方差的定义公式是什么?
方差的定义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，其公式如下：D(X)=E{[X-E(X)]²}=E{X²-2XE(X)+E²(X)}因为E[-2XE(X)]=-2E²(X)，所以上式可写成如下：D(X)=E{X²-2XE(X)+E²(X)}=E[X²-2E²(X)+E²(X)]=E[X²-E²(X)]=E(X²)-E²(X)方差的统计学意义：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。
统计学的方差怎么算
统计学的方差算法如下：1、方差是概率论和统计方差衡量随躲涛虚机变量或一组数据的离散程度的一种度量的方式，方差越大，则离散度越大。方差越小，则离散度铲常越小。2、首先要先求出各个数据的平均数，其中n是数据个数。3、然后将平均数带入其中，计算式，S的平方就是方差。4、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。如1、2、3、4、5这五个数的平均数是3。5、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。方差的主要特点：1、设c是常数，则D(c)=0。2、设X是随机变量，c是常数，则有D(cX)=(c²)D(X)。3、设 X 与 Y 是两个随机变量，则D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}。
