方差是用来衡量数据分散程度的统计量。方差的计算步骤如下：

1. 计算每个数据点与数据集平均值之差的平方。

2. 将这些平方差相加，得到总和。

3. 将总和除以数据点的个数，即样本的数量或总体的数量（根据计算方差的对象是样本还是总体进行选择），得到方差。

具体而言，对于一个包含 n 个数据点的数据集，方差可以按照以下公式计算：

样本方差（Sample Variance）：

s^2 = Σ((xᵢ - x̄)^2) / (n - 1)

总体方差（Population Variance）：

σ^2 = Σ((xᵢ - μ)^2) / n

其中：

- xᵢ 是数据集中的每个数据点；

- x̄ 是数据集的平均值；

- μ 是总体的平均值；

- Σ 表示求和符号（从 i=1 到 n）。

需要注意的是，样本方差除以 (n - 1) 而不是 n，这是为了进行无偏估计（unbiased estimate），更准确地估计总体方差。

通过计算方差，我们可以了解数据集的离散程度和数据点之间的差异程度。较大的方差表示数据点较分散，较小的方差表示数据点较集中。方差是统计学中常用的概念，用于比较和分析不同数据集和变量之间的差异。

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文章来源：天狐定制

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