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variance什么意思
英语 中文
variance是啥意思（variance在财务中的意思）
variance是啥意思（variance在财务中的意思）
va绉riance竑
英 疝[verins]啻美是 [verins]
正在使用发音
方
牛津/柯林斯词典，尽在百 媸度翻蜯译APP
详细释义
双语例句
词语用例
英英释义
词典释义
n.
变化幅度;额
TOEFL / GMAT / GRE
变形
名词
复数:variances 方是在概率论和统计方衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方用来藿度量随机变量和其数学期怞望（即均值）之间的偏离程度。统计意思中的方（variance样本方）是每个样本值与全体样本值的平均数之的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方即偏离程度有着重要意义。
方是衡量源数据和期望值紬相的度量值。
中文名
方
外文名
variance/deviation Var
类型
D蜯(X) 数学（酬统计墀学）
研究者
罗纳德费雪（Ronal敕d Fish中的er）
定义
数据与平均数之平方和的平均数
快速
导航
定锕义
性质
种类及计算
期望和方
示例
公式
统计学意义
近进展
历史
“方”（variance）这一词语率先由罗纳德费雪（Ronald偢 Fisher）在其畴论文《The Co财务rrelation Betw梼een嗤 Relatives on 魉the Supition of Mendelian Inheritance》[1] 中提出。
定义
方在统计描是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，方用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的异。为避免出在现离variance均总和为零，离均平鸠方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均亜平方和来描述变量的变异程度。总体方计算公式：
为总体方，为变量，为总体均值，为总体例数。
实际工作中，总体均数难以得到时，应用样本统计量代替总体参数，经校正后，样本方计算公式：
S^2= ∑啥（X- ） ^2 / （n-1）[2]
S^2为样本方，X为变量，为样本均值，n为样本例数。
在概率分布中，设X是一个离散型随机变量，若 骤E{[X-E（X）]^2}存在，则称E{[X-E（X）]^2}为X的方，记为D（X），Var（X）或DX，其中E（X）是X的期望值，X是变量值炿[1] ，公式中胄的E是期望值expected 嗤valu㤘e的缩写，意为篪“随机变量值与懤其期望值之的平方和”的期望值。[2] 离幚散型随机变量方计算公式：
D(X)=E[(X-E(X))^2]=E（X^2） - [ E（X）]^variance2variance
当D（X）=E{[X-E（X）]^2}称为变量X的方，而 称为标准（或均方）。它与X有相同的量纲。标准是镑用来衡量一组数据的离散驺程度的统计量[3] 。
对于连续型随机变量X，若其定义域为（a，b），概率密度函数为f（饬x），连续型随机变量踌X方计算公式：
D（X）砾=（x-）^2中的 f（x） dx[2]
方刻画了随机变量的取镬值对喌于其数学期望的离散程度。（标准、方越大，离散程度越大）
若X的取值比较集砥中，则方D（X）较小，若X的晷取值比较分散，则方D（X）较大。
因此，D（X）是刻画俦X取值分散程度的一螭个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。
va菗riance
英 ['verns] 美 ['vr吜ns]
n. 变异；变化；不一致；分歧；[数] 方
v镑ariance什么意思：n.变化幅度；额。
in particular, try t幚o explain意思 why the calculation of variance isn't just a matter ofgetting the erage of all the individual var薨iances.特别注意: 尽量解释为什么组合方的计算不是该组合中所有单个资产方的平均。
The estimated variance in t伬he梼 yield of apple and pear trees if the魑 da魑ta in thedatabase is only a sample of the total orchard袤 population.如果数据库中的数镬据只是螭整个果园的一个俦样本，那么此歯值是苹果树和梨树产量的估算方。
With the ag 侴e increasing, th篪e inciden 峁ce 敕of itive and negat财务ive ulnar咮 variance onincreased, but that of th鸠e neutral variance decreased结果显示随着年龄的增长，尺胄骨变异出现正向和负向变异的比率驺增高，而中性尺骨变异的比率降低。
vari藿ance是什菗么意思
英语 锕中文
var魍iance
英 [verins]美 [verins]
正在使用发音
方
牛津/柯林斯词典，尽在百度翻译APP
详细释义
双语例句
词语用例
英荭英释义
词典释义
n.
变化幅度;额
TOEFL / 竑G籀MAT / GRE
变 瞓形
名词
复数:varia褫nces 懋方是在雠概率论和统计方衡量随机变量或一组丒数据时离散程度的度量。概率论中方用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间 媸的偏离程度。豁统计中的方（样本方）是每个样本值与全体样本值的平均数之的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方即敕偏离程度有着重要意义。
方是衡量源数据和期望值相的度量值。
中文名呪
方
外文魉名
var呪iance/dev在iation Var
类型峯
D(X) 数学（统计学荭）
研究者
罗纳德费雪（Ronald Fisher）
定义
数据与平均数之平方和的平均数
快速
导腌航
定义
性酬质
种类及计算
期望和方
示例
公吜式
统计学意义
近进展㤘
历史
“方 砺”（variance）这一懋词语率先由罗纳德费雪（Rona瘛ld Fisher）在其瘛论文《The Correlation Between Relatives on the Supition of Mendelian Inheritance》[1] 中提出。
定义
方在统计描述和概率分布中各有踌不同的定义，并有不同的公羴式。
在统计描述中，方敕用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的异。为避免出现离均总和篪为零，离均平方财务和受样本含量的影响，统计学采用平均离均平方和来描述变量的变异程度。总体方计算公式：
为总体方，为变量，为总体均值，为总体例数。
实际工作中，总体均数难以啥得到时，应用样本统计量代替总体参数，经校正后，样本方殠计算公式：
S^2= ∑（X- ） ^2 / （n-1）[2晷]
S^2为样本方，X为变量，为样本均值，n为样本例数。
在概率篪分布中，设X是一个峯离散型随牰机变量，若E{[X-E（X）]^2}存在，则称E{[X-E（X）]^2}为X的方，记为D（X），Var（X）或DX，其中E（X）是X的期望值闳，X是变量值[1] ，锕公式中的E是期望值expected value的缩写，意为“随机变量值与其期望值之的平方和”的期望值。[2] 离散型随机变量方计算公式：
D(X)=E[(X-E(X))搒^2]=E（X^2） - [ E（X）]^2魍
当D（X黐）袤=E{[X-E（X）]^2}称为变量X的方，而 称为标准（或均方）。它与X有相同的量纲。标准是用来衡量一组数据的离散程度的统计量[3] 。
对于连续型随机变量X，若其定 骤义域为（a，b）砾，概率密嚟度函数为f（x），连续型随机变量X方计算公式：
D（X） 峁=（x-）^2 f（x） dx[2]
方刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。 瞓（标准、方越大，离散程度越大）
若鳝X的取值比较集中，则方D（X）较小，若X的取值比较分散，则方D（X）较大啻。
因意思此，D（X）是刻画X取值分牰散程度的一个量豁，它是衡量取值分散程度的一个 雠尺度。
variance
英 ['verns] 美 ['v籀rns]
n. 变异；变化雠；不一致；分歧；[数] 方
variance是啥意思
英语 中文
var俦iance
英 [verins]美 [意思嚟v夿erins]
正在使用发音
方
牛津/柯林斯词典，尽在砥百度翻译闳畴APP
详啥细释义
双语例句
词语用例
英英释义
词典释义
n.
变化幅度;额
TOEFL /财务 GMAT / GRE
变形
名词
复数:variances 方是在中的概率论和统计方衡量随机变夿量或一组数据时中的离散程度的度量。概率论中方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（样本方）是每个样本值与全体样本值的平均数之的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方即偏离程度有着重俦要意义。
方是衡量源数据和期望值相的度量值。
中文名
方
外文名
variance/de啥viation Var
类型
D(X) 数学（统计学是）
研殠究者亜
罗纳德费雪（Ronald Fisher）
定义
数据与平均数之平方和的平均数
快速
导航
定义
性质
种类及计算
期望和方
示例
公式
统计学意义楱
近进展
历史
“方”（variance）这一词腌语率先由罗纳德费雪（Rona薨l偢d Fisher）在其论文《The Correlation Between Relatives on the Supit紬ion of Mendelian Inheritance在》[1] 中提出。
定鸱义
方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，方用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的异。为避免出现离均总和为零，离均平方和受样本含量的影响，统羴计学采用平均离均平方和咮来描述变量篪的变异程度饬。锕总体方计算公式：
为总体方，为变量，为总体均值，为总体例数。
实际工作中，总体均数难以得到时，应用样本统计量代替总体参数，经坻校正后，样本方计算公式：
S^2= ∑（X- ） ^2 / （疝n-1）[2]
S^2为样本方，X为变量，为样本均值，n为样本例数。
在概率分布中，设X是一个离散 侴型随机变量，若E{[X-E（X）]鸱^2}存在，则称E{[X-E（X）]^2}为X的方，记为D（X），Var（X）或DX，其中E（X）是X的篪期望值，X是变量鳝值[1伬] ，公式中的E是期望值expected value的缩写，意为“随机变量值与其期望值之的平方和怞”的期望值。[2] 离散型随机变在量方褫计算公式楱：
D(X)=E[黐(X-E(X))^2]=E（X^2） - [ E（X）]^2
当D（X）=E{[X-E（X）]^2}称为变量X是的方绉，而 称为标准（或均方）。它与X有丒相同的量纲。标准是用喌来衡量一组数据的离散程度的统计量[3] 。
对于连续型随机歯变量X，若其定义域为（a，b），概率密度函数为f（x），连续型随机变量X方墀计算公式：
D（X）=（x-）^2 f（x） dx[2]
方刻画了随机变炿量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准、方越大，离散程度越大）
若X的取值比较集中，则方D（X）较小，若X的取值比较分散，则方D（X）较大。
因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量搒取值分散程度的一个懤尺度。
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