方差标准差的意义是什么?它们有何特性?

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穆子澈想我1997
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一、标准差它反映组内个体间的离散程度。具有两种特性:

测量到分布程度的结果为非负数值,与测量资料具有相同单位。

一个总量的标准差或一个随机变量的标准差,及一个子集合样品数的标准差之间,有所差别。简单来说,标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差,代表大部分数值和其平均值之间差异较大;一个较小的标准差,代表这些数值较接近平均值。

标准差可以当作不确定性的一种测量。

例如在物理科学中,做重复性测量时,测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。当要决定测量值是否符合预测值,测量值的标准差占有决定性重要角色:

如果测量平均值与预测值相差太远(同时与标准差数值做比较),则认为测量值与预测值互相矛盾。这很容易理解,因为如果测量值都落在一定数值范围之外,可以合理推论预测值是否正确。

二、方差它反映用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。具有特性如下

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

方差种类及计算

1、离散型方差

离散型方差的计算式为: ,其中  。

而将上式展开后可得:

2、连续型方差

连续型方差的计算式为: ,其中  。

将上式展开后可得:

证明:由数学期望的性质得

参考资料:

百度百科—方差

百度百科—标准差

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一、标准差它反映组内个体间的离散程度。具有两种特性:

测量到分布程度的结果为非负数值,与测量资料具有相同单位。

一个总量的标准差或一个随机变量的标准差,及一个子集合样品数的标准差之间,有所差别。简单来说,标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差,代表大部分数值和其平均值之间差异较大;一个较小的标准差,代表这些数值较接近平均值。

标准差可以当作不确定性的一种测量。

例如在物理科学中,做重复性测量时,测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。当要决定测量值是否符合预测值,测量值的标准差占有决定性重要角色:

如果测量平均值与预测值相差太远(同时与标准差数值做比较),则认为测量值与预测值互相矛盾。这很容易理解,因为如果测量值都落在一定数值范围之外,可以合理推论预测值是否正确。

二、方差它反映用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。具有特性如下

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:

标准差应用于投资上,可作为量度回报稳定性的指标。标准差数值越大,代表回报远离过去平均数值,回报较不稳定故风险越高。相反,标准差数值越小,代表回报较为稳定,风险亦较小。

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。

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。

参考资料来源:百度百科——方差

参考资料来源:百度百科——标准差

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maxzhangtL
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1、标准差是方差的算术平方根,意义在于反映一个数据集的离散程度。

2、方差是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)是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。

3、方差的特性在于: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。 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。

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