方差大小的意义

TIPS：本文共有 431 个字，阅读大概需要 1 分钟。

统计学意义

当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大方差越小，数据的波动就越小。

样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。

方差大小的意义

方差的实际意义是：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。

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。

小编精心整理的这篇内容：方差大小的意义，如果你看到此处请一定要收藏哦！