variance 与 variation 的区别
variation表示变化，variance表示差异。
variation
后面介词对意思的影响（个人理解，欢迎指正）：
1.
variation
of
sth（事物之间的差别，也可以表示一种事物是另一种的变体-两者是相似的）
white
bread
is
really
just
a
variation
of
french
bread.
2.
variation
in
x
of
sth
(事物在
x
方面的不同，为表示在某些方面，前面要用介词“in”，本题即是）
3.
variation
among/between（事物之间的差别，among一般用在两者以上的比较，between一般用在两者之间同的比较）
variance是什么意思
variance
英[ˈveəriəns] 美[ˈvɛriəns, ˈvær-]
n. 变化，变动;不一致;分歧;方差
名词复数:variances
[例句]They conflated high food prices with greater food price volatility , which is best defined as variance around the food price level.
他们把高居不下的食品价格和幅度较大的食品价格波动（最好定义为食品价格水平的方差）混为一谈。
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统计数学，covariance和correlation的区别，在金融里的意义是什么
我不知道你想问什么。。问题太大。给你举些COV和COR的应用吧- -
比如时间序列里（比如高频或者超频时间序列在金融里应用蛮广的），COR的pattern可以反映序列的模型。而在financial econometrics里面基本分析都是针对VAR-COV MATRIC进行的。
因为CORR算是比较直观的一种线性相关性的度量，但是CORR也因此容易失去一些COV本来的特性，比如时间序列里平稳性就不能用CORR来决定。。。
方差是什么
方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。方差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。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。参考资料：百度百科-方差
什么是方差？
方差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。扩展资料方差是实际值与期望值之差平方的平均值，而标准差是方差算术平方根。 [5] 在实际计算中，我们用以下公式计算方差。方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数，即 ，其中，x表示样本的平均数，n表示样本的数量，xi表示个体，而s^2就表示方差。而当用 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 倍， 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”，所以我们总是用 来估计X的方差，并且把它叫做“样本方差”。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，记作S2。 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。公式可以进一步推导为： 。其中x为这组数据中的数据，n为大于0的整数。参考资料方差_百度百科
