方差的计算公式

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看这个Levene's test for equality of variances,这就是方差齐性检验,结果看F值和对应的sig,如果sig>0.05,说明满足方差齐性的条件,反之不满足,你这里sig=0.733,可知是满足方差齐性的条件的,说明数据可以进行方差分析。

方差的性质:

1、设C是常数,则D(C)=0;

2、设X是随机变量,C是常数,则有 

3、设 X 与 Y 是两个随机变量,则

其中协方差 特别的,当X,Y是两个不相关的随机变量则此性质可以推广到有限多个两两不相关的随机变量之和的情况。

扩展资料:

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:

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。

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