样本方差计算公式(方差公式推导)
什么是方差？标准差和标准差是衡量数据信息遗传变异程度最重要、最常见的指标。
标准差是各数据信息之间算术平均值偏差平方和的平均值，一般表示为& sigma2表示。标准差的量化单位和维度不利于经济发展的实际意义上的表达，所以在具体统计工作的总结中应使用标准差的算术平方根& mdash& mdash标准差用于衡量数据统计的差异程度。
标准差也叫均方差，一般为& sigma展示一下。标准差和标准差的计算也分为简单平均法和加权平均法。此外，对于整体数据信息和样本数据信息，公式计算略有不同。
方差计算公式
设总体标准差为& sigma2.对于没有排序的原始记录，方差计算公式如下:
对于排序数据信息，方差计算公式如下:
标准差的平方根为标准差，其相对计算方法为:
未排序的数据信息:
对数据信息进行排序:
样本方差和标准差
样本方差和全局标准差的区别在于，全局标准差是将方差的和除以数据信息的个数或总频率，而样本方差是将方差的和除以样本数据信息的个数或总频率减1，其中样本数据信息的个数减1称为可播放性。让样本方差为
，根据未排序的数据信息和排序的数据信息，计算模板方差的公式如下:
未排序的数据信息:
对数据信息进行排序:
未排序的数据信息:
对数据信息进行排序:
例如:调查一台设备的产量，并使用抽样程序来测试制造产品的质量。假设收集的数据信息如下:
3.433.453.433.483.523.503.393.483.413.383.493.453.513.50
根据制造业的一般规律，如果一个模板中14个数值数据的标准差超过0.005，则必须关闭设备进行维修。询问此时是否必须关闭设备。
解决方法:根据已知的数据信息，计算
所以设备工作正常。
标准差和标准差也是根据所有数据信息来计算的，它反映的是平均值与各个数据信息之间的平均值相比的标准值，因此可以准确地反映数据信息的分散度。标准差和标准差是具体实践中最常用的离散度度量。
数据分析网编译:数据信息小博士
