Fórmula de cálculo de varianza secundaria
s^2=1/n[(x1-x)^2 (x2-x)^2… (xn-x)^2]. Entre ellos: x son los datos de este conjunto de datos y n es un número entero mayor que 0.
1. Diferencia
La varianza es el grado de desviación del centro. Se utiliza para medir la fluctuación de un lote de datos (es decir, el grado en que este lote de datos. los datos se desvían de la media). Se denomina desviación de este conjunto de datos, y se registra como S 2. Cuando el tamaño de la muestra es el mismo, cuanto mayor es la varianza, mayores son las fluctuaciones de los datos y más inestables. La fórmula es: S2 = 1/n[(x 1-x)2 (x2-x)2 ... (xn-x) 2]. Entre ellos: x son los datos de este conjunto de datos y n es un número entero mayor que 0.
2. Definición y propiedades de la varianza
1. La varianza es el promedio de la diferencia al cuadrado entre cada valor de un conjunto de datos y la media de los datos. Se utiliza en teoría de la probabilidad para medir la desviación entre una variable aleatoria y su media, y en estadística para medir la dispersión de un conjunto de datos. La varianza es una medida de la desviación de un conjunto de valores de variables aleatorias de su media, que es la suma de los cuadrados de la diferencia entre cada punto de datos y la media dividida por el número de puntos de datos.
2. Cuanto mayor es la varianza, mayor es la dispersión entre los valores de los datos. Cuanto menor es la varianza, menor es la dispersión entre los valores de los datos. El rango, también conocido como error de rango o escala completa, está representado por la letra R y se utiliza para representar la varianza en datos estadísticos. Los datos se obtienen restando el valor mínimo del valor máximo, reflejando el rango de un conjunto de datos. . El rango no se puede usar para comparar porque las unidades de los datos son diferentes. Se puede usar la varianza para comparar porque todos son razones.
3. Cuando la distribución de los datos está dispersa (es decir, los datos fluctúan mucho alrededor del valor promedio), la suma de cuadrados de la diferencia entre cada dato y el valor promedio es mayor y la varianza es mayor cuando la distribución de datos está concentrada. La suma de las diferencias al cuadrado entre cada punto de datos y la media es muy pequeña. Por lo tanto, cuanto mayor es la varianza, mayor es la fluctuación de los datos; cuanto menor es la varianza, menor es la fluctuación de los datos.
4. El promedio de la suma de cuadrados de la diferencia entre los datos de la muestra y la media de la muestra se llama varianza muestral; la raíz cuadrada aritmética de la varianza muestral se llama desviación estándar de la muestra. La varianza muestral y la desviación estándar muestral son medidas de la volatilidad muestral. Cuanto mayor sea la varianza o la desviación estándar de la muestra, más volátiles serán los datos de la muestra.