1,数学期望:公式离散型随机变量X的取值为 , 为X对应取值的概率,可理解为数据 出现的频率 ,则:
2,方差是实际值与期望值之差平方的平均值,而标准差是方差算术平方根。 [5] 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和的平均数,即 :,其中,x表示样本的平均数,n表示样本的数量,xi表示个体,而s^2就表示方差。
扩展资料:在概率论和统计学中,数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。
需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。
大数定律规定,随着重复次数接近无穷大,数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。
参考资料:百度百科-方差 百度百科-数学期望是标准差,标准差(Standard Deviation) ,也称均方差(mean square error),是各数据偏离平均数的距离的平均数,它是离均差平方和平均后的方根,用σ表示。
所有数减去其平均值的平方和,所得结果除以该组数之个数(或个数减一,即变异数),再把所得值开根号,所得之数就是这组数据的标准差。
深蓝区域是距平均值一个标准差之内的数值范围。在正态分布中,此范围所占比率为全部数值(即1)之68.2%。对于正态分布,两个标准差之内(深蓝,蓝)的比率合起来为95.4%。对于正态分布,正负三个标准差之内(深蓝,蓝,浅蓝)的比率合起来为99.6%。
扩展资料:
为非负数值,与测量资料具有相同单位。一个总量的标准差或一个随机变量的标准差,及一个子集合样品数的标准差之间,有所差别。
标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差,代表大部分数值和其平均值之间差异较大;一个较小的标准差,代表这些数值较接近平均值。
参考资料来源:百度百科-均方差
1、标准差和方差的概念不同,计算方法也不同。概念不同:标准差是离均差平方的算术平均数的算术平方根;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。
2、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。
欢迎分享,转载请注明来源:夏雨云
评论列表(0条)