方差的课件(方差课件免费)

方差的方差是什么？

方差，一般应用在统计学和概率论中。一般来说主要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。方差越小，数据波动越小；反之，数据波动越大。在统计学中，方差指样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数。有点拗口。即其的计算公式如下：s^2=[(x1-x)^2+(x2-x)^2+...+(xn-x)^2]/n （x表示平均数）比如我们有一组数据{2,4,3,5,8,2},求其方差那么，我们先求出平均数为 (2+4+3+5+8+2)/6=4则其方差为 [(2-4)^2+(4-4)^2+(3-4)^2+(5-4)^2+(8-4)^2+(2-4)^2]/6=26/6

样本方差的期望和方差？

方差的定义

方差在我们的日常生活当中非常常见，它主要是为了提供样本离群程度的描述。举个简单的例子，我们去买一包薯片，一般来说一袋薯片当中的数量是固定的。我们假设平均每袋当中都有50片薯片好了，即使是机器灌装，也不可能做到每一袋都刚好是50片，或多或少都会有些误差。而均值则无法衡量这种误差。

如果现在有两个薯片品牌，它们的口味都差不多，平均每袋也都是50片。但是其中A品牌的薯片有一半是80片，还有一半是20片。B品牌呢，99%都在45-55之间。你说你会买哪一个牌子呢？(在不考虑通过称重的情况下)。

在现代社会，凡是工厂出厂的产品，基本上都离不开方差这个概念。方差越低，说明工厂的生产能力越强，能够做到每一个产品都很精细，相反如果方差越大，则说明瑕疵很多，不够精细。也就是说，方差衡量的是样本距离均值的期望。

它本来应该写成：E|X - E(X)|。

但是由于式子当中存在绝对值，我们通常会对它平方，从而将绝对值消掉。写成：

这里的E表示期望，这是统计学当中的写法，如果看不明白，我们也可以把式子展开写成：

这里的N表示的是样本数量，X bar 是样本的均值。Var是英文variance的缩写，我们也可以写成D(X)。

由于方差是通过平方计算得到的，我们也可以将它进行开方，得到标准差。根号D(X)，也可以写成σ(X)。

方差的性质

关于方差有几个著名的性质，如果X是变量，而C是常数。那么：

也就是对于每一个变量都乘上一个常数，那么整体的方差扩大C的平方倍。这个很好理解，因为样本值扩大了C倍，由于我们在计算方差的时候用到了平方，那么自然就是扩大了C的平方倍。我们利用上面展开的公式代入可以很容易得到证明。

下一个性质是：

也就是全体样本加上一个常数，整体的方差不变。如果我们的样本不是一个值，而是一个向量的话，那么这个公式可以拓展成样本加上一个常数向量，样本的方差保持不变。这个也很好理解，样本加上一个常数向量，相当于整体朝着向量的方向移动了一个距离，对于整体的分布并不会影响。

如果某个样本X的方差为0，那么说明样本内只有一个值。

下面一个性质稍微复杂一点：

也就是说方差等于样本平方的期望减去样本期望的平方，我们光从定义上很难得出这个结论，需要通过严谨的推导：

在有些时候，我们直接求解样本的方差不太方便，而求解平方的期望很容易，这个时候我们可以考虑使用这个公式进行代换。

方差与协方差

方差我们一般不直接在机器学习当中进行使用，更多的时候是用在特征分析当中，查看特征的方差来感知它的离散情况，决定要不要对特征进行一些处理。因为对于一些模型来说，如果特征的方差过大，那么模型可能很难收敛，或者是收敛的效果可能会受到影响。这个时候往往需要考虑使用一些方法对特征值进行标准化处理。

除了方差之外，还有一个类似的概念也经常被用到，就是用来衡量两个变量之间相关性的协方差。

协方差的公式其实和方差也有脱不开的关系，我们先来简单推导一下。

首先，我们来看一下D(X+Y)，这里X和Y是两个变量，D(X+Y)就表示X+Y的方差，我们来看下D(X+Y)和D(X)和D(Y)之间的关系。

我们可以来推导一下，根据方差的定义：

这里的N是一个常量，我们可以忽略，只用来看分子即可。我们把式子展开：

我们看下上面化简之后的结果：

在这个式子当中D(X)， D(Y)都是固定的，并不会随XY是否相关而发生变化。但是后面一项不是，它和XY的相关性有关。

我们可以用这一项来反应X和Y之间的相关性，这就是协方差的公式：

所以协方差反应的不是变量的离散和分布情况，而是两个变量之间的相关性。到这里，我们可能还不太看得清楚，没有关系，我们再对它做一个简单的变形，将它除以两者的标准差：

这个形式已经非常像是两个向量夹角的余弦值，它就是大名鼎鼎的皮尔逊值。皮尔逊值和余弦值类似，可以反映两个分布之间的相关性，如果p值大于0，说明两组变量成正相关，否则则成负相关。我们可以通过计算证明p值是一个位于-1到1之间的数。

如果p值等于0，说明X和Y完全独立，没有任何相关性。如果p值等于1，说明可以找到相应的系数W和b使得Y = WX+b。

协方差矩阵的均方差？

由于方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，人们难以直观地衡量，所以常用均方差代替方差判断数据的波动。

　　所有样本的方差之和除以样本的个数，再把所得值开根号，所得之数就是这组数据的均方差，也叫标准差，常见的离散型公式：

　　其中r就是随机变量的数学期望，也就是加权平均值，N是样本空间中的一部分数据

平均方差和方差的区别？

方差（variance）-----一组数据的波动大小

概率论中的方差 用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。

对于一组随机变量，从中随机抽取N个样本，这组样本的方差就 是Xi^2平方 平均方差，是方差的算术平方根，用σ表示。标准差能反映一个数据集的离散程度。

均方差和方差的区别？

方差在概率论和统计方差是衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。均方差又称标准方差，即方差二均方差的平方。

标准方差和方差的区别？

标准差和方差的区别，概念不同，计算方法不同，涵盖范围不同。

1、概念不同。

标准差是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。

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。

2、计算方法不同。

样本标准差=方差的算术平方根=s=sqrt（（x1-x）^2+（x2-x）^2+……（xn-x）^2)/（n-1））。

方差的计算公式为：设一组数据x1，x2，x3……xn中，各组数据与它们的平均数的差的平方分别是(x1-)，(x2-)……(xn-)，那么我们用他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。

3、涵盖范围不同。

由于方差是数据的平方，一般与检测值本身相差太大，人们难以直观地衡量，所以常用方差开根号（取算术平方根）换算回来。这就是标准差。

方差等于各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数。其中，分别为离散型和连续型计算公式。称为标准差或均方差。

方差协方差单位？

协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。协方差表示的是两个变量的总体的误差，没有单位

协方差和方差？

1、概念不同统计中的方差（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；

协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。

2、计算方法不同方差的计算公式为：式中的s²表示方差，x1、x2、x3、.......、xn表示样本中的各个数据，M表示样本平均数；

协方差计算公式为：Cov(X,Y)=E[XY]-E[X]E[Y]，其中E[X]与E[Y]是两个实随机变量X与Y的期望值。

3、意义不同

方差是对一组(一维)数据进行统计的，反映的是一维数组的离散程度；而协方差是对2组数据进行统计的，反映的是2组数据之间的相关性。

扩展资料

由于方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，人们难以直观的衡量，所以常用方差开根号换算回来这就是要说的标准差（SD）。在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1)，它的意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以自由度是（n-1)。

正态分布方差的方差怎么求？

正态分布的方差f(x)=[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]，正态分布也称“常态分布”，又名高斯分布，最早由棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。

正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线

方差和平方差的区别？

这是两个不同概念，

方差就是指在一组样本数据中，求出这组数平均数，然后每个数和平均数相减的差的平方的和除以这组数的样本容量，得到的就是方差；

平方差是指两个数的平方相减的差，有一个平方差公式，b²-a²=(b-a)(b+a)，其中等式左边就是平方差。

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