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方差的简单计算公式(方差的简单计算公式的运用)

2019-08-17 10:04:35科技437

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1、 方差是每个数据的偏差平方和及其算术平均值的平均值,通常表示为2。方差的计量单位和量纲不便于从经济学意义上解释,所以在实际统计工作中常用方差的算术平方根来衡量统计数据的差异程度。方差和标准差是衡量数据变异程度最重要、最常用的指标。

方差的简单计算公式(方差的简单计算公式的运用)

2、 标准差,也叫均方差,一般用表示。方差和标准差的计算也可分为简单平均法和加权平均法。此外,总体数据和样本数据的公式略有不同。

3、 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。

4、 1/n[(x1-x平均值)(x2-x平均值)…………………… (xn-x平均值)]

5、 (1)设c为常数,则D(c)=0。

6、 (2)设x为随机变量,c为常数,则有d (cx)=(c) d (x)。

7、 (3)设x和y是两个随机变量,则

8、 D(X Y)=D(X)D(Y)2E {[X-E(X)][Y-E(Y)]}

9、 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,

10、 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的和。

11、 (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。

12、 (5)D(aX bY)=a DX b DY 2 Abe {[X-E(X)][Y-E(Y)]} .

13、 设x是一个随机变量。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。

14、 即d (x)=e {[x-e (x)] 2}称为方差,而 (x)=d (x) 0.5(与x具有相同的维数)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差。

15、 方差描述了随机变量对其数学期望的离散程度。(标准差。方差越大,离差越大。否则,否则)

16、 如果X的值比较集中,方差D(X)就比较小。

17、 如果X的值是分散的,方差D(X)更大。

18、 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。

19、 根据定义,方差是随机变量x的函数。

20、 g(X)=[X-E(X)]^2码头

21、 数学期望。即:

22、 根据方差的定义,可以得到以下常用的计算公式:

23、 d(X)=xisup 2;pi-E(x)sup 2;

24、 d(X)=(xisup 2;pi E(X)sup 2;pi-2xipiE(X))

25、 =Xi sup 2;piE(X)sup 2;-2E(X)xipi

26、 =Xi sup 2;pi E(X)sup 2;-2E(X)sup 2;

27、 =Xi sup 2;pi-E(x)sup 2;

28、 方差实际上是标准差的平方。

29、 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。

30、 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,而

31、 当(1/n) [(x1-x _) 2 (x2-x _) 2.(xn-x _) 2]作为样本X的方差的估计,发现它的数学期望不是X的方差,而是X的方差的(n-1)/n倍,[1/(n-n)估计X的方差是“无偏的”,所以我们总是用[1/(n-1)] (xi-x ~) 2来估计X的方差,称之为“样本方差”。

32、 方差,通俗点说就是偏离中心的程度!它用来衡量一批数据的波动(即这批数据与平均值的偏差)它被称为这组数据的方差。注意Ssup2。在样本量相同的情况下,方差越大,数据的波动性和不稳定性越大。

33、 随机变量x。

34、 X服从(0-1)分布,则E(X)=p D(X)=p(1-p)

35、 X服从泊松分布,即X~ (),则E(X)=,D(X)=。

36、 X服从均匀分布,即X~U(a,b),则e (x)=(a b)/2,d (x)=(b-a) 2/12。

37、 x服从指数分布,即x ~ e (),e (x)= (-1),d (x)= (-2)。

38、 X服从二项式分布,即X~B(n,p),则E (x)=NP,D (x)=NP (1-p)

39、 X服从正态分布,即X~N(, 2),则E(x)=,d (x)= 2。

40、 X服从标准正态分布,即X~N(0,1),则e (x)=0,d (x)=1。

41、 求随机变量方差的一般公式,即D(x)=E(x ^ 2)-[E(x)]2[

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