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匿名使用者2024-01-26隨機變數。 的方差表示它的離散程度。
以及該值的可重複性。 方差越大，隨機變數值的重現性越差，即單個值的“置信度”越低。
反之，方差越大，隨機變數值的重現性越好，即單個值的“置信度”越高。 在極端情況下，如果方差為零，則隨機變數根本不是乙個“常數”，單個值就足以表示所有值。
在實驗資料處理（例如，GENI 2000軟體）中，通常給出每個測量（計算）（隨機變數）的量及其不確定度。
這種不確定性通常是隨機變數的標準差。 基於這兩個值，隨機變數的值可以估計如下，即在以下區間內有一定的概率（取決於 w）。
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匿名使用者2024-01-25離散變數的分布列：
x1 x2 ..xn
p1 p2 ..pn
平均值：e = （1->n） 習 pi 方差：d = （1->n） （習） pi - e ）這個問題： 0 2
eξ = 0×(1/4)+(/2)×(1/2)+π1/4)dξ = 0²×(1/4)+(/2)²×1/2)+π1/4) -/2)²
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匿名使用者2024-01-24離散隨機變數的方差定義為每個隨機變數與均值之差的平方和的均值。
方差單位是隨機變數單位的平方; 標準差與隨機變數的單位相同; 隨機變數的方差和標準差都反映了隨機變數的值平均偏離平均值的程度。 方差或標準差越小，隨機變數與均值的偏差越小。 隨機變數的方差是乙個常數，樣本方差是乙個隨機變數。
離散隨機變數含義：
設 x 為隨機變數，如果它的所有可能值都是有限或無限的，則稱 x 為離散隨機變數。 套裝 x1、x2 ,...是隨機變數 x 的所有可能值，對於每個值 習，x = 習 是其樣本空間 s 中的乙個事件，為了描述隨機變數 x，還需要知道這些事件發生的概率（概率）。
定義：設離散隨機變數 x 的所有可能值均為 習（i=1,2,...）p(x = xi) =pi,i = 1,2,..概率分布或分布定律稱為 x，也稱為概率函式。
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匿名使用者2024-01-23如果兩個隨機變數 x 和 y 彼此獨立，則兩個隨機變數之和的方差等於它們各自方差之和：
d(x+y) =d(x)+d(y)
這是因為：d（x+y） = e 2
e^2= e[x-e(x)]^2 + 2e + e[y-e(y)]^2
d(x) +d(y) +2e
d(x) +d(y)
這是因為 x 和 y 是相互獨立的，並且 e=0
因此：d（x+y） = d（x）+d（y）。
統計學意義。
當資料分布分散時（即資料在均值附近波動較大），各資料與均值之差的平方和較大，方差較大。 當資料分布相對集中時，單個資料與均值之差的平方和較小。 因此，方差越大，資料的波動越大; 方差越小，資料的波動性就越小。
樣本中資料與樣本均值之差的平方和的均值稱為樣本方差; 樣本方差的算術平方根稱為樣本標準差。 樣本方差和樣本標準差都是衡量樣本波動大小的指標，樣本方差或樣本標準差越大，樣本資料的波動越大。
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匿名使用者2024-01-22離散隨機變數的方差：
d(x) =e；（1）
e(x^2) -ex)^2；（2）
等式 1） 是方差的離散表示，如果你不明白，你可以記住等式 （2）。
公式 2） 表示：方差 = x 2 期望值 - x x 期望值的平方。
x 和 x 2 都是隨機變數，對於隨機變數的值，例如： 隨機變數 x 服從 “0 - 1”：0 的概率是段的 q，1 的概率是 p，p+q=1 則：
即時變數 x 的預期 e（x） = 0*q + 1*p = p，即時變數 x 2 的預期 e（x 2） =0 2 * q + 1 2 * p = p
因此，從方差方程 （2） 中，我們得到： d（x） =e（x 2） -ex） 2 = p - p 2 = p（1-p） =pq 無論是 x 還是 x 2，它都是隨機變數或實驗，而不是未知函式。
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匿名使用者2024-01-21離散隨機變數的方差：
d(x) =e；（1）
e(x^2) -ex)^2；（2）
等式 1） 是方差的離散表示，如果你不明白，你可以記住等式 （2）。
公式 2） 表示：方差 = x 2 期望值 - x x 期望值的平方。
x 和 x 2 都是隨機變數，對於隨機變數的值，例如： 隨機變數 x 服從 “0 - 1”：0 的概率是段的 q，1 的概率是 p，p+q=1 則：
即時變數 x 的預期 e（x） = 0*q + 1*p = p，即時變數 x 2 的預期 e（x 2） =0 2 * q + 1 2 * p = p
因此，從方差方程 （2） 中，我們得到： d（x） =e（x 2） -ex） 2 = p - p 2 = p（1-p） =pq 無論是 x 還是 x 2，它都是隨機變數或實驗，而不是未知函式。
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匿名使用者2024-01-20如果兩個隨機變數 x 和 y 彼此獨立，則兩個隨機變數之和的方差等於它們各自方差之和：
d（x+y） = d（x）+d（y） （1） 這是因為： d（x+y） = e 2
e^2= e[x-e(x)]^2 + 2e + e[y-e(y)]^2
d(x) +d(y) +2e
d(x) +d(y)
這是因為 x 和 y 是相互獨立的，並且 e=0 （2）。
因此：d（x+y） = d（x）+d（y）。
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匿名使用者2024-01-19如果兩個變數 x 和 y 彼此獨立，則兩個隨機變數之和的方差等於它們各自方差之和：
d（x+y） = d（x）+d（y） （1） 這是因為： d（x+y） = e 2
淮閉倉看漲期權 = e 2
模式 = e[x-e（x）] 2 + 2e + e[y-e（y）] 2
d(x) +d(y) +2e
d(x) +d(y)
這是因為 x 和 y 是相互獨立的，並且 e=0 （2）。
因此：d（x+y） = d（x）+d（y）。
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匿名使用者2024-01-18如果兩個變數 x 和 y 彼此獨立，則兩個隨機變數之和的方差等於它們各自方差之和：
d（x+y） = d（x）+d（y） （1） 這是因為： d（x+y） = e 2
淮閉倉看漲期權 = e 2
模式 = e[x-e（x）] 2 + 2e + e[y-e（y）] 2
d(x) +d(y) +2e
d(x) +d(y)
這是因為 x 和 y 是相互獨立的，並且 e=0 （2）。
因此：d（x+y） = d（x）+d（y）。
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匿名使用者2024-01-17離散隨機變數的方差：
d(x)=e.(1)
e(x^2)-(ex)^2.(2)
1）是方差的離散符號。
公式 2） 表示：方差 = x 2 期望值 - x x 期望值的平方。
x 和 x 2 都是隨機變數，它們特定於隨機變數的值，例如，隨機變數 x 遵循“0-1”：
取 0 的概率為 q，取 1 的概率為 p，p+q=1，則：對於期望變數 x，e（x）=0*q+1*p=p。
同樣，對於即時變數 x 2，期望值為 e（x 2） = 0 2*q + 1 2*p = p。
因此，從方差方程 （2） 中可以看出：d（x）=e（x 2）-（ex） 2=p-p 2=p（1-p）=pq。
方差統計。 方差在統計描述和概率分布中的定義不同，使用不同的公式，其中方差用於計算每個變數（觀測值）與總體均值之間的差值。 為了避免均值偏差之和不為零，且均值偏差的平方和受樣本內容的影響，使用均值偏差的平方和來描述變數的變異程度。