请问标准差和方差的几何意义(
请问标准差和方差的几何意义
意义如下所示：
1、方差的意义在于反映了一组数据与其平均值的偏离程度；
2、方差是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之间的偏离程度。统计中的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；
3、方差的特性在于：方差是和中心偏离的程度，用来衡量一批数据的波动大小并把它叫做这组数据的方差。 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；
4、标准差是方差的算术平方根，意义在于反映一个数据集的离散程度。
意义如下所示：
1、方差的意义在于反映了一组数据与其平均值的偏离程度；
2、方差是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之间的偏离程度。统计中的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；
3、方差的特性在于：方差是和中心偏离的程度，用来衡量一批数据的波动大小并把它叫做这组数据的方差。 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；
4、标准差是方差的算术平方根，意义在于反映一个数据集的离散程度。
1、方差的意义在于反映了一组数据与其平均值的偏离程度；
2、方差是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之间的偏离程度。统计中的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；
3、方差的特性在于：方差是和中心偏离的程度，用来衡量一批数据的波动大小并把它叫做这组数据的方差。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；
4、标准差是方差的算术平方根，意义在于反映一个数据集的离散程度。
几何分布的期望和方差
几何分布的期望和方差公式分别是E(n)=1/p、E(m)=(1-p)/p，几何分布是离散型概率分布，其中一种定义为前k-1次皆失败，第k次成功的概率。在伯努利试验中，成功的概率为p，若ξ表示出现首次成功时的试验次数，则ξ是离散型随机变量，它只取正整数，且有P(ξ=k)=(1-p)的(k-1)次方乘以p。
几何分布的期望和方差
几何分布的期望和方差公式分别是E(n)=1/p、E(m)=(1-p)/p，几何分布是离散型概率分布，其中一种定义为前k-1次皆失败，第k次成功的概率。在伯努利试验中，成功的概率为p，若ξ表示出现首次成功时的试验次数，则ξ是离散型随机变量，它只取正整数，且有P(ξ=k)=(1-p)的(k-1)次方乘以p。
超几何分布的期望和方差
超几何分布的期望和方差是EX=nM/N，超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了从有限N个物件（其中包含M个指定种类的物件）中抽出n个物件，成功抽出该指定种类的物件的次数（不放回）。
称为超几何分布，是因为其形式与“超几何函数”的级数展式的系数有关，超几何分布中的参数是M，N，n，上述超几何分布记作X-H(n，M，N)。