公式如下，用来计算全集：COVARIANCE.S的公式如下，用来计算样本：用法如下：

先帮他求解的时候，根据他这个性质还有就是具体的运算过程，我们可以找到一个最简单的优化证明方法是非常简单的。

实际上协方差的公式是这样表达的：cov(A，B)=stdA*stdB*cor(A，B)其中stdA为资产组合A的标准差，stdB为资产组合B的标准差，cor(A，B)为资产组合A和B之间的相关系数。（你提供的协方差=相关系数*Var1*Var2公式并不正确，若要这样表达应为协方差=相关系数*(Var1*Var2)^(1/2)）故此根据上述的式子和数据可得cov(A，B)=stdA*stdB*cor(A，B)=2.24%*2.24%*1=0.0005注意对于协议差的计算应该要忽略两个组合之间的所占的投资比例，原因是协议差的计算并不涉及相关比例的问题，而对于两个投资组合的方差则要考虑到投资所占比例问题，原因是在这个计算中投资比例会影响方差的结果，这是两个投资组合的方差公式：VAR(A，B)=x^2*varA+(1-x)^2*varB+2x(1-x)*cov(A，B)注：X为投资组合A所占的投资比例，故此投资组合了相应的投资比例为1-X

六个常见分布的期望和方差：1、均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。2、二项分布，期望是np，方差是npq。3、泊松分布，期望是p，方差是p。4、指数分布，期望是1/p,方差是1/(p的平方)。5、正态分布，期望是u，方差是&的平方。6、x服从参数为p的0-1分布，则e(x)=p，d(x)=p(1-p)。方差计算注意事项协方差矩阵计算的是不同维度之间的协方差，而不是不同样本之间的，结合下面的2理解，每个样本有很多特征，每个特征就是一个维度。根据公式，计算协方差需要计算均值，那是按行计算均值还是按列，协方差矩阵是计算不同维度间的协方差，要时刻牢记这一点。

标准差 D (X ) = E [X - E(X)]2 根号D (X )为 X 的均方差或标准差 常用公式D(X)=E(X2)-E2(X) 协方差 COV（X,Y）=E([X-E(X)][Y-E(Y)]) 相关系数 协方差/[根号D（X）*根号D（Y）]

1、标准差计算公式是标准差σ=方差开平方。标准差，中文环境中又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。 2、协方差cov计算公式是：cov(x,y)=EXY－EX*EY。 3、相关系数介于区间[-1，1]内。当相关系数为-1，表示完全负相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相反。当相关系数为+1时，表示完全正相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相同。当相关系数为0时，表示不相关。

方差和期望的关系公式：DX=EX^2-(EX)^2。若随机变量X的分布函数F(x)可表示成一个非负可积函数f(x)的积分，则称X为连续性随机变量，f(x)称为X的概率密度函数（分布密度函数）。将第一个公式中括号内的完全平方打开得到：DX=E(X^2-2XEX+(EX)^2)=E(X^2)-E(2XEX)+(EX)^2=E(X^2)-2(EX)^2+(EX)^2=E(X^2)-(EX)^2，离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围(取值)确定。方差计算注意事项协方差矩阵计算的是不同维度之间的协方差，而不是不同样本之间的。（结合下面的2理解，每个样本有很多特征，每个特征就是一个维度）。根据公式，计算协方差需要计算均值，那是按行计算均值还是按列，协方差矩阵是计算不同维度间的协方差，要时刻牢记这一点。望采纳

协方差cov计算公式是：cov(x,y)=EXY－EX*EYEX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY。协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论。扩展资料如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值；如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个变量大于自身的期望值时另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0，因为两个独立的随机变量满足E[XY]=E[X]E[Y]。但是，反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0，二者并不一定是统计独立的。

先求出总的平均数！例：共给出a.b.c.d.e五位数。它们的平均数求得为x,该组数的方差S=1/5[(a-x)"+(b-x)"+(c-x)"+(d-x)"+(e-x)"]{其中 " 为平方}请采纳，谢谢

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。 方差和标准差。方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差为方差的算术平方根，用S表示。方差相应的计算公式为 标准差与方差不同的是，标准差和变量的计算单位相同，比方差清楚，因此很多时候我们分析的时候更多的使用的是标准差。 相对标准偏差就是指:标准偏差与测量结果算术平均值的比值，即： 相对标准偏差（RSD）=标准偏差（SD）/计算结果的算术平均值（X）*100% 该值通常用来表示分析测试结果的精密度。

u03b1 u03b3 u03b2uff1f

一、计算方差：打开EXCELl，在表格中输入需要计算方差的数值，点击“fx”。二、选中需要计算方差数值的单元格，点击“fx”。三、在弹出来的对话框里，搜索函数“VARPA”，点击转到，点击右下角的确认。四、在函数参数的Value1输入或选中需要进行方差计算的数值，点击确定。五、完成。六、标准差计算，同文件，选中需要计算方差数值的单元格，点击“fx”。七、在弹出来的对话框里，搜索函数“STDEVPA”，点击转到，点击右下角的确认。八、在函数参数的Value1输入或选中需要进行标准差计算的数值，点击确定。九、完成。

高三数学教材（选修II）说：方差是“均方差”的简称。一些中学数学教辅资料，均是“以本为本”，均照搬教材的说法。然而，我找遍了所有大学教材，几乎都是说：均方差为“标准差”，《数学手册》（人民教育出版社.1977.12,书号13012.0165,1979年5月第1版）789页说Ｄξ的平方根称为均方差（或标准差).

方差 s=[(x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2]/n 　　(x为平均数) 标准差=方差的算术平方根

方差和标准差的公式：标准差=sqrt(((x1-x)^2+(x2-x)^2+……(xn-x)^2)/n)，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量，标准差是方差的算术平方根，标准差能反映一个数据集的离散程度。简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。虽然样本的真实值是不可能知道的，但是每个样本总是会有一个真实值的，不管它究竟是多少。可以想象，一个好的检测方法，其检测值应该很紧密的分散在真实值周围。如果不紧密，与真实值的距离就会大，准确性当然也就不好了，不可能想象离散度大的方法，会测出准确的结果。因此，离散度是评价方法的好坏的最重要也是最基本的指标。

若x1,x2,x3.xn的平均数为m则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.+(xn-m)^2]标准差s=√1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.+(xn-m)^2]方差公式是一个数学公式，是数学统计学中的重要公式，应用于生活中各种事情，方差越小，代表这组数据越稳定，方差越大，代表这组数据越不稳定 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：记则前面两项恰为 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。

方差是标准差的平方

平均差：平均差是表示各个变量值之间差异程度的数值之一。指各个变量值同平均数的离差绝对值的算术平均数。标准差：是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。方差：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。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。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。极差：极差又称范围误差或全距(Range)，以R表示，是用来表示统计资料中的变异量数(measures of variation)，其最大值与最小值之间的差距，即最大值减最小值后所得之数据。是指一组数据内的最大值和最小值之间的差异.区别：1、平均差是说明集中趋势的,标准差是说明一组数据的离中趋势的.平均差是反应各标志值与算术平均数之间的平均差异,是各个数据与平均值差值的绝对值的平均数；标准差是离均差平方和平均后的方根,更能反映一个数据集的离散程度。2、方差是每个数减去平均数的平方的和,标准差是把方差除以我们的关注的事物的个数，方差=(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]，标准差=方差的算术平方根。3、平均差是总体所有单位与其算术平均数的离差绝对值的算术平均数。方差是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数。联系：极差越大,平均差的代表性越小,反之亦然；标准差越大,平均差的代表性越小,反之亦然，方差的算术平方根=标准差。扩展资料：方差的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。方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差为方差的算术平方根，用S表示。方差相应的计算公式为：标准差与方差不同的是，标准差和变量的计算单位相同，比方差清楚，因此很多时候我们分析的时候更多的使用的是标准差。参考资料来源：百度百科——方差百度百科——极差百度百科——标准差百度百科——平均差

极差、平均差、标准差的特点： 极差是指一组数据内的最大值和最小值之间的差异。 平均差是说明集中趋势的，标准差是说明一组数据的离中趋势的。 极差越大，平均差的代表性越小，反之亦然；标准差越大，平均差的代表性越小，反之亦然。

void pl(int x,int y){int pfhe,pfcha,lfhe,lfcha;pfhe=x*x+y*y; //pingfang hepfcha=x*x-y*y; //pingfang challfhe=x*x*x+y*y*y;//lifang helfcha=x*x*x-y*y*y;//lifang cha}

M=(X1+X2+...+Xn)/nx-bar=（x1*f1 + x2*f2+ ... xk*fk）/nS^2=(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]

给，我们学校的课件，幸好我还留着。233

x是均匀分布期望：EX=(a-a)/2=0方差：DX=(a+a)^2/12=(a^2)/3

　　小伙伴们是否还记得什么是方差?什么是标准差吗?下面就让我来回顾一下吧，希望大家喜欢。 　　标准差 　　也称均方差 各数据偏离平均数的距离(离均差)的平均数，它是离差平方和平均后的方根。用u03c3表示。因此，标准差也是一种平均数 标准差是方差的算术平方根。 　　方差 　　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、 标准差 有什么区别 　　为什么要每个数与平均相减再取平方，取它们的差的绝对值不也可以吗?? 比如一组数据: 7.5,7.5,10,10,10 另一组数据: 6,9,10,10,10 　　两组数据的平均数显然都是9 　　他们与平均数的差的绝对值都为6 　　第一组数据的方差=7.5 第二组数据的方差=12 　　不相等了吧~~~方差把数据中数值的拨动给扩大了~~ 使得一些很难从其他数据中看到的给显示了出来~~ 　　方差(Variance)是实际值与期望值之差的平方平均数, 而标准差(Standard deviation)是方差的算术平方根. 　　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。 　　方差和标准差。方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差为方差的算术平方根，用S表示。方差相应的计算公式为 标准差与方差不同的是，标准差和变量的计算单位相同，比方差清楚，因此很多时候我们分析的时候更多的使用的是标准差。 　　DSTDEV() 操作目标是样本总体的部分样本。此值是估算全局标准偏差。 　　DSTDEVP()如果数据库中的数据为样本总体，则此值是真实标准偏差。 　　这根统计学有关。前者是利用部分数据推测全局样本的标准偏差。内部使用的统计公式不一样你就不要纠结了。有兴趣你必须找一本统计学看看。或者到百度上看看标准偏差 词条。 　　后者是全局的实际标准偏差。 　　应用范围不一样 。 　　一般来说做样本调查都没办法调查样本总体。只能随机在总体中抽取有代表性的样本构成研究对象。 　　因此此时你得到的数据都是部分样本。此时应该使用dstdev() ，来估算全局样本偏差。 　　如果你使用的是dstdevp()，那么得到的结果只是采样样本的偏差。 猜你喜欢 1. 数学期望与方差的关系 2. excel2010标准差函数如何使用 3. excel标准差率函数怎么使用 4. 标准差用英语怎么说 5. 初二数学方差和标准差知识检测试题及答案 6. WPS表格怎么求标准差 7. Excel表格标准差怎么计算 8. 如何用excel计算标准差的方法

标准差公式是：s=sqrt(s^2)。方差公式是：s^2=/n。标准差公式和方差公式是数学统计学中的重要公式。是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量，标准差是方差的算术平方根，标准差能反映一个数据集的离散程度。简介简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。虽然样本的真实值是不可能知道的，但是每个样本总是会有一个真实值的，不管它究竟是多少。可以想象，一个好的检测方法，其检测值应该很紧密的分散在真实值周围。如果不紧密，与真实值的距离就会大，准确性当然也就不好了，不可能想象离散度大的方法，会测出准确的结果。因此，离散度是评价方法的好坏的最重要也是最基本的指标。

方差和标准差的区别如下：1、概念不同。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；标准差是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。2、样本不同。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。3、对于数据的表现不同。真正能反映稳定性的是标准差，因为它的单位和数据的单位是一样的，而方差的单位是数据单位的平方，所以方差有点夸大波动的情况。4、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，用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。标准差在概率统计中常做统计分布程度上的测量，反映组内个体之间的离散程度，平均数相同的两组数据，标准差未必相同。

方差计算公式：s^2=(1/n)*[(x1-x0)^2 + (x2-x0)^2 +...+ (xn-x0)^2]极差计算公式：x=xmax-xmin标准差=方差的算术平方根

样本平均值的概念很简单：所有数据之和除以数据点的个数，以此表示数据集的平均大小；其数学定义为 方差、标准差方差这一概念的目的是为了表示数据集中数据点的离散程度；其数学定义为： 标准差与方差一样，表示的也是数据点的离散程度；其在数学上定义为方差的平方根： 为什么使用标准差？与方差相比，使用标准差来表示数据点的离散程度有3个好处：表示离散程度的数字与样本数据点的数量级一致，更适合对数据样本形成感性认知。依然以上述10个点的CPU使用率数据为例，其方差约为41，而标准差则为6.4；两者相比较，标准差更适合人理解。表示离散程度的数字单位与样本数据的单位一致，更方便做后续的分析运算。在样本数据大致符合正态分布的情况下，标准差具有方便估算的特性：66.7%的数据点落在平均值前后1个标准差的范围内、95%的数据点落在平均值前后2个标准差的范围内，而99%的数据点将会落在平均值前后3个标准差的范围内。平均值与标准差的适用范围及误用大多数统计学指标都有其适用范围，平均值、方差和标准差也不例外，其适用的数据集必须满足以下条件：中部单峰：数据集只存在一个峰值。很简单，以假想的CPU使用率数据为例，如果50%的数据点位于20附近，另外50%的数据点位于80附近（两个峰），那么计算得到的平均值约为50，而标准差约为31；这两个计算结果完全无法描述数据点的特征，反而具有误导性。这个峰值必须大致位于数据集中部。还是以假想的CPU数据为例，如果80%的数据点位于20附近，剩下的20%数据随机分布于30~90之间，那么计算得到的平均值约为35，而标准差约为25；与之前一样，这两个计算结果不仅无法描述数据特征，反而会造成误导。遗憾的是，在现实生活中，很多数据分布并不满足上述两个条件；因此，在使用平均值、方差和标准差的时候，必须谨慎小心。如果数据集仅仅满足一个条件：单峰。那么，峰值在哪里？峰的宽带是多少？峰两边的数据对称性如何？有没有异常值(outlier)？为了回答这些问题，除了平均值、方差和标准差，需要更合适的工具和分析指标，而这，就是中位数、均方根、百分位数和四分差的意义所在。中位数对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。（中位数：中位数是(n+1)/2位置上的值）至于样本个数，从以上各个概念的公式中你也可以看到，平均值、中位数、方差、标准差等这些参数的大小都是跟样本个数即N有关的。

1、概念不同统计中的方差（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；标准差是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根；2、计算方法不同式中的s_表示方差，x1、x2、x3、.......、xn表示样本中的各个数据，M表示样本平均数；标准差=方差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2)/n)。标准差（StandardDeviation），是离均差平方的算术平均数（即：方差）的算术平方根，用σ表示。标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量依据。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。标准差（StandardDeviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statisticaldispersion）上的测量。标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它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：为非负数值，与测量资料具有相同单位。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。简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。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。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。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。方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。

极差极差是用来反映一组数据变化范围的大小．我们可以用一组数据中的最大值减去最小值所得的差来反映这组数据的变化范围，用这种方法得到的差就称为极差．极差＝最大值－最小值极差仅只表示一组数据变化范围的大小，只对极端值较为敏感，而不能表示其它更多的意义．2、方差方差是反映一组数据的整体波动大小的指标，它是指一组数据中各数据与这组数据的平均数的差的平方的平均数，它反映的是一组数据偏离平均值的情况．求一组数据的方差可以简记为：“先平均，再求差，然后平方，最后再平均．”通常用表示一组数据的方差，用表示一组数据的平均数，、、…表示各数据．方差计算公式是：s2= [(x1-)2+(x2-)2+…+(xn-)2]；3、标准差在计算方差的过程中，可以看出的数量单位与原数据的不一致，因而在实际应用时常常将求出的方差再开平方，这就是标准差．标准差＝，方差＝标准差2．一组数据的标准差计算公式是，其中为个数据的平均数．方差和标准差都是用来描述一组数据波动情况的特征数，常用来比较两组数据的波动大小．方差较大的波动较大，方差较小的波动较小，方差的单位是原数据的单位平方，标准差的单位与原数据的单位相同．在解决实际问题时，常用样本的方差来估计总体方差方法去考察总体的波动情况．

极差是指一组数据内的最大值和最小值之间的差异. 平均差是说明集中趋势的,标准差是说明一组数据的离中趋势的. 一组数据中各数据与平均数的差的平方和的平均数叫做这组数据的方差； 极差越大,平均差的代表性越小,反之亦然；标准差越大,平均差的代表性越小,反之亦然. 方差的算术平方根=标准差

标准差公式是：s=sqrt(s^2)。方差公式是：s^2=/n。标准差公式和方差公式是数学统计学中的重要公式。是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量，标准差是方差的算术平方根，标准差能反映一个数据集的离散程度。简介简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。虽然样本的真实值是不可能知道的，但是每个样本总是会有一个真实值的，不管它究竟是多少。可以想象，一个好的检测方法，其检测值应该很紧密的分散在真实值周围。如果不紧密，与真实值的距离就会大，准确性当然也就不好了，不可能想象离散度大的方法，会测出准确的结果。因此，离散度是评价方法的好坏的最重要也是最基本的指标。

1、方差的意义在于反映了一组数据与其平均值的偏离程度；2、方差是衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。3、方差的特性在于：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。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。4、标准差是方差的算术平方根，意义在于反映一个数据集的离散程度。

反映的是一组数据的集中与离散程度、波动与稳定状况，一般的标准差和方差越小说明数据越集中、越稳定，反之越离散。当然还要是具体情况而定

方差是标准差的平方，两者都反映多次测量结果之间的差异程度，如果对某一量只测量一次，那么没有方差和标准差，或者说为零。误差是反映测量值与真值的差距，不是统计学的概念，无法相比较。也可以用随机不确定度来说

脂砚斋《红楼梦旨义》：此书只是着意于闺中，故叙闺中之事切，略涉于外事者则简，不得谓其不均也。此书不敢干涉朝廷，凡有不得不用朝政者，只略用一笔带出，盖实不敢以写儿女之笔墨唐突朝廷之上也，又不得谓其不备。诗曰：浮生着甚苦奔忙，盛席华筵终散场。悲喜千般同幻渺，古今一梦尽荒唐。谩言红袖啼痕重，更有情痴抱恨长。字字看来皆是血，十年辛苦不寻常。 [9]

【答案】：【答案要点】方差和标准差是表示一组数据离散程度的最好指标。其值越大，表示次数分布的离散程度越大，该组数据越分散；其值越小，表示次数分布的而数据比较集中，离散程度越小。标准差具备一个好的差异量数应具备的条件：(1)反应灵敏，每个数据取值的变化，方差或标准差都随之变化；(2)计算公式严密确定；(3)容易计算；(4)适合代数运算；(5)受抽样变动影响小，即不同样本的标准差或方差比较稳定；(6)简单明了，虽然与其他差异量数比较稍有不足，但其意义还是较明白的。

方差表示的是一组数据波动程度的大小。极差表示一组数据最大值和最小值的差距大小。极差应用的比较少，方差可以用来比较两组数据，哪一组更稳定一些，比如两名射击

关于“方差” 和 “标准差”的关系（之前做的笔记，可以分享给你，扩充知识）【方差是标准差的一种过程量】标准差就是为了描述数据集的波动大小、离散程度、变异性而发明的。标准差其实就是“标准化”方差，知道为啥叫标准差了吧？因为方差被标准化了，前人取名都是有他的逻辑的。标准化这个词用的好，你可以理解为方差只是一个过程量。【为何取平方表征？】随机值和均值比较出现负偏差的时候，要取反才能和其他值比较，在我们仅关心不同样本之间的随机值的离散程度的时候，为了比较方便，统一取平方值进行比较。记住一点，方差只有比较意义，没有数字意义；标准差既有比较意义，也有数字意义。【为何不用绝对值？】那么为什么要平方而不是取绝对值呢？因为，如果取绝对值，有个很大的问题，就是不可导。学过导数的同学都明白，|x|=y当x＝0时，该式子不可导，那么方差取绝对值就有同样的问题。在这个微积分极其重要的时代，不可导不是个令人讨厌的性质吗？既然如此，我们自然取处处可导的平方而不是绝对值。【有了方差为什么还要标准差？】如果你理解了上面的内容，就会知道最终我们想要的是标准差，方差只不过是计算的中间过程。衡量数据自然要数据单位一致，标准差单位和数据单位一致。

平均差：平均差是表示各个变量值之间差异程度的数值之一。指各个变量值同平均数的离差绝对值的算术平均数。标准差：是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。方差：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。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。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。极差：极差又称范围误差或全距(Range)，以R表示，是用来表示统计资料中的变异量数(measuresofvariation)，其最大值与最小值之间的差距，即最大值减最小值后所得之数据。是指一组数据内的最大值和最小值之间的差异.区别：1、平均差是说明集中趋势的,标准差是说明一组数据的离中趋势的.平均差是反应各标志值与算术平均数之间的平均差异,是各个数据与平均值差值的绝对值的平均数；标准差是离均差平方和平均后的方根,更能反映一个数据集的离散程度。2、方差是每个数减去平均数的平方的和,标准差是把方差除以我们的关注的事物的个数，方差=(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]，标准差=方差的算术平方根。3、平均差是总体所有单位与其算术平均数的离差绝对值的算术平均数。方差是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数。联系：极差越大,平均差的代表性越小,反之亦然；标准差越大,平均差的代表性越小,反之亦然，方差的算术平方根=标准差。扩展资料：方差的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。方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差为方差的算术平方根，用S表示。方差相应的计算公式为：标准差与方差不同的是，标准差和变量的计算单位相同，比方差清楚，因此很多时候我们分析的时候更多的使用的是标准差。参考资料来源：搜狗百科——方差搜狗百科——极差搜狗百科——标准差搜狗百科——平均差

标准差公式是：s=sqrt(s^2)。方差公式是：s^2=/n。标准差公式和方差公式是数学统计学中的重要公式。是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量，标准差是方差的算术平方根，标准差能反映一个数据集的离散程度。简介简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。虽然样本的真实值是不可能知道的，但是每个样本总是会有一个真实值的，不管它究竟是多少。可以想象，一个好的检测方法，其检测值应该很紧密的分散在真实值周围。如果不紧密，与真实值的距离就会大，准确性当然也就不好了，不可能想象离散度大的方法，会测出准确的结果。因此，离散度是评价方法的好坏的最重要也是最基本的指标。

根据切比雪夫不等式公式有：P{|X?E(X)|≥ε}≤D(x)ε2，于是：P{|X?E(X)|≥2}≤D(x)22＝12．

X+Y, X-Y 在这个问题上无区别。切比雪夫不等式：设X的方差存在，对任意ε>0 P{|X-EX|>=ε}<=DX/ε^2 或者P{|X-EX|<ε}>=1-(DX/ε^2)E(X-Y)=EX-EY=0COV(X,Y)=Ρxy*√DX*√DY=0.5*1*2=1D(X-Y)=DX-2cov(X,Y)+DY=3你就将X-Y看做一个随机变量P{|X-Y-0|≥6}<=D(X-Y)/ε^2 这里ε=6P{|X-Y-0|≥6}<=D(X-Y)/ε^2=1/12

根据切比雪夫不等式有：P（|X-EX|≥ε ）≤VarX?2随机变量X的数学期望E（X）=7，方差D（X）=5，故有：P{2＜X＜12}=P{|X-7|＜5}而对于P{|X-7|≥5}≤DX52=15P{2＜X＜12}=P{|X-7|＜5}=1-P{|X-7|≥5}≥45

可以。利用切比雪夫不等式，可以证明方差为0，意味着随机变量的取值集中在一点上。数学上的切比雪夫总和不等式，或切比雪夫不等式，以切比雪夫命名，切比雪夫不等式是指在任何数据集中，与平均数超过K倍标准差的数据占的比例至多是1/K^2。在概率论中，切比雪夫不等式显示了随机变数的几乎所有值都会接近平均，这个不等式以数量化这方式来描述。

一、切比雪夫不等式在说什么具体是指：当拥有一组数据的期望和方差时，可以通过一个不等式来对该组数据中某个存在的数值进行概率大小的估计，这个不等式就叫切比雪夫不等式。二、不等式设X是随机变量的期望 和方差 都存在，则对任意常数K>0，有： 或 是指X到 的距离＞k的概率等于方差/k平方的比值，如下图所示：通俗的说就是：X离 越远，则概率越小；X离 越近，则概率越大；或者也可以理解为：X大概率会位于 值的附近。三、示例假设已知全班的数学考试成绩的平均值为90分，分数的方差为16，那么有多少人超过100分？已知： 公式：即： ，所以：分数超过100分人所占的比例小于等于16%注意分数一定是≥0分的，不存在负数，所以X-90只有一种可能

切比雪夫不等式是不等式，ε是任意正数，当ε比较小的时候，会得到概率小于一个大于1的数或者大于一个负数，这显然成立，但是没有什么实际意义。

数学期望和方差公式有：DX=E(X)^2-(EX)^2；EX=1/P，DX=p^2/q；EX=np，DX=np(1-p)等等。对于2项分布(例子：在n次试验中有K次成功，每次成功概率为P，其分布列求数学期望和方差)有EX=np，DX=np(1-p)。n为试验次数 p为成功的概率。对于几何分布(每次试验成功概率为P，一直试验到成功为止)有EX=1/P，DX=p^2/q。还有任何分布列都通用的。DX=E(X)^2-(EX)^2。在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。高中数学期望与方差公式应用：1）随机炒股。随机炒股也就是闭着眼睛在股市中挑一只股票，并且假设止损和止盈线都为10%，因为是随机选股，那么胜率=败率，由于印花税、佣金和手续费的存在，胜率=败率<50%，最后的数学期望一定为负，可见随机炒股，长期的后果，必输无疑。2）趋势炒股。趋势炒股是建立在惯性理论上的，胜率跟经验有很大关系，基本上平均胜率可以假定为60%，则败率为40%，一般趋势投资者本着赚点就跑，亏了套死不卖的原则，如涨10%止盈，跌50%止损，数学期望为EP=60%*10%-40%*50%=-0.14，必输无疑。

方差公式：S^2=〈(M－x1)^2+(M－x2)^2+(M－x3)^2+…+(M－xn)^2〉╱n平均数：M=(x1+x2+x3+…+xn)/n （n表示这组数据个数，x1、x2、x3……xn表示这组数据具体数值）。期望的公式：E=X1*P1+X2*P2+X3*P3+.+Xn*Pn扩展资料需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。大数定律规定，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。

对于2项分布(例子:在n次试验中有k次成功,每次成功概率为p,他的分布列求数学期望和方差)有ex=npdx=np(1-p)n为试验次数p为成功的概率对于几何分布(每次试验成功概率为p,一直试验到成功为止)有ex=1/pdx=p^2/q还有任何分布列都通用的dx=e(x)^2-(ex)^2

对于2项分布(例子:在n次试验中有k次成功,每次成功概率为p,他的分布列求数学期望和方差)有ex=npdx=np(1-p)n为试验次数p为成功的概率对于几何分布(每次试验成功概率为p,一直试验到成功为止)有ex=1/pdx=p^2/q还有任何分布列都通用的dx=e(x)^2-(ex)^2

关于哪个方面的？

1.X~N(a,b)正态分布，则E(X)=a，D(X)=b。2,X~U(a,b)均匀分布，则E(X)=(a+b)/2，D(X)=(b-a)^2/12。3.X~B(n,p)二项分布，则E(X)=np，D(X)=np(1-p)。4.X服从参数为λ的指数分布，则E(X)=1/λ,D(X)=1/λ^2。5.X服从参数为λ的泊松分布，则E(X)=D(X)=λ。6.X服从参数为p的0-1分布，则E(X)=p，D(X)=p(1-p)。7.X服从参数为p的几何分布，则E(X)=1/p，D(X)=(1-p)/p^2

X~e(λ)属于指数分布期望是：1/λ方差是：1/λ的平方（1/λ/λ)

六个常见分布的期望和方差：1、均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。2、二项分布，期望是np，方差是npq。3、泊松分布，期望是p，方差是p。4、指数分布，期望是1/p,方差是1/(p的平方)。5、正态分布，期望是u，方差是&的平方。6、x服从参数为p的0-1分布，则e(x)=p，d(x)=p(1-p)。二项分布：在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，二项分布服从0-1分布。

六个常见分布的期望和方差：1、均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。2、二项分布，期望是np，方差是npq。3、泊松分布，期望是p，方差是p。4、指数分布，期望是1/p,方差是1/(p的平方)。5、正态分布，期望是u，方差是&的平方。6、x服从参数为p的0-1分布，则e(x)=p，d(x)=p(1-p)。二项分布：在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，二项分布服从0-1分布。

均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12二项分布，期望是np，方差是npq泊松分布，期望是p，方差是p指数分布，期望是1/p,方差是1/(p的平方)正态分布，期望是u，方差是&的平方

常见的有正态分布,二项分布,指数分布,均匀分布 正态分布N~（a,b) EX=a DX=b 二项分布B~（n,p) EX=np DX=np(1-p) 指数分布λ EX=λ分之一 DX=λ^2分之一 均匀分布 在（a,b)之前的范围 EX=2分之a+b DX=(b-a)^212

六个常见分布的期望和方差：1、均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。2、二项分布，期望是np，方差是npq。3、泊松分布，期望是p，方差是p。4、指数分布，期望是1/p,方差是1/(p的平方)。5、正态分布，期望是u，方差是&的平方。6、x服从参数为p的0-1分布，则e(x)=p，d(x)=p(1-p)。方差计算注意事项协方差矩阵计算的是不同维度之间的协方差，而不是不同样本之间的，结合下面的2理解，每个样本有很多特征，每个特征就是一个维度。根据公式，计算协方差需要计算均值，那是按行计算均值还是按列，协方差矩阵是计算不同维度间的协方差，要时刻牢记这一点。

六个常见分布的期望和方差：1、均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。2、二项分布，期望是np，方差是npq。3、泊松分布，期望是p，方差是p。4、指数分布，期望是1/p,方差是1/(p的平方)。5、正态分布，期望是u，方差是&的平方。6、x服从参数为p的0-1分布，则e(x)=p，d(x)=p(1-p)。二项分布：在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，二项分布服从0-1分布。

请逆用平方差公式进行计算1-2^2+3^2-4^2+5^2-6^2+7^2-8^2+…+101^2大神们帮帮忙 1+(3^2-2^2)+(5^2-4^2)+(7^2-6^2)+……(101^2-100^2) =1+2+3+4……+101 =（1+101）×101÷2 =5151 用平方差公式进行计算。（1）701*699 （2）99*101 701*699 =(700+1)(700-1) =700^2-1^2 =490000-1 =489999 99*101 =(100-1)(100+1) =100^2-1^2 =10000-1 =9999 利用平方差公式计算:3(2^2+1)*(2^4+1)*(2^8+1)-2^16 3(2^2+1)*(2^4+1)*(2^8+1)-2^16 =(2^2-1)(2^2+1)(2^4+1)(2^8+1)-2^(16) =(2^4-1)（2^4+1）(2^8+1)-2^16 =(2^8-1)(2^8+2)-2^16 =2^16-1-2^16 =-1 请利用平方差公式计算100^2-99^2+98^2-97^2+…+2^2-1^2 100^2-99^2=(100-99)乘(100+99)=100+99。以此类推，可得原算式＝100+99+98+…+2+1=(1+100)乘100除以2＝5050，谢谢。 利用平方差公式计算: (2+1)(2^2+1)(2^4+1)(2^8+1)+1 题目已经提示了呀：“利用平方差公式” 平方差公式是“(a-b)*(a+b)=a^2-b^2”对吧？但是观察题目里的式子，显然少了(a-b)这一项（因为题目里都是加号的项，却唯独没有减号项），因此，我们便来人为地添上一个减号——分子分母同乘(2-1)： 原式=(2-1)*[(2+1)*(2^2+1)*(2^4+1)*(2^8+1)+1]/(2-1) =[(2-1)*(2+1)*(2^2+1)*(2^4+1)*(2^8+1)+(2-1)*1]/1 =(2^2-1)*(2^2+1)*(2^4+1)*(2^8+1)+1 =(2^4-1)*(2^4+1)*(2^8+1)+1 =(2^8-1)*(2^8+1)+1 =2^16-1+1 =65536 注： 看到这个解法，可能你会问，我是怎么“突然”想到乘一项再除一项(2-1)，从而导致后面的“连锁反应”的？其实嘛，这题的解法看似微妙，但思路还是有迹可寻的，并非是“一下子”想到的。前面开始这段看上去比较“罗嗦”的话，其实就是一步步循序渐进的解题思路了。 用平方差公式计算25×101^2－99^2×25 原式=25*（101+99）（101-99）=10000 利用平方差公式计算:(2+1)(2^2+1)(2^4+1)(2^8+1)+.+(2^2n +1) (2+1)(2^2+1)……(2^2n+1) =(2-1)(2+1)(2^2+1)……(2^2n+1)/(2-1) =(2^2-1)(2^2+1)……(2^2n+1)/1 =(2^4-1)(2^4+1)……(2^2n+1) =…… =2^4n-1 (3m-2n)(-2n-3m)怎样用平方差公式进行计算？ （-2n）^2-(3m)^2 平方差公式是看符号，不变的项的平方减去改变的项的平方 利用平方差公式进行计算：402 2/3*39 1/3 40又2/3*39又 1/3 =（40+2/3）×（40-2/3） =40×40-2/3×2/3 =1600-4/9 =1599又5/9

上面那位是个老师吧？强！

极差方差标准差公式如下：极差＝最大值－最小值方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数，公式为：标准差：标准差=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/n)。是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。扩展资料：简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。虽然样本的真实值是不可能知道的，但是每个样本总是会有一个真实值的，不管它究竟是多少。可以想象，一个好的检测方法，其检测值应该很紧密的分散在真实值周围。如果不紧密，与真实值的距离就会大，准确性当然也就不好了，不可能想象离散度大的方法，会测出准确的结果。因此，离散度是评价方法的好坏的最重要也是最基本的指标。

方差到底是有什么意义？ 方差也是比较数据的一个非常有用的工具 举个例子你就明白了 以前我们要比较两组数据大小一般用平均数，但是有的时候平均数不能非常准确的表示数据 比如 有现在有六只鸡，每三只一组第一组的鸡的斤数分别是 2.5，3，3.5 第二组的鸡的斤数分别是 1，3，5 很显然我们能看出第一组鸡看起来重量的差别不大，第二组鸡的差别就很大，因为鸡本身重量并不大，相差两斤的话一下子就能看出来 可是我们发现这两组鸡重量的平均数是一样的，但是这两组鸡却有明显的差别，这是平均数就不能体现二者的差别，所以我们引入了方差的概念 用每一个数据和这组数的平均数比较，再计算差的平方和，哪一个大就说明这组数据的差别较大 这里面还有一个问题就是为什么要平方，因为每个数和平均数的差有正有负，而我们只关心差的绝对值，但是用绝对值会使计算繁琐，所以用平方 方差标准差的意义是什么？它们有何特性 1、方差的意义在于反映了一组数据与其平均值的偏离程度； 2、方差是衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。 3、方差的特性在于：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。 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。 4、标准差是方差的算术平方根，意义在于反映一个数据集的离散程度。 标准差的数值的大小代表什么意义?标准差大好还是小好? 标准差也被称为标准恭差，或者实验标准差。简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。 一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。 一般来说标准差较小为好，这样代表比较稳定。 统计学中的标准差有什么意义？ 方差方差和标准差： 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。 数学上一般用E{[X-E(X)]^2}来度量随机变量X与其均值E(X)的偏离程度，称为X的方差。 定义 设X是一个随机变量，若E{[X-E(X)]^2}存在，则称E{[X-E(X)]厂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 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^2D(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。 标准差 标准差(Standard Deviation) 各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数，它是离差平方和平均后的方根。用σ表示。因此，标准差也是一种平均数 标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。 例如，A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B组的分数为73、72、71、69、68、67。 这两组的平均数都是70，但A组的标准差为17.08分，B组的标准差为2.16分，说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。 方差,标准差的概念是什么？ 标准差(Standard Deviation) 各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数，它是离差平方和平均后的方根。用σ表示。因此，标准差也是一种平均数 标准差是方差的算术平方根。 标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。 例如，A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B组的分数为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70，但A组的标准差为17.08分，B组的标准差为2.16分，说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。 标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差。 关于这个函数在EXCEL中的STDEVP函数有详细描述，EXCEL中文版里面就是用的“标准偏差”字样。但我国的中文教材等通常还是使用的是“标准差”。 公式如图。 P.S. 在EXCEL中STDEVP函数就是下面评论所说的另外一种标准差，也就是总体标准差。在繁体中文的一些地方可能叫做“母体标准差” 因弧有两个定义,用在不同的场合: 如是总体,标准差公式根号内除以n, 如是样本,标准差公式根号内除以（n-1), 因为我们大量接触的是样本,所以普遍使用根号内除以（n-1),

方差和标准差： 右图为计算公式 Variance"s formula 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。 数学上一般用E{[X-E(X)]^2}来度量随机变量X与其均值E(X)的偏离程度，称为X的方差。 定义设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 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)。

标准差（Standard Deviation） ,也称均方差（mean square error）,是各数据偏离平均数的距离的平均数,它是离均差平方和平均后的方根,用σ表示.标准差是方差的算术平方根.标准差能反映一个数据集的离散程度.平均数相同的,标准差未必相同 方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数

极差是指一组数据内的最大值和最小值之间的差异。平均差是说明集中趋势的，标准差是说明一组数据的离中趋势的。一组数据中各数据与平均数的差的平方和的平均数叫做这组数据的方差；极差越大，平均差的代表性越小，反之亦然；标准差越大，平均差的代表性越小，反之亦然。方差的算术平方根=标准差 平均数公式为：　　平均数=(a1+a2+…+an)/n　　如：　　3，4，5的平均数为：　　(3+4+5)/3=4中位数 是数据排序后,位置在最中间的数值比如有 1 4 7 11 13 中位数就是7 M的位置=(1+n)/2众数 就是在一排数字中，出现次数最多的数字方差=(每个样本-平均值)的平方的和 标准差：因为有两个定义,用在不同的场合:如是总体,标准差公式根号内除以n,如是样本,标准差公式根号内除以（n-1),极差=最大值-最小值

方差开根号取正的那个就是标准差。方差反应了一组数据平均程度，方差大于等于0。方差越大，数值间差的越大，比方说1个亿和1之间差距很大，而如果一组数据全是1，即同一常数，方差为0。

若每个数都加上a,则现在的平均数为x+a, 方差为y 标准差为 z，若每个数都乘以a,则现在的平均数为ax, 方差为aay 标准差为 az，若每个数都乘以a并且加上b,则现在的平均数为ax+b, 方差为aay 标准差为 az，

极差方差标准差公式如下：极差＝最大值－最小值方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数，公式为：标准差：标准差=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/n)。是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。扩展资料：简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。虽然样本的真实值是不可能知道的，但是每个样本总是会有一个真实值的，不管它究竟是多少。可以想象，一个好的检测方法，其检测值应该很紧密的分散在真实值周围。如果不紧密，与真实值的距离就会大，准确性当然也就不好了，不可能想象离散度大的方法，会测出准确的结果。因此，离散度是评价方法的好坏的最重要也是最基本的指标。

标准差就是将方差开方得到。意义上有什么不同？很简单。标准差的单位和测量值的单位是一样的，这点在实际物理等应用中很重要！！！而方差的单位是其平方。

标准差 也称均方差 各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数,它是离差平方和平均后的方根.用σ表示.因此,标准差也是一种平均数 标准差是方差的算术平方根. 方差 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、标准差的意义? 随机变量ξ方差的意义在于描述随机变量稳定与波动、集中与分散的状况.标准差则体现随机变 量取值与其期望值的偏差.标准差是方差的平方根,在量纲上它与数学期望一致. 在实际问题中,若有两个随机变量ξ1、ξ2,且Eξ1=Eξ2或Eξ1与Eξ2比较接近时,我们常用 Dξ1与Dξ2来比较这两个随机变量.差值大的,则表明该随机变量的取值较为离散,反之则表明它较 为集中.同样,标准差的值较大,则表明该随机变量的取值与其期望值的偏差较大,反之,则表明此 偏差较小.

1）求一组数据的方差一般是先求这组数据的平均数； 再求这所有的数与这个平均数的差的“平方和”； 用这个平方和除以这组数据的个数即为“方差”。 2）标准差即是方差的算术平方根。 如求2，4，6的方差和标准差： 解：2，4，6平均数为（2+4+6）/3=4；

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.标准差=方差的算术平方根,标准差 ,也称均方差,是各数据偏离平均数的距离的平均数,它是离均差平方和平均后的方根,用σ表示.标准差是方差的算术平方根.标准差能反映一个数据集的离散程度.平均数相同的,标准差未必相同.平均差是总体所有单位的平均值与其算术平均数的离差绝对值的算术平均数.　　平均差是一种平均离差.离差是总体各单位的标志值与算术平均数之差.因离差和为零,离差的平均数不能将离差和除以离差的个数求得,而必须讲离差取绝对数来消除正负号.

设E(x)为数学期望则：方差为D（x）=E{[X-E(X)]2}(那个2是平方啊)! 对D(X)开平方就得到了标准差,标准差又称均方差

计算公式如下：1、方差公式：2、标准方差公式（1)：3、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。方差的概念：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。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。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。方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。

标准方差的计算公式：每一个数与这个数列的平均值的差的平方和，除以这个数列的项数，再开根号。下面做一下解释：1、数据分布离平均值越近，标准方差越小；数据分布离平均值越远，标准方差越大。2、标准方差为0，意味着数列中每一个数都相等。3、序列中每一个数都加上一个常数，标准方差会保持不变。4、序列中每一个数都乘以不为零的数n，标准方差扩大n倍。