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1、方差是每个数据与其算术平均值的偏差平方和的平均值,通常表示为2。方差的计量单位和量纲在经济学意义上不容易解释,所以在实际统计工作中常用算术平方根——方差标准差来衡量统计数据的差异程度。
2、方差和标准差是衡量数据变异程度最重要、最常用的指标。
3、标准差,也叫均方差,一般用表示。方差和标准差的计算也分为简单平均法和加权平均法。此外,对于总体数据和样本数据,公式略有不同。
4、方差是每个数据与平均值之差的平方的平均值。比如这五个数的平均值是3,那么这五个数的方差就是1/5[(1-3)(2-3)(3-3)(4-3)(5-3)]=2。
5、1/n[(x1-x平均值)(x2-x平均值)..(xn-x平均值)]
6、(1)设c为常数,则D(c)=0。
7、(2)若X为随机变量,C为常数,则D (CX)=(C) D (X)。
8、(3)设X和Y是两个随机变量,则
9、D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}
10、特别是当x和y是两个独立的随机变量,且上式中右边第三项为0(共协方差)时,
11、那么D(X Y)=D(X) D(Y)。这个性质可以推广到有限个独立随机变量之和的情况。
12、(4)d(X)=0的充要条件是X以概率1取常值c,即P{X=c}=1,其中e (x)=c。
13、(5)D(aX bY)=a DX b DY 2 Abe {[X-E(X)][Y-E(Y)]}。
14、设X为随机变量,若e {[x-e (x)]}存在,则e {[x-e (x)]}为X的方差,记为D(X),Var(X)或DX。
15、即d (x)=e {[x-e (x)] 2}称为方差,而 (x)=d (x) 0.5(与x同维)称为标准差(或均方差)。也就是统计学用来衡量一组数据的离散程度。
16、方差描述了随机变量的值与其数学期望值的离散程度。(标准差。方差越大,离散程度越大。否则,否则)
17、如果X的值集中,方差D(X)就小。
18、如果X的值是分散的,方差D(X)更大。
19、所以D(X)是描述X值离散程度的量,是衡量X值离散程度的尺度。
20、根据定义,方差是随机变量x的函数。
21、g(X)=[X-E(X)]^2码头
22、数学期望。即:
23、方差由方差定义,可以得到以下常用的计算公式:
24、d(X)=xisup 2;pi-E(x)sup 2;
25、d(X)=(xisup 2;pi E(X)sup 2;pi-2xipiE(X))
26、=Xi sup 2;piE(X)sup 2;-2E(X)xipi
27、=Xi sup 2;pi E(X)sup 2;-2E(X)超级2;
28、=Xi sup 2;pi-E(x)sup 2;
29、方差实际上是标准差的平方。
30、方差是实际值与期望值之差的平方的期望值,而标准差是方差的算术平方根。在实际计算中,我们用下面的公式计算方差。
31、方差是每个数据与平均值之差的平方的平均值,即s 2=(1/n) [(x1-x_) 2 (x2-x _) 2.(xn-x _) 2],其中x _代表样本的平均值,n代表样本数,xn代表个体。
32、而s^2就表示方差。
33、而当用(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+.+(xn-x_)^2]作为样本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,
34、[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”,
35、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”。
36、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)并把它叫做这组数据的方差。记作Ssup2; 在样本容量相同的情况下,方差越大,说明数据的波动越大,
37、越不稳定。
38、随机变量X。
39、X服从(0—1)分布,则E(X)=p D(X)=p(1-p)
40、X服从泊松分布,即X~ (),则E(X)=,D(X)=
41、X服从均匀分布,即X~U(a,b),则E(X)=(a+b)/2, D(X)=(b-a)^2/12
42、X服从指数分布,即X~e(), E(X)=^(-1),D(X)=^(-2)
43、X服从二项分布,即X~B(n,p),则E(x)=np, D(X)=np(1-p)
44、X 服从正态分布,即X~N(,^2), 则E(x)=, D(X)=^2
45、X 服从标准正态分布,即X~N(0,1), 则E(x)=0, D(X)=1
46、随机变量求方差的通用公式,即D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2[
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