方差

标准差是方差的算数平方根形式计算时只要将方差开平方即可

如何在Excel中计算标准差和方差，下面一起来看看吧，希望对大家有所帮助。1、首先打开电脑上的Excel，输入所要计算的数据值。2、然后找到Excel右上角的【自动求和】点击它。3、接着在下拉菜单点击【其他函数】。4、最后在弹出的窗口里选择（方差）STDEV，标准差是（STDEVP），点击确定即可成功运算。

定义公式数学实际含义 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。 标准差：方差开根号。 协方差：衡量两个变量之间的变化方向关系。 方差、标准差、和协方差之间的联系与区别： 方差和标准差都是对一组（一维）数据进行统计的，反映的是一维数组的离散程度；而协方差是对2维数据进行的，反映的是2组数据之间的相关性。 标准差和均值的量纲（单位）是一致的，在描述一个波动范围时标准差比方差更方便。 方差可以看成是协方差的一种特殊情况，即2组数据完全相同。 协方差只表示线性相关的方向，取值正无穷到负无穷。 协方差只是说明了线性相关的方向，说不能说明线性相关的程度，若衡量相关程度，则使用相关系数

方差=平方的均值减去均值的平方。例：有 1、2、3、4、5这组样本，其平均数为（1+2+3+4+5）/5=3，而方差是各个数据分别与其和的平均数之差的平方的和的平均数，则为：[(1-3)^2+(2-3)^2+(3-3)^2+(4-3)^2+(5-3)^2]/5=2，方差为2。方差的公式：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。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s2就表示方差。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，记作S2。

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。标准差平方就是方差

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．

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

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

1、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。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。

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。

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。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。扩展资料：标准差与标准误差都是数理统计学的内容，两者不但在字面上比较相近，而且两者都是表示距离某一个标准值或中间值的离散程度，即都表示变异程度，但是两者是有着较大的区别的。首先要从统计抽样的方面说起，生活或者调查研究中，我们常常无法对某类欲进行调查的目标群体的所有成员都加以施测；而只能够在所有成员（即样本）中抽取一些成员出来进行调查，然后利用统计原理和方法对所得数据进行分析，分析出来的数据结果就是样本的结果，然后用样本结果推断总体的情况。

标准差也称为均方差，是反映一组数据离散程度最常用的一种量化形式，是表示精确度的重要指标。方差是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数。由于方差的计量单位和量纲不便于从经济意义上进行解释，所以实际的统计工作中多用标准差来反映统计数据的差异程度。方差和标准差的计算方法包括简单平均法和加权平均法。简单平均法即将过去各数据之和除以数据总点数以求得算术平均数作为预测值；加权平均法即利用过去若干个按照发生时间顺序排列起来的同一变量的观测值，并以时间顺序数为权数计算出观测值的加权算术平均数，以作为预测未来期间该变量的预测值。

标准差和方差的关系：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。标准差（Standard Deviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）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。

内容如下：1、若x1，x2，x3......xn的平均数为M，则方差公式可表示为：2、标准差的公式：公式中数值X1，X2，X3，......XN(皆为实数)，其平均值(算术平均值)为μ，标准差为σ。标准差主要特点：在真实世界中，除非在某些特殊情况下，找到一个总体的真实的标准差是不现实的，大多数情况下，总体标准差是通过随机抽取一定量的样本并计算样本标准差估计的。从一大组数值当中取出一样本数值组合。常定义其样本标准差：样本方差s是对总体方差σ的无偏估计；s中分母为n-1是因为的自由度为n-1，这是由于存在约束条件 。

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[1]。 称为标准差或均方差，方差描述波动程度。标准差（Standard Deviation） ，数学术语，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。

标准差定义是总体各单位标准值（ xi）与其平均数（μ）离差平方和的算术平均数的 平方根 。它反映组内个体间的离散程度。 所有数减去其平均值的平方和，所得结果除以该组数之个数（或个数减一，即变异数），再把所得值开根号，所得之数就是这组数据的标准差。 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： 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。 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。

问题一：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), 问题二：方差,标准差的概念是什么？ 方差和标准差是用来描述一组数据的波动性的（集中还是分散）标准差的平方就是方差。 一、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）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。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。 二、标准差 ，中文环境中又常称均方差，但不同于均方误差，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近），标准差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。平均数相同的一组数据，标准差未必相同。 注：方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。 问题三：方差 标准差 协方差 有什么区别 首先，方差和标准差通常针对一维数据，也即各个数据描述的是同一类事物，比如身高。标准差为方差的算术平方根。方差和标准差用以刻画各个数据与所有数据平均值的靠近程度，它们的取值越小，则各数据同平均值越为接近。 其次，协方差针对二维数据，也即两个维度的数据描述的是不同类事物，比如身高和体重。协方差用以刻画两类数据间的相关程度，其计算公式见下图。若结果为正值，表示两类数据正相关，比如身高越高，体重越大；若结果为负值，表示两类数据负相关，比如身高越高，体重越小；若结果为0，表示两类数据没有关联，比如身高和体重没有明显关系。另外，结果的绝对值越大，对应相关程度越高。 问题四：方差，平方差，标准差的公式是什么？ 1、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。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。 2、平方差公式（difference of two squares）是数学公式的一种，它属于乘法公式、因式分解及恒等式，被普遍使用。平方差指一个平方数或正方形，减去另一个平方数或正方形得来的乘法公式：a2-b2=(a+b)(a-b) 3、标准差（Standard Deviation） ，中文环境中又常称均方差，但不同于均方误差（mean squared error，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近），标准差是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。假设有一组数值X1,X2,X3,......XN（皆为实数），其平均值（算术平均值）为μ，公式如图。 问题五：方差和标准差的公式分别是什么？ 40分 方差有两个计算公式：法一： s^2=1/n ×[(x1-x)^2+(x2-x)^2+.......+(xn-x)^2] 前x为数据个数，后x为这组数据的平均数，x1、x2、xn等是每个数据 法二： s^2=1/n ×（x1^2 +x2^2 +...+xn^2) -x^2 标准差是方差的平方根，即：s=√1x ×[(x1-x)^2+(x2-x)^2+.......+(xn-x)^2].【【不清楚，再问；满意， 请采纳！祝你好运开！！】】 问题六：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。

不是，方差是标准差的平方

标准差和方差的关系为，标准差是方差的算术平方根，标准差用s表示；方差是标准差的平方，方差用s^2表示。方差和标准差是测度数据变异程度的最重要、最常用的指标。方差是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数。方差的计量单位和量纲不便于从经济意义上进行解释，所以实际统计工作中多用方差的算术平方根——标准差来测度统计数据的差异程度。标准差又称均方差，是离均差平方的算术平均数（即：方差）的算术平方根。

方差和标准差：英文：variationandstandarddeviation右图为计算公式Variance"sformula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)即期望的偏离程度，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)]^2S^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。方差是标准差的平方

先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方，然后再对此变量取平均数，就叫做样本方差。样本方差用来表示一列数的变异程度。样本均值又叫样本均数。即为样本的均值。在许多实际情况下，人口的真实差异事先是不知道的，必须以某种方式计算。 当处理非常大的人口时，不可能对人口中的每个物体进行计数，因此必须对人口样本进行计算。样本方差也可以应用于从该分布的样本的连续分布的方差的估计。具体如图所示：方差的概念与计算公式，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。

高中数学方差的计算公式是样本方差和总体方差的计算公式相同，只是用的数据不同。下面按照不同的知识点展开详细描述。1、方差的定义方差是衡量一组随机变量值偏离其平均值的程度，是各个数据与平均值差值的平方和除以数据个数。方差越大，说明各个数据值之间的离散程度越大，方差越小则说明各个数据值之间的离散程度越小。2、样本方差的计算公式样本方差是针对样本数据计算的方差，其计算公式为：S^2=∑(X−{X})^2/n-1，其中，X是样本数据集，{X}是样本平均数，n是样本数据集的容量。3、总体方差的计算公式总体方差是针对整个总体计算的方差，其计算公式为：σ^2=∑(X−μ)^2/N，其中，X是总体数据集，μ是总体均值，N是总体数据集的容量。4、不同样本大小下的方差计算在实际应用中，有时候需要将不同样本大小下的方差进行比较。此时需要用到方差的标准化，即计算样本标准差和总体标准差。综上所述，方差是描述随机变量分散程度的重要指标，其计算公式包括样本方差和总体方差。在实际应用中需要注意方差的标准化以及样本大小对方差计算的影响。

一般情况下求D(S^2)并不容易，但如果总体服从正态分布N(μ,σ^2)，则(n-1)S^2/σ^2服从自由度为n-1的卡方分布，从而D[(n-1)S^2/σ^2]=2(n-1)，可由此间接求出D(S^2)。在许多实际情况下，人口的真实差异事先是不知道的，必须以某种方式计算。 当处理非常大的人口时，不可能对人口中的每个物体进行计数，因此必须对人口样本进行计算。样本方差也可以应用于从该分布的样本的连续分布的方差的估计。扩展资料：如果大数定律的条件对于平方观测值同样适用，则s2是σ2的一致估计量。 可以看出，估计的方差趋于零。 在Kenney and Keeping（1951：164），Rose和Smith（2002：264）和Weisstein（n.d.）中给出了渐近等效的公式。正态总体的样本均值和样本方差相互独立。方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大）若X的取值比较集中，则方差D（X）较小，若X的取值比较分散，则方差D（X）较大。因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。

除以8

高中的方差公式是：s^2=1/n[（x1-m）^2+（x2-m）^2+…+（xn-m）^2]，式中，设x1，x2，x3……xn的平均数为m。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。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。

样本方差的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。样本方差与总体方差的关系公式是样本方差等于总体方差除以n，总体方差的计算公式分母是n，样本方差的计算公式分母是n-1，抽取样本的目的是推算出总体的信息。

D（x）方差的公式：D（aX+bY）=a2DX+b2DY+2abCov（X，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。

好深奥啊，我去百度看看。。。。

高中数学方差的计算公式是样本方差和总体方差的计算公式相同，只是用的数据不同。下面按照不同的知识点展开详细描述。1、方差的定义方差是衡量一组随机变量值偏离其平均值的程度，是各个数据与平均值差值的平方和除以数据个数。方差越大，说明各个数据值之间的离散程度越大，方差越小则说明各个数据值之间的离散程度越小。2、样本方差的计算公式样本方差是针对样本数据计算的方差，其计算公式为：S^2=∑(Xu2212{X})^2/n-1，其中，X是样本数据集，{X}是样本平均数，n是样本数据集的容量。3、总体方差的计算公式总体方差是针对整个总体计算的方差，其计算公式为：σ^2=∑(Xu2212μ)^2/N，其中，X是总体数据集，μ是总体均值，N是总体数据集的容量。4、不同样本大小下的方差计算在实际应用中，有时候需要将不同样本大小下的方差进行比较。此时需要用到方差的标准化，即计算样本标准差和总体标准差。综上所述，方差是描述随机变量分散程度的重要指标，其计算公式包括样本方差和总体方差。在实际应用中需要注意方差的标准化以及样本大小对方差计算的影响。

样本均值的计算公式是：设样本平均数为x拔，样本中数据有n个，则x拔=（x1+x2+....+xn)/n。样本平均数是从一个或多个随机变量上的数据集合（样本）计算的统计量。样本平均值是总体平均值的估计量，其中总体是指采集样本的集合，是统计比较常用的一种平均数算法。样本均值公式方差等于各个数据与其算数平均值的离差平方和的平均数，方差是实际值与期望值之差平方的平均值。方差公式其中，x表示样本的平均数，n表示样本的数量，xi表示个体，而s2就表示方差。

高中的方差公式是：s^2=1/n[（x1-m）^2+（x2-m）^2+…+（xn-m）^2]，式中，设x1，x2，x3……xn的平均数为m。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。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。

假设你的样本在A1:A2000任意选一空白的单元格平均数：=AVERAGEA(A1:A2000)样本方差：=var(A1:A2000)样本标准差：=stdev(A1:A2000)***************************************另外补两个给你总体方差：=varp(A1:A2000)总体标准差=stdevp(A1:A2000)

成数方差推算：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。扩展资料：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。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：参考资料来源：百度百科-方差

样本是从总体中抽出的部分个体，样本方差是总体方差中n个中的一个。区别：1、定义不同：总体方差是一组资料中各数值与其算术平均数离差平方和的平均数。样本方差是样本关于给定点x在直线上散布的数字特征之一，其中的点x称为方差中心。样本方差数值上等于构成样本的随机变量对离散中心x之方差的平方和。2、准确性：总体方差有有限总体和无限总体，有自己的真实参数，这个均值是实实在在的真值，在计算总体方差的时候，除以的是N。样本方差是总体里随机抽出来的部分，用来估计总体（总体一般很难知道），由样本可以得到很多种类的统计量。3、分母不同：总体方差的分母却是n。样本方差的分母是n-1。

标准差公式：样本标准差=方差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)+(x2-x)+……(xn-x))/（n-1）)。总体标准差=σ=sqrt(((x1-x)+(x2-x)+……(xn-x))/n)。方差的计算公式为S^2=1/n[（x1-x）^2+（x2-x）^2+……+（xn-x）^2]一、方差和标准差的介绍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。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。标准差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。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。二、方差的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。

样本方差的观测值n个测量值 的样本方差的计算公式为：其中 是样本均值 。例如，n=5个样本观测值值为3,4,4,5,4，则样本均值=， 样本方差 =。先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方，然后再对此变量取平均数，就叫做样本方差。样本方差用来表示一列数的变异程度。

样本方差的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。样本均值：样本方差与总体方差的关系公式是样本方差等于总体方差除以n，总体方差的计算公式分母是n，样本方差的计算公式分母是n-1，抽取样本的目的是推算出总体的信息。先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方，然后再对此变量取平均数，就叫做样本方差。样本方差用来表示一列数的变异程度，样本均值又叫样本均数，即为样本的均值。

先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方，然后再对此变量取平均数，就叫做样本方差。样本方差用来表示一列数的变异程度。样本均值又叫样本均数。即为样本的均值。在许多实际情况下，人口的真实差异事先是不知道的，必须以某种方式计算。 当处理非常大的人口时，不可能对人口中的每个物体进行计数，因此必须对人口样本进行计算。样本方差也可以应用于从该分布的样本的连续分布的方差的估计。具体如图所示：方差的概念与计算公式，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。

1、s2=(1/n)[(x1-x_)2+(x2-x_)2+...+(xn-x_)2]其中x_为样本均值。 2、先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方。 3、然后再对此变量取平均数，就叫做样本方差。样本方差用来表示一列数的变异程度。样本均值又叫样本均数，即为样本的均值。均值是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。

高中数学方差的计算公式是样本方差和总体方差的计算公式相同，只是用的数据不同。下面按照不同的知识点展开详细描述。1、方差的定义方差是衡量一组随机变量值偏离其平均值的程度，是各个数据与平均值差值的平方和除以数据个数。方差越大，说明各个数据值之间的离散程度越大，方差越小则说明各个数据值之间的离散程度越小。2、样本方差的计算公式样本方差是针对样本数据计算的方差，其计算公式为：S^2=∑(X−{X})^2/n-1，其中，X是样本数据集，{X}是样本平均数，n是样本数据集的容量。3、总体方差的计算公式总体方差是针对整个总体计算的方差，其计算公式为：σ^2=∑(X−μ)^2/N，其中，X是总体数据集，μ是总体均值，N是总体数据集的容量。4、不同样本大小下的方差计算在实际应用中，有时候需要将不同样本大小下的方差进行比较。此时需要用到方差的标准化，即计算样本标准差和总体标准差。综上所述，方差是描述随机变量分散程度的重要指标，其计算公式包括样本方差和总体方差。在实际应用中需要注意方差的标准化以及样本大小对方差计算的影响。

标准差是方差开方后的结果(即方差的算术平方根)假设这组数据的平均值是m方差公式s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+...+(xn-m)^2]采纳下哈 谢谢

一般情况下求D(S^2)并不容易，但如果总体服从正态分布N(μ,σ^2)，则(n-1)S^2/σ^2服从自由度为n-1的卡方分布，从而D[(n-1)S^2/σ^2]=2(n-1)，可由此间接求出D(S^2)。在许多实际情况下，人口的真实差异事先是不知道的，必须以某种方式计算。 当处理非常大的人口时，不可能对人口中的每个物体进行计数，因此必须对人口样本进行计算。样本方差也可以应用于从该分布的样本的连续分布的方差的估计。扩展资料：如果大数定律的条件对于平方观测值同样适用，则s2是σ2的一致估计量。 可以看出，估计的方差趋于零。 在Kenney and Keeping（1951：164），Rose和Smith（2002：264）和Weisstein（n.d.）中给出了渐近等效的公式。正态总体的样本均值和样本方差相互独立。方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大）若X的取值比较集中，则方差D（X）较小，若X的取值比较分散，则方差D（X）较大。因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。参考资料来源：百度百科——样本方差

通过插入函数公式进行计算。方差、均方差，可能现在回想起来都有点陌生。但是，我们在初中数学里面就有所接触，方差可以反映数据的偏移程度，多用于零件测绘行业，在Excel表格中，有时需要计算出方差，然后以此绘制出图表，客观额表示出偏移程度。启动Excel2013，先随便输入一些数据值，然后我们开始计算方差，在C5单元格输入公式：=VAR(A5:A10)，Var函数是一个计算方差的函数。然后是计算均方差，公式如下：=STDEV(A5:A10)，STDEV是个计算均方差的函数。得到结果之后，我们发现均方差其实就是方差的正值平方根，所以，第二步的公式也能这样写：=SQRT（VAR(A5:A10)）。

a2-b2=(a+b)(a-b)

楼主，那个平均数x0(那个符号打不出来)，与i是无关的，所以∑(x0)^2=n(x0)^2那么s^2=(1/(n-1))[∑(xi)^2-2n(x0)^2+n(x0)^2]=(1/(n-1)) {[∑(xi)^2]-n(x0)^2}

一般情况下求D(S^2)并不容易，但如果总体服从正态分布N(μ,σ^2)，则(n-1)S^2/σ^2服从自由度为n-1的卡方分布，从而D[(n-1)S^2/σ^2]=2(n-1)，可由此间接求出D(S^2)。在许多实际情况下，人口的真实差异事先是不知道的，必须以某种方式计算。 当处理非常大的人口时，不可能对人口中的每个物体进行计数，因此必须对人口样本进行计算。样本方差也可以应用于从该分布的样本的连续分布的方差的估计。扩展资料：如果大数定律的条件对于平方观测值同样适用，则s2是σ2的一致估计量。 可以看出，估计的方差趋于零。 在Kenney and Keeping（1951：164），Rose和Smith（2002：264）和Weisstein（n.d.）中给出了渐近等效的公式。正态总体的样本均值和样本方差相互独立。方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大）若X的取值比较集中，则方差D（X）较小，若X的取值比较分散，则方差D（X）较大。因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。参考资料来源：百度百科——样本方差

方差的计算公式高中如下：方差的计算公式：若x1,x2...xn的平均数为m，则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+...+(xn-m)^2]，x为这组数据中的数据，n为大于0的整数。高中数学方差的计算公式是样本方差和总体方差的计算公式相同，只是用的数据不同。下面按照不同的知识点展开详细描述。1、方差的定义。方差是衡量一组随机变量值偏离其平均值的程度，是各个数据与平均值差值的平方和除以数据个数。方差越大，说明各个数据值之间的离散程度越大，方差越小则说明各个数据值之间的离散程度越小。2、样本方差的计算公式。样本方差是针对样本数据计算的方差，其计算公式为：S^2=∑(Xu2212{X})^2/n-1，其中，X是样本数据集，{X}是样本平均数，n是样本数据集的容量。3、总体方差的计算公式。总体方差是针对整个总体计算的方差，其计算公式为：σ^2=∑(Xu2212μ)^2/N，其中，X是总体数据集，μ是总体均值，N是总体数据集的容量。4、不同样本大小下的方差计算。在实际应用中，有时候需要将不同样本大小下的方差进行比较。此时需要用到方差的标准化，即计算样本标准差和总体标准差。综上所述，方差是描述随机变量分散程度的重要指标，其计算公式包括样本方差和总体方差。在实际应用中需要注意方差的标准化以及样本大小对方差计算的影响。

先求出平均值为190方差即[(180-190)^2+(188-190)^2+(200-190)^2+(195-190)^2+(187-190)^2]/5如果是标准差还要开根号

高中的方差公式是：s^2=1/n[（x1-m）^2+（x2-m）^2+…+（xn-m）^2]，式中，设x1，x2，x3……xn的平均数为m。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。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。

1、样本方差公式：E(S^2)=DX。 2、先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方，然后再对此变量取平均数，就叫做样本方差。 3、样本方差用来表示一列数的变异程度。样本均值又叫样本均数。即为样本的均值。 4、在许多实际情况下，人口的真实差异事先是不知道的，必须以某种方式计算。 当处理非常大的人口时，不可能对人口中的每个物体进行计数，因此必须对人口样本进行计算。样本方差也可以应用于从该分布的样本的连续分布的方差的估计。

今年新学了统计分析，这是我根据课本的卡方分布定义推导出来的，很有成就感！

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。

样本方差公式是：S^2=[（m-x1）^2+（m-x2）^2+……+（m-xn）^2]/n。先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方，然后再对此变量取平均数，就叫做样本方差。在许多实际情况下，人口的真实差异事先是不知道的，必须以某种方式计算。当处理非常大的人口时，不可能对人口中的每个物体进行计数，因此必须对人口样本进行计算。样本方差也可以应用于从该分布的样本的连续分布的方差的估计。

1、样本方差公式：E(S^2)=DX。 2、先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方，然后再对此变量取平均数，就叫做样本方差。 3、样本方差用来表示一列数的变异程度。样本均值又叫样本均数。即为样本的均值。 4、在许多实际情况下，人口的真实差异事先是不知道的，必须以某种方式计算。 当处理非常大的人口时，不可能对人口中的每个物体进行计数，因此必须对人口样本进行计算。样本方差也可以应用于从该分布的样本的连续分布的方差的估计。

　　1、样本方差公式：E(S^2)=DX。 　　2、先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方，然后再对此变量取平均数，就叫做样本方差。 　　3、样本方差用来表示一列数的变异程度。样本均值又叫样本均数。即为样本的均值。 　　4、在许多实际情况下，人口的真实差异事先是不知道的，必须以某种方式计算。 当处理非常大的人口时，不可能对人口中的每个物体进行计数，因此必须对人口样本进行计算。样本方差也可以应用于从该分布的样本的连续分布的方差的估计。

1、样本方差公式：E(S^2)=DX。 2、先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方，然后再对此变量取平均数，就叫做样本方差。 3、样本方差用来表示一列数的变异程度。样本均值又叫样本均数。即为样本的均值。 4、在许多实际情况下，人口的真实差异事先是不知道的，必须以某种方式计算。 当处理非常大的人口时，不可能对人口中的每个物体进行计数，因此必须对人口样本进行计算。样本方差也可以应用于从该分布的样本的连续分布的方差的估计。

设m是平均值，n是样本数量则方差S^2=[(m-x1)^2+(m-x2)^2+……+(m-xn)^2]/n。先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方，然后再对此变量取平均数，就叫做样本方差。样本方差用来表示一列数的变异程度。样本均值又叫样本均数。即为样本的均值。均值是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。样本方差的理解n-1的使用称为贝塞尔校正，也用于样本协方差和样本标准偏差（方差平方根）。 平方根是一个凹函数，因此引入负偏差（由Jensen不等式），这取决于分布，因此校正样本标准偏差（使用贝塞尔校正）有偏差。标准偏差的无偏估计是技术上的问题，对于使用术语n-1.5的正态分布，形成无偏估计。无偏样本方差是函数（y1，y2）=（y1-y2）2/2的U统计量，这意味着它是通过对群体的两个样本统计平均得到的。

期望可以由分布列来求，方差是有个公式：D(X)=E[X-E(X)]^2 　　=E{X^2-2XE(X)+[E(X)]^2} 　　=E(X^2)-2[E(X)]^2+[E(X)]^2 　　=E(X^2)-[E(X)]^2

1、定义不同总体方差是一组资料中各数值与其算术平均数离差平方和的平均数。样本方差是样本关于给定点x在直线上散布的数字特征之 一，其中的点x称为方差中心。样本方差数值上等于构成样本的随机变量对离散中心x之方差的平方和。2、准确性总体方差有有限总体和无限总体，有自己的真实参数，这个均值是实实在在的真值，在计算总体方差的时候，除以的是N。样本方差是总体里随机抽出来的部分，用来估计总体（总体一般很难知道），由样本可以得到很多种类的统计量。3、分母不同总体方差的分母却是n。样本方差的分母是n-1。样本方差的无偏估计：设统计量是总体中未知参数的估计量，若，则称为的无偏估计量；否则称为有偏估计量。上面这个定义的意思就是说如果你拿到了一堆样本观测值，然后想通过这一堆观测值去估计某个统计量，一般就是想估计总体的期望或方差。如果你选择的方法所估计出来的统计量的平均值与总体样本的统计量相等，称这种方法下的估计量是无偏估计，否则，就称这种方法下的估计量为有偏估计量。

问题一：样本方差怎么计算 有公式也不会算出那个数字s=156.5 方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数,即 s2=(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，xn表示个体，而s2就表示方差。 方差就是标准差的平方 S2=【(5100-5200)2+（5100-5200)2+（5400-5200）2+（5260-5200）2+（5400-5200）2+（5100-5200)2+（5320-5200）2+（5180-5200）2+（4940-5200）2】/常9 =（10000+10000+40000+3600+40000+10000+14400+400+67600）/9 =196000/9≈21778 S=147.5 即：方差是21778，标准差=147.5； 如果按照所给的数组，则是以上数值；可能是题目出现问题了； 希望对你能有帮助 问题二：样本方差等于多少如何求？ 先求样本的平均数，然后再用样本和平均数的差的平方和，再求出来的平均数就是方差了。 问题三：如何用Excel算样本方差 用EXCEL求方差 插入---函数---统计-----VAR或VARP 弹出对话框，输入样本数据区域，就直接能得出计算结果。VAR分母N减了1，估算样本方差。 VARP分母N，计算样本总体的方差 由于样本受到限制，一般n不大，一般用估算样本方差。也可以用工具-数据分析（如果没有该项，通过加载宏加入）-描述统计，即可得到包括样本方差在内的一系列相关信息。愿对你有所帮助。加油！也可以用SPSS或者EVIEWS处理的。 问题四：急求！样本方差公式推导 问题五：样本方差公式的展开形式怎么来的

这是为了校正误差,我们计算样本方差是为了估计总体方差,但抽取样本的离散程度不如总体,用样本数据计算方差容易低估总体方差,所以用样本计算方差的时候,原本方差公式里的n变为了n-1.这样可以在一定程度上校正偏低的方差,使其更接近总体方差.至于为什么是n-1,不是n-2,n-3,我还不是很清楚原因,我猜测有可能是研究者做了数据模拟,通过模拟数据总体,从中抽取样本,分别计算总体和样本方差,发现用n-1时误差最小.

看具体的题目要求吧

这是因为你用的是样本，所以除以n-1。如果是总体的方差，那就是除以n。

1、s2=(1/n)[(x1-x_)2+(x2-x_)2+...+(xn-x_)2]其中x_为样本均值。 2、先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方。 3、然后再对此变量取平均数，就叫做样本方差。样本方差用来表示一列数的变异程度。样本均值又叫样本均数，即为样本的均值。均值是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。

ó^2=∑(x-x均)^2f/∑f，以列表形式:是非标志，标志值x，单位数f，成数，xf，(x-x均)^2;是，1，N1，p，N1，(1-p)^2;否，0，N0，q，0，(0-q)^2。∴ó^2=((1-p)^2N1+(1-q)^2N0)/N=(1-p)^2p+(1-q)^2q，将q=1-p代入，=(1-p)^2p+p^2(1-p)=p(1-p)或pq

除的是样本总数，不是总体的总数

设X为随机变量，X1,X2,...Xi,...,Xn为其n个样本，DX为方差。根据方差的性质，有D(X+Y)=DX+DY，以及D(kX)=k^2*DX，其中X和Y相互独立，k为常数。于是D(ΣXi/n)=ΣD(Xi)/(n^2)=DX/n

　　数学方差的计算公式有哪些呢?感兴趣的小伙伴快来和我一起看看吧。下面是由我为大家整理的“方差的计算公式有几种”，仅供参考，欢迎大家阅读。 　　 方差的计算公式有几种 　　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。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S^2。 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。计算公式为： 　　S^2=1/n[(x1-x)^2+(x2-x)^2+……+(xn-x)^2] 　　其中：x为这组数据中的数据，n为大于0的整数。 　　拓展阅读：方差的性质 　　1.当C为常数时，V a r ( C ) = 0 Var( C ) = 0Var(C)=0。 　　2.当X是随机变量，C是常数时：V a r ( C X ) = C 2 V a r ( X ) , V a r ( C + X ) = V a r ( X ) Var(CX) = C^2Var(X),Var(C+X)=Var(X)Var(CX)=C2Var(X),Var(C+X)=Var(X)。 　　3.Var(X)=0的充分必要条件是X以概率1取常数E(X)，即 　　P ( X = E X ) = 1 P({X=EX})=1P(X=EX)=1。 　　(当且仅当X取常数值E(X)时的概率为1时，Var(X)=0。) 　　注：不能得出X恒等于常数，当x是连续的时候X可以在任意有限个点取不等于常数c的值。

通过插入函数公式进行计算。方差、均方差，可能现在回想起来都有点陌生。但是，我们在初中数学里面就有所接触，方差可以反映数据的偏移程度，多用于零件测绘行业，在Excel表格中，有时需要计算出方差，然后以此绘制出图表，客观额表示出偏移程度。启动Excel2013，先随便输入一些数据值，然后我们开始计算方差，在C5单元格输入公式：=VAR(A5:A10)，Var函数是一个计算方差的函数。然后是计算均方差，公式如下：=STDEV(A5:A10)，STDEV是个计算均方差的函数。得到结果之后，我们发现均方差其实就是方差的正值平方根，所以，第二步的公式也能这样写：=SQRT（VAR(A5:A10)）。

方差：S^2=[(x1-x)^2+（x2-x)^2+(x3-x)^2+…+(xn-x)^2]/n 其中x1,x2,..,xn为样本数据,x为x1,x2,..,xn的平均数,n是样本个数,s是标准差 把括号用平方公式展开得: S^2=[(x1^2-2x1x+x^2)+(x2^2-2x2x+x^2)+...+(xn^2-2xnx+x^2)]/n =[(x1^2+x2^2+...+xn^2)-(2x1x+2x2x+..+2xnx)+(x^2+x^2+..+x^2)]/n =[(x1^2+x2^2+..+xn^2)-2x*(x1+x2+..+xn)+nx^2]/n,【注由于x1+x2+...+xn=n*x】 =[(x1^2+x2^2+..+xn^2)-2x*nx+nx^2]/n =[(x1^2+x2^2+.)－nx^2]/n

样本方差的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。样本均值：样本方差与总体方差的关系公式是样本方差等于总体方差除以n，总体方差的计算公式分母是n，样本方差的计算公式分母是n-1，抽取样本的目的是推算出总体的信息。先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方，然后再对此变量取平均数，就叫做样本方差。样本方差用来表示一列数的变异程度，样本均值又叫样本均数，即为样本的均值。

高中数学方差的计算公式是样本方差和总体方差的计算公式相同，只是用的数据不同。下面按照不同的知识点展开详细描述。1、方差的定义方差是衡量一组随机变量值偏离其平均值的程度，是各个数据与平均值差值的平方和除以数据个数。方差越大，说明各个数据值之间的离散程度越大，方差越小则说明各个数据值之间的离散程度越小。2、样本方差的计算公式样本方差是针对样本数据计算的方差，其计算公式为：S^2=∑(X−{X})^2/n-1，其中，X是样本数据集，{X}是样本平均数，n是样本数据集的容量。3、总体方差的计算公式总体方差是针对整个总体计算的方差，其计算公式为：σ^2=∑(X−μ)^2/N，其中，X是总体数据集，μ是总体均值，N是总体数据集的容量。4、不同样本大小下的方差计算在实际应用中，有时候需要将不同样本大小下的方差进行比较。此时需要用到方差的标准化，即计算样本标准差和总体标准差。综上所述，方差是描述随机变量分散程度的重要指标，其计算公式包括样本方差和总体方差。在实际应用中需要注意方差的标准化以及样本大小对方差计算的影响。

Σ(Xi-X拔)^2=Σ(Xi)^2+(X拔)^2-2XiX拔=Σ(Xi)^2+Σ(X拔)^2-Σ2XiX拔注意到X拔与n无关(故可提到求和号外)且ΣXi=nX拔,故得:=Σ(Xi)^2+n(X拔)^2-2X拔ΣXi=Σ(Xi)^2+n(X拔)^2-2n(X拔)^2=Σ(Xi)^2-n(X拔)^2

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)。

方差s^2=1/n[(x1-x)^2+(x2-x)^2+(x3-x)^2+(x4-x)^2+.....+(xn-x)^2]x为样本平均数...

比如说总体是班上有N个学生，N0个男生，总体比例π=N0/N,抽取的样本量为n，求样本比例的期望和均值。 解：不妨设X=样本中抽到的男生数，由于抽到的人要不是男生，要不是女生，所以可以看成一个二项分布，故X~B（n,π），令P为样本比例，则P=X/n E(P)=E(X/n)=nπ/n=π D(P)=D(X/n)=DX/n^2=nπ（1-π）/n^2=π（1-π）/n

第一个对

样本方差公式：s^2=1/n[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]极差=最大值-最小值平方差公式：a^2-b^2=(a+b)(a-b)

D（x）方差的公式：D（aX+bY）=a2DX+b2DY+2abCov（X，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。