欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!
什么是方差(Variance)?
方差和标准差是测度数据变异程度的最重要、最常用的指标。
方差是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数,通常以σ2表示。方差的计量单位和量纲不便于从经济意义上进行解释,所以实际统计工作中多用方差的算术平方根——标准差来测度统计数据的差异程度。
标准差又称均方差,一般用σ表示。方差和标准差的计算也分为简单平均法和加权平均法,另外,对于总体数据和样本数据,公式略有不同。
方差的计算公式
设总体方差为σ2,对于未经分组整理的原始数据,方差的计算公式为:
对于分组数据,方差的计算公式为:
方差的平方根即为标准差,其相应的计算公式为:
未分组数据:
分组数据:
样本方差和标准差
样本方差与总体方差在计算上的区别是:总体方差是用数据个数或总频数去除离差平方和,而样本方差则是用样本数据个数或总频数减1去除离差平方和,其中样本数据个数减1即n-1称为自由度。设样本方差为
,根据未分组数据和分组数据计算样本方差的公式分别为:
未分组数据:
分组数据:
未分组数据:
分组数据:
例:考察一台机器的生产能力,利用抽样程序来检验生产出来的产品质量,假设搜集的数据如下:
3.43 | 3.45 | 3.43 | 3.48 | 3.52 | 3.50 | 3.39 |
3.48 | 3.41 | 3.38 | 3.49 | 3.45 | 3.51 | 3.50 |
根据该行业通用法则:如果一个样本中的14个数据项的方差大于0.005,则该机器必须关闭待修。问此时的机器是否必须关闭?
解:根据已知数据,计算
因此,该机器工作正常。
方差和标准差也是根据全部数据计算的,它反映了每个数据与其均值相比平均相差的数值,因此它能准确地反映出数据的离散程度。方差和标准差是实际中应用最广泛的离散程度测度值。
数据分析网编辑:数据小博士
数据分析网(www.afenxi.com),国内领先的大数据门户,旨在帮助大数据从业人士、爱好者提供大数据新闻资讯、前沿技术、业界观点的信息平台。
免责声明:本站所有文章内容,图片,视频等均是来源于用户投稿和互联网及文摘转载整编而成,不代表本站观点,不承担相关法律责任。其著作权各归其原作者或其出版社所有。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,侵犯到您的权益,请在线联系站长,一经查实,本站将立刻删除。 本文来自网络,若有侵权,请联系删除,如若转载,请注明出处:https://itzsg.com/70392.html