方差函数:
测试数据:
编号 | 英语 | 数学 |
---|---|---|
1 | 76 | 100 |
2 | 35 | 99 |
3 | 87 | 45 |
4 | 53 | 75 |
5 | 92 | 68 |
6 | 24 | 49 |
7 | 50 | 62 |
8 | 63 | 62 |
9 | 76 | 58 |
10 | 79 | 78 |
11 | 17 | 48 |
12 | 100 | 63 |
13 | 94 | 74 |
14 | 72 | 76 |
15 | 20 | 67 |
16 | 93 | 48 |
17 | 72 | 47 |
18 | 95 | 62 |
方差是在统计学中用于衡量一组数据离散程度或分布的广度的重要指标。
方差越大,表明这组数据越分散;方差越小,表明数据越集中。
计算公式为:对于一组数据x1,x2,x3……xn,平均数为 X拔,方差
的计算公式为:
例如,有两组数据:
可以看出数据 B 的方差大于数据 A 的方差,说明数据 B 比数据 A 更加分散。
在实际应用中,方差常用于以下场景:
总之,方差是描述数据分布特征的重要统计量,对于分析和理解数据的性质具有重要意义。
计算基于给定样本的方差。
语法 VAR(number1,number2,...) Number1,number2,... 为对应于总体样本的 1 到 30 个参数。
说明 • 函数 VAR 假设其参数是样本总体中的一个样本。如果数据为样本总体,则应使用函数 VARP 来计算方差。 • 逻辑值(TRUE 和 FALSE)和文本将被忽略。如果不能忽略逻辑值和文本,请使用 Vara 工作表函数。
编号 | 英语 | 数学 |
---|---|---|
1 | 76 | 100 |
2 | 35 | 99 |
3 | 87 | 45 |
4 | 53 | 75 |
5 | 92 | 68 |
6 | 24 | 49 |
7 | 50 | 62 |
8 | 63 | 62 |
9 | 76 | 58 |
10 | 79 | 78 |
11 | 17 | 48 |
12 | 100 | 63 |
13 | 94 | 74 |
14 | 72 | 76 |
15 | 20 | 67 |
16 | 93 | 48 |
17 | 72 | 47 |
18 | 95 | 62 |
方差 | 749.3202614 | 264.4869281 |
=VAR(B2:B19) | =VAR(C2:C19) |
方差主要是为了突出数据的离散程度或分布的宽度。
它能够清晰地展示一组数据相对于其平均值的分散情况。
当方差较大时,说明数据点分布较为分散,各个数据与平均值的差异较大。例如,有两组数据:
可以看出第二组数据相比第一组更加分散。
在实际生活中,方差有很多应用场景: