기대와 분산을 어떻게 구하는가?

분산 공식:

확장 데이터:

확률론과 통계적 분산이 무작위 변수나 데이터 세트를 측정할 때 분산도를 측정하는 측정. 확률론의 분산은 무작위 변수와 수학 기대 (즉, 평균) 사이의 편차를 측정하는 데 사용됩니다.

통계에서의 분산 (샘플 분산) 은 각 샘플 값과 모든 샘플 값의 평균 간 차이의 제곱 값의 평균입니다. 많은 실제 문제에서, 연구 분산은 바로 편차도를 연구하는 것이 중요한 의의가 있다.

분산은 임의 변수의 값과 수학적 기대치의 이산도를 설명합니다. (표준 편차 및 분산이 클수록 분산도가 커집니다)

X 의 값이 집중되면 분산 D(X) 가 작아지고 x 의 값이 분산되면 분산 D(X) 가 커집니다. 따라서 D(X) 는 X 의 이산도를 설명하는 양이며 X 의 이산도를 측정하는 척도입니다.