方差的计算公式

股票的计算公式：购买价=买入价×数量（股数）+佣金+过户费成本价=购买价÷数量一、期望收益率的计算方式：第一种方法的期望收益值为：100*1/2+0*1/2=50(但实际去做可能是50也可能是100，也可能是0，不一定等于50)；第二种方法，则收益值肯定为50。二、方差计算方法：设一组数据x1,x2,x3……xn中，各组数据与它们的平均数x（拔）的差的平方分别是(x1-x拔)2，(x2-x拔)2……(xn-x拔)2，那么我们用他们的平均数来衡量这组数据的波动大小，并把它叫做这组数据的方差。三、均差的计算方法：设一组数据x1,x2,x3……xn中，各组数据与它们的平均数x（拔）的差的平方分别是(x1-x拔)2，(x2-x拔)2……(xn-x拔)2，那么我们用他们的平均数来衡量这组数据的波动大小，并把它叫做这组数据的方差。

1、期望收益率计算公式：HPR=（期末价格-期初价格+现金股息）/期初价格例：A股票过去三年的收益率为3%、5%、4%，B股票在下一年有30%的概率收益率为10%，40%的概率收益率为5%，另30%的概率收益率为8%。计算A、B两只股票下一年的预期收益率。解:A股票的预期收益率＝（3%＋5%＋4%）/3u2002＝4%u2002B股票的预期收益率u2002＝10%×30%＋5%×40%＋8%×30%＝7.4%2、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。扩展资料：1、协方差计算公式例：Xi1.11.93，Yi5.010.414.6解：E(X)=(1.1+1.9+3)/3=2E(Y)=(5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.022、相关系数计算公式解：由上面的解题可求X、Y的相关系数为r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93)=0.9979参考资料来源：百度百科-期望收益率参考资料来源：百度百科-协方差参考资料来源：百度百科-方差

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。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。方差公式例1两人的5次测验成绩如下：X：50，100，100，60，50，平均成绩为E(X)=72；Y：73，70，75，72，70，平均成绩为E(Y)=72。平均的成绩相同，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：记前面的两项恰为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。环球青藤友情提示:以上就是[ 方差的计算公式是什么? ]问题的解答,希望能够帮助到大家！

期望收益率，又称为持有期收益率（HPR）指投资者持有一种理财产品或投资组合期望在下一个时期所能获得的收益率。这仅仅是一种期望值，实际收益很可能偏离期望收益。计算公式：HPR=（期末价格 -期初价格+现金股息）/期初价格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。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。标准差(Standard Deviation)，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。

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

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]

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

　　例1两人的5次测验成绩如下：　　X：50，100，100，60，50E(X)=72；　　Y：73，70，75，72，70E(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”，即　　，　　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。　　二．方差的性质　　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）；　　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。　　三．常用分布的方差　　1．两点分布　　2．二项分布　　X~B(n,p)　　引入随机变量Xi（第i次试验中A出现的次数，服从两点分布）　　，　　3．泊松分布（推导略）　　4．均匀分布　　另一计算过程为　　5．指数分布（推导略）　　6．正态分布（推导略）　　~　　正态分布的后一参数反映它与均值的偏离程度，即波动程度（随机波动），这与图形的特征是相符的。　　例2求上节例2的方差。　　解根据上节例2给出的分布律，计算得到　　工人乙废品数少，波动也小，稳定性好。　　方差的定义：　　设一组数据x1,x2,x3······xn中，各组数据与它们的平均数x（拔）的差的平方分别是（x1-x拔）2，（x2-x拔）2······（xn-x拔）2，那么我们用他们的平均数s2=1/n【（x1-x拔）2+(x2-x拔)2+·····(xn-x拔)2】来衡量这组数据的波动大小，并把它叫做这组数据的方差

是这样，你这里，m就是，也就是均值，也就是你下面说的x拔，这三者是一个意思。EX=(x1+x2+...+xn)/n方差DX=【(x1-EX)平方+（x2-EX）平方+...（xn-EX）平方】/n望采纳，谢谢

方差是数学统计学范畴的重要概念，下面小编就带领大家盘点一下方差的概念以及方差的计算公式，希望对大家有所帮助。方差的定义和公式：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（其中x为该组数据的平均值）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。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。

呵呵~昨天刚学的。

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。

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。

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

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。

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。

　　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。

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。

相关系数r的计算公式如图：其中Cov(X,Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差。扩展资料：相关系数有一个明显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种假象。因为，当n较小时，相关系数的波动较大，对有些样本相关系数的绝对值易接近于1。当n较大时，相关系数的绝对值容易偏小。特别是当n=2时，相关系数的绝对值总为1。因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。参考资料来源：百度百科-相关系数

定义 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]称为随机变量X和Y的协方差,记作COV(X,Y),即COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]。注意 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]= E(XY)-E(X)E(Y) 。一：举例（1）Xi 1.1 1.9 3Yi 5.0 10.4 14.6E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02。二：（1）协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。 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，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。（2） 如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，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。（3）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]。（4）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。（5）协方差Cov(X,Y)的度量单位是X的协方差乘以Y的协方差。而取决于协方差的相关性，是一个衡量线性独立的无量纲的数。协方差为0的两个随机变量称为是不相关的。三：性质若两个随机变量X和Y相互独立，则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述数学期望不为零，则X和Y必不是相互独立的，亦即它们之间存在着一定的关系。协方差与方差之间有如下关系D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X，Y)D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2Cov(X，Y)协方差与期望值有如下关系：Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。

协方差定义为：COV（X，Y）=E［（X-E（X））（Y-E（Y））］等价计算式为COV（X，Y）=E（XY）-E（X）E（Y）。例如：Xi 1.1 1.9 3Yi 5.0 10.4 14.6E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02扩展资料：协方差公式推导cov(X,Y)=∑ni=1(Xi−X¯)(Yi−Y¯)n=E[(X−E[X])(Y−E[Y])]cov(X,Y)=∑i=1n(Xi−X¯)(Yi−Y¯)n=E[(X−E[X])(Y−E[Y])]=E[XY−E[X]Y−XE[Y]+E[X]E[Y]]=E[XY−E[X]Y−XE[Y]+E[X]E[Y]]因为均值计算是线性的，即（a和b均为常数）： E[aX+bY]=aE[X]+bE[Y]E[aX+bY]=aE[X]+bE[Y]方差的概念与计算公式，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。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。参考资料：协方差计算-百度百科

COV（X,Y）=E（XY）-E（X）E（Y）协方差cov（x,y）=相关系数r×两项资产标准差乘积。希望对你有帮助

1）如果XY独立 E(XY)=E(X)E(Y）2）如果不独立，若是离散的，则 ∑∑XiYjPij (i=1,2,3…..,j=1,2,3…..)若是连续的，则∫∫xyf(xy)dxdy (f(xy)为密度函数)汗S这里真不好打出来积分上下限，定义是从负无穷积到正无穷，但实际问题是从密度函数不为零的范围积分，离散的不用说了吧，就是把它们的数值乘以联合概率再相加

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] 方差即偏离平方的均值，称为标准差或均方差，方差描述波动程度。

统计学中方差计算公式为：公式描述：公式中x为平均数，n为这组数据个数，x1、x2、x3……xn为这组数据具体数值。拓展：方差（variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据是离散程度的度量。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。

方差的计算公式是s2={(x1-m)2+(x2-m)2+(x3-m)2+…+(xn-m)2}/n,公式中M为数据的平均数，n为数据的个数,s2为方差。文字表示为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。方差描述随机变量对于数学期望的偏离程度。当数据分布比较分散时，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。

D(X-Y)指(X-Y)的方差。计算公式为D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2Cov(X,Y)。其中Cov(X,Y) 为X,Y的协方差。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。方差公式性质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作样本方差；样本方差的算术平方根叫作样本标准差。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。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地使用的是标准差。以上资料参考  百度百科-方差计算公式

方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数。S^2=[(X1-X¯)^2+(X2-X¯)^2+……+(Xn-X¯)^2]/NS^2=1/N*Σ(Xn-X¯)^2举例：1，2，3，4，5，6，7平均值：4方差：[(1-4)^2+(2-4)^2+(3-4)^2+(4-4)^2+(5-4)^2+(6-4)^2+(7-4)^2]/7=4

例如有1、2、3这组样本，先求出平均数（1+2+3）/3=2，然后用每个数减平均数的差的平方的和的平均数【（1-2）^2+（2-2）^2+（3-2）^2】/3=2/3