求方差算法
1. 方差的计算方法 初中知识
【计算公式】
已知：平均数：
（n表示这组数据个数，x1、x2、x3……xn表示这组数据具体数值），可得：方差公式：
。
【简介】
设一组数据x1,x2,x3……xn中，各组数据与它们的平均数x（拔）的差的平方分别是(x1-x拔)²，(x2-x拔)²……(xn-x拔)²，那么用它们的平均数
，来衡量这组数据的波动大小，并把它叫做这组数据的方差。为了简便
（其中x为该组数据的平均值）。总之，方差越小就越稳定。
2. 方差的计算方法
方差 [fāng chā]
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审阅专家胡启洲
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。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。
方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。
中文名
方差
外文名
variance/deviation Var
类型
D(X) 数学（统计学）
研究者
罗纳德·费雪（Ronald Fisher）
定义
数据与平均数之差平方和的平均数
快速
导航
定义
性质
种类及计算
期望和方差
示例
公式
统计学意义
最近进展
历史
“方差”（variance）这一词语率先由罗纳德·费雪（Ronald Fisher）在其论文《The Correlation Between Relatives on the Supposition of Mendelian Inheritance》[1] 中提出。
定义
方差在统计描述和概率分布中各有不同的定义，并有不同的公式。
在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。总体方差计算公式：
为总体方差，为变量，为总体均值，为总体例数。
3. 方差怎么算举个例子
方差=平方的均值减去均值的平方。
例：
有 1、2、3、4、5这组样本，其平均数为（1+2+3+4+5）/5=3，而方差是各个数据分别与其和的平均数之差的平方的和的平均数，则为：
[(1-3)^2+(2-3)^2+(3-3)^2+(4-3)^2+(5-3)^2]/5=2，方差为2。
方差的公式：
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。
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s2就表示方差。
方差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）并把它叫做这组数据的方差，记作S2。
4. 方差的计算公式是什么
方差公式：
(4)求方差算法扩展阅读：
性质：
1、设C为常数，则D(C) = 0（常数无波动）；
2、D(CX )=C2D(X ) （常数平方提取，C为常数，X为随机变量）；
证：特别地 D(-X ) = D(X ), D(-2X ) = 4D(X )（方差无负值）
3、若X 、Y 相互独立，则，证：记
前面两项恰为 D(X )和D(Y )，第三项展开后为
当X、Y 相互独立时，故第三项为零。特别地独立前提的逐项求和，可推广到有限项。
5. 方差怎么算
有n个数，先求平均值Ex，则方差var(n)=[(x1-Ex)^2+(x2-Ex)^2+……+(xn-EX)^2]/n。
方差不仅仅表达了样本偏离均值的程度，更是揭示了样本内部彼此波动的程度，也可以理解为方差代表了样本彼此波动的期望。当然，这个结论是在二阶统计矩下成立。
统计学意义
当数据分布比较分散时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。
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。
以上内容参考：网络-方差
6. 方差怎么算
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。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。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。
在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。总体方差计算公式：
如1、2、3、4、5 这五个数的平均数是3。方差就是1/5[（1-3）²+（2-3）²+（3-3）²+（4-3）²+（5-3）²]=2。
(6)求方差算法扩展阅读：
方差统计学意义
当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。
方差不仅仅表达了样本偏离均值的程度，更是揭示了样本内部彼此波动的程度，也可以理解为方差代表了样本彼此波动的期望。
7. 求方差的两种方法
对于一组数据，如：x1，x2，x3，…，xn，
先计算其平均值M=(x1＋x2＋x3＋…＋xn)/n，则：
方差=[(M－x1)²＋(M－x2)²＋(M－x3)²＋…＋(M－xn)²]/n
8. 方差怎么个算法
若x1,x2,x3......xn的平均数为m
则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.......+(xn-m)^2]
方差即偏离平方的均值，称为标准差或均方差，方差描述波动程度。
希望对你有帮助，祝愉快。
9. 关于方差的计算方法
由于数据的类型不同，方差的计算公式也不相同：
对于连续型随机变量X(∞,-∞)，若其概率密度函数为：f(x)，那么方差为：
Var(X) = ∫(∞,-∞) [x-E(X)]² f(x) dx (1)
其中E(X) 为X的平均值：E(X)= ∫(∞,-∞) x f(x) dx (2)
注意：f(x) dx 可以理解为：随机变量X落在区间(x，x+dx) 上的概率。
对于离散型的随机变量W，将其分成m组，组中值为：{w1,w2,...,wm}，
落在第 i 组的概率为：p(wi)，i=1,2,...,m。有了这些铺垫之后，比照着
(1)式把积分变成求和：
Var(W) = Σ(i=1->m) [wi - E(W)]²p(wi)(3)
注意：f(x)dx = p(wi)。
(3)式就是你题中的公式。
其中： E(W) = Σ(i=1->m) wip(wi)(4)
可见题中的公式适用于计算离散型随机变量方差的公式。
这个公式和其它的计算方差的公式都是相通的！只是适用
的场合不同。