标准差和方差的符号
标准差和方差符号？
标准差和方差符号？
标准差σ，这个符号读西格玛，这是一个大写的希腊字母∑(西格玛)小写形式。
标准差：中国环境常被称为 均方差，标准差是平均差平方算术平均数的平方根，用于平均差平方σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差可以反映数据集的离散程度。标准差可能不一样，因为两组数据的平均数相同。
离散度：标准差是反映一组数据离散度最常用的量化形式，是表达精度的重要指标。说到标准差首先要弄清楚它出现的目的。我们用这种方法来检测它，但是检测方法总是有误差，所以检测值不是它的真实值。检测值与真实值之间的差距是评价检测方法最具决定性的指标。但真实值是多少，不得而知。所以如何量化检测方法的准确性就成了难题。这也是临床工作质量控制的目的：确保每批实验结果的准确性和可靠性。
极差:最直接最简单的 评估一组数据的离散度的方法，即最大值-最小值(即极差)。这种方法在日常生活中最常见，比如在比赛中去掉最高最低分 具体应用极差。
方差符号？
方差（Variance），应用数学中的专有名词。
方差是每个数据和平均数之间的平方和平均数，即每个数据和平均数之间的差异，即平方的平均数 ：
其中，x表示样本的平均数，n表示样本的数量，xi表示个体，而且s^2表示方差。
在概率论和统计学中，随机变量的方差描述了其离散程度，即变量与预期值之间的距离。方差的算术方根被称为随机变量的标准差。
方差符号？
在概率论和数理统计中，方差(Variance，符号D，或σ2σ2)用于衡量随机变量与其数学期望(即平均值)之间的偏差。在计算中，方差是每个数据与其平均值之间的平均平均值。方差是衡量数据离散程度的标准，用来表示数据与数据中心(均值)的偏差程度，方差越大，数据偏离中心的程度越大。同时，变量的预期是相同的，但方差不一定是相同的。
以离散随机变量为例，假设随机变量为XX，取值xi(i=1,2,...,n)xi(i=1,2,...,n)，μμ对于随机变量的数学期望(均值)，然后是离散随机变量XX方差可表示为：
D(X)=1n∑ni=1(xi−μ)2D(X)=1n∑i=1n(xi−μ)2
在计算中，如果已知的随机变量XX的期望E(X)E(X)，方差的计算可以简化为：
D(X)=E(X−E(X))2=E(x2)−[E(x)]2D(X)=E(X−E(X))2=E(x2)−[E(x)]2