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1，方差和标准差的意义是什么有什么区别

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

方差和标准差的意义是什么有什么区别

2，方差和标准差的公式是什么

方差S方=[(x1-x拔)+(x2-x拔)+(x3-x拔)+…+(xn-x拔)]/n 标准差S=根号（S方）--实际就是方差开根号。
随机变量的方差:方差是一组数据中各个数分别减去这几个数的期望,这个差的平方再乘以该数据的概率,它们的和是随机变量的方差(均方差). 方差是标准差的平方. 楼上说的方差是初中代数中介绍的.

方差和标准差的公式是什么

3，方差和标准差是干啥用的

方差是各个数据与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（英文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很重要的意义。标准差（Standard Deviation） ，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。
标准差就是将方差开方得到。 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。 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。
主要展示数据波动的大小，方差或标准差越大数据波动越大，反之较小。

方差和标准差是干啥用的

4，方差与标准差

方差和标准差有一些差别，主要是自由度的不同，比如10个数字，一个是除以10，叫方差，一个除以（10-1），叫标准差。
题主说的没错，图片中的公式计算的是标准差，方差的公式应该是这样的：
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”。方差（variance)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。

5，方差和标准差到底怎么回事

我是这样理解的，求标准差时是任何一个数与平均数的差，而求方差时是任何一个数与另一任何一个数的差，所以求标准差时要用N—1，即要减去一个样本。
离散程度的测度值之一反映了各变量值与均值的平均差异
平均差及平均差系数 1、平均差AD含义——标志值与其算术平均数离差平均值。 平均差越大，说明各标志值分布越分散，平均差越小，说明总体标志值分布越集中。 2、平均差计算方法 简单平均法：AD= 加权平均法 3、平均差系数（相对数）： 常用于比较不同水平同类现象、不同类现象平均数的代表性大小。 （四）标准差及标准差系数 1、标准差含义 ：同平均差，数学处理方法不同。 2、标准差计算方法 简单平均法： 加权平均法： 3、标准差系数： （五）交替标志的标准差 Ⅰ、交替标志含义——只表现为是或否、有或无的标志。 Ⅱ、交替标志标准差的计算 规定： 表现单位数标志值 是1 否0 1、成数——表现为是或否的单位数占总体单位数的比重。 N= “是”成数： “否”成数： p+q=1 2、平均数 3、标准差 例如：合格率为95%，标准差为 （六）总方差、组内方差和组间方差 总方差=组间方差+组内方差的算术平均数
1． 极差是指一组数据内的最大值和最小值之间的差异。 极差=最大值—最小值 2． 先平均，再求差，然后平方，最后再平方，得到的结果表示一组数据的偏离平均值的情况，这个结果通常称为方差。 方差s2=1/ n [ (x1-x)2 (x2-x)2 (x3-x)2 …… ( xn-x)2] s2 是表示一组数据的方差，用x 表示一组数据的平均值，x1、x2、x3、 xn —表示各个原始数据。 方差是表现点的离散程度的，方差越小，点的离散程度越小，也就越接近平均值。方差越小，成绩就越稳定。 3．至于标准差就是方差开根号。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。
反映数据波动大小的指标特征数.标准差是方差的算术平方根 ，都是除以n的呀.

6，方差标准差协方差有什么区别

方差、标准差、协方差区别如下：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；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。2、计算方法不同方差的计算公式为：式中的s2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)；协方差计算公式为：Cov(X,Y)=E[XY]-E[X]E[Y]，其中E[X]与E[Y]是两个实随机变量X与Y的期望值。3、意义不同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组数据进行统计的，反映的是2组数据之间的相关性。扩展资料由于方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，人们难以直观的衡量，所以常用方差开根号换算回来这就是要说的标准差（SD）。在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1)，它的意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以自由度是（n-1)。参考资料来源：搜狗百科—方差参考资料来源：搜狗百科—标准差参考资料来源：搜狗百科—协方差
1、其区别是：（1）方差(Variance)是实际值与期望值之差的平方平均数。（2）而标准差(Standard deviation)是方差的算术平方根。（3）协方差用的比较少，主要是度量两个变量的相关性（在股票方面有应用）。2、方差的定义：（variance)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。3、标准差的定义：标准差（Standard Deviation） ，中文环境中又常称 均方差，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。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组组数据，标准差未必相同。4、协方差的定义：协方差分析是建立在 方差分析和 回归分析基础之上的一种统计分析方法。 方差分析是从质量因子的角度探讨因素不同水平对实验指标影响的差异。一般说来，质量因子是可以人为控制的。 回归分析是从数量因子的角度出发，通过建立 回归方程来研究实验指标与一个（或几个）因子之间的数量关系。但大多数情况下，数量因子是不可以人为加以控制的。
方差、标准差、协方差区别如下：1、定义不同统计中的方差（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；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。2、计算方法不同方差的计算公式为：式中的s2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)；协方差计算公式为：Cov(X,Y)=E[XY]-E[X]E[Y]，其中E[X]与E[Y]是两个实随机变量X与Y的期望值。3、意义不同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组数据进行统计的，反映的是2组数据之间的相关性。参考资料来源：搜狗百科—方差参考资料来源：搜狗百科—标准差参考资料来源：搜狗百科—协方差
均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是很有限的，而标准差给我们描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。以这两个集合为例，[0，8，12，20]和[8,9，11，12]，两个集合的均值都是10，但显然两个集合差别是很大的，计算两者的标准差，前者是8.3，后者是1.8，显然后者较为集中，故其标准差小一些，标准差描述的就是这种“散布度”。之所以除以n-1而不是除以n，是因为这样能使我们以较小的样本集更好的逼近总体的标准差，即统计上所谓的“无偏估计”。而方差则仅仅是标准差的平方.上面几个统计量看似已经描述的差不多了，但我们应该注意到，标准差和方差一般是用来描述一维数据的，但现实生活我们常常遇到含有多维数据的数据集，面对这样的数据集，我们当然可以按照每一维独立的计算其方差，但是通常我们还想了解更多.协方差就是这样一种用来度量两个随机变量关系的统计量.协方差的结果有什么意义呢？如果结果为正值，则说明两者是正相关的(从协方差可以引出“相关系数”的定义).而协方差也只能处理二维问题，那维数多了自然就需要计算多个协方差,使用对称矩阵,且对角线是各个维度上的方差。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

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