方差dc=
方差的第二种计算公式 -
方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数S^2=X1X#175^2+X2X#175^2++XnX#175^2N S^2=1N*ΣXnX#175^2 举例1，2，3，4，5，6，7 平均值4 方差1；方差计算公式方差是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数，在实际计算中，我们用以下公式计算方差常见方差公式1设c是常数，则Dc=0希望你能满意。
1.s^2xa^2 2.AB=32/7 3.1
方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数S^2=X1X#175^2+X2X#175^2++XnX#175^2N S^2=1N*ΣXnX#175^2 举例1，2，3，4，5，6，7 平均值4 方差1；方差计算公式方差是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数，在实际计算中，我们用以下公式计算方差常见方差公式1设c是常数，则Dc=0希望你能满意。
1.s^2xa^2 2.AB=32/7 3.1
方差公式标准方差公式1标准方差公式2例如两人的5次测验成绩如下X 50，100，100，60，50，平均值EX=72Y73，70，75，72，70 平均值EY=72平均成绩相同，但X 不稳定，对平均值的偏离大。常见方差公式1设c是常数，则Dc=02设X是随机变量，c是常数，则有DcX=c#178DX3设X与Y是两个随机变量，则后面会介绍。
不重复抽样的样本均值的方差小于重复抽样时的样本均值的方差，对于无限总体进行不重复抽样时，可以按照重复抽样来处理，对于有限总体，当N很大，而抽样比n/N很小时，其修正系数趋于1，这时样本均值的方差也可以按照重复抽样的样本均值的方差公式来计算。统计学不重复抽样也是“无放回抽样”、“不回置抽样”等我继续说。
方差的定义和性质 -
由方差的定义可知方差本身也是一个数学期望，所以由数学期望的性质可以扒出方差有下述常用的基本性质：(1) 若C是常数，则DC=0;(2) 若C是常数，则(3) 若, 是两个相互独立的随机变量，且, 存在，则gjzsj (2.31)性质(1)与(2)的证明是容易的，下面证明性质(3),我们有因为与独立，所以从后面会介绍。
Dc=0 我认为正确.因为c是一个常数他不存在波动起伏，所以他的方差为0 若把c看做是随机变量那么随机变量c的值只有一个就为c.其发生概率为1 Ec=c (Ec)^2=c^2 E（c^2）c^2 Dc=E（c^2)-(Ec)^2 =0
方差是什么意思? -
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+到此结束了？。+(xn-x_)^2]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）。在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定到此结束了？。
期望的性质：1、E(C)=C ，C是常数。2、E(aX)=aE(X) , a是常数，另E(EX)=EX,E(EX2)=EX2 3、E(aX+bY)=aE(X)+bE(Y)E(∑inaiX)=∑inaiE(X)4、若X，Y相互独立，则E(XY)=E(X)E(Y)方差的性质1 DX≥0 若C 是常数DC=0 2 D(CX)=C2D(X)3 D(aX+bY)=后面会介绍。
方差是什么? -
由方差的定义可知方差本身也是一个数学期望，所以由数学期望的性质可以扒出方差有下述常用的基本性质：(1) 若C是常数，则DC=0;(2) 若C是常数，则(3) 若, 是两个相互独立的随机变量，且, 存在，则gjzsj (2.31)性质(1)与(2)的证明是容易的，下面证明性质(3),我们有因为与独立，所以从等我继续说。
期望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。在统计描述中，期望方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。