本篇文章给大家谈谈方差越大，以及方差越大说明离散程度对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、方差是越大越稳定还是越小越稳定
• 2、方差越大，数据越稳定。还是方差越小，数据越稳定
• 3、方差越大，数据的波动越___；方差越小，数据的波动越___．
• 4、数理统计中，为什么方差越大，信息量越大
• 5、方差越小越稳定，还是越大越稳定
• 6、方差越大 样本值越分散 那方差大小的标准是什么呢

方差是越大越稳定还是越小越稳定

方差越小，数据越稳定。

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。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。

方差在统计描述和概率分布中各有不同的定义，并有不同的公式。

在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。

方差越大，数据越稳定。还是方差越小，数据越稳定

方差越小，数据越稳定

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方差越大，数据的波动越___；方差越小，数据的波动越___．

方差时衡量一组数据波动大小的统计量，方差越大，数据的波动越大，方差越小，数据的波动越小，

故答案为：大，小．

数理统计中，为什么方差越大，信息量越大

方差是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。通俗点讲，就是和平均值偏离的程度，用来衡量一批数据的波动大小（即这批数据偏离平均数的大小）并把它叫做这组数据的方差。记作S2。在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定。因此，方差大或者小，并没有一个统一的标准，只能用来衡量同一批数据的不同情况。至于方差到底多大才是大，100？还是1000？这个是无法衡量的，只能说同一组数据，平均值相同的情况下，方差为10的那组数据肯定比方差为1的数据波动更大，而至于方差为10究竟是大还是小，这个是无法确定的。就和考试成绩考多高才算高分，肯定也没有一个确定的界限，只能说考90分的肯定比考80分的要考得好。所以方差大小是没有标准的。

方差越小越稳定，还是越大越稳定

是的。方差越小说明数据的波动越小，所以越稳定。

方差，通俗点讲，就是和中心偏离的程度。用来衡量一批数据的波动大小（即这批数据偏离平均数的大小）并把它叫做这组数据的方差。记作Ssup2.在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定。

方差是实际值与期望值之差平方的期望值，而标准差是方差算术平方根。

在实际计算中，我们用以下公式计算方差。

方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数,即s^2=(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]，其中，x_表示样本的平均数，n表示样本的数量，^，xn表示个体，而s^2就表示方差。

而当用(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]作为样本X的方差的估计时，发现其数学期望并不是X的方差，而是X方差的(n-1)/n倍，[1/(n-1)][(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]的数学期望才是X的方差，用它作为X的方差的估计具有“无偏性”，所以我们总是用[1/(n-1)]∑(xi-X~)^2来估计X的方差，并且把它叫做“样本方差”。

方差越大 样本值越分散 那方差大小的标准是什么呢

方差是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。通俗点讲，就是和平均值偏离的程度，用来衡量一批数据的波动大小（即这批数据偏离平均数的大小）并把它叫做这组数据的方差。记作S2。 在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定。因此，方差大或者小，并没有一个统一的标准，只能用来衡量同一批数据的不同情况。

至于方差到底多大才是大，100？还是1000？这个是无法衡量的，只能说同一组数据，平均值相同的情况下，方差为10的那组数据肯定比方差为1的数据波动更大，而至于方差为10究竟是大还是小，这个是无法确定的。就和考试成绩考多高才算高分，肯定也没有一个确定的界限，只能说考90分的肯定比考80分的要考得好。所以方差大小是没有标准的。

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