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数理统计中,为什么方差越大,信息量越大

数理统计中,为什么方差越大,信息量越大

方差是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。通俗点讲,就是和平均值偏启唯历离的程度,用来衡量一山则批数据的波动大小(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。在样本容量相同的情况下,方差越大,说明数据的波动越大,越不稳定。因此,方差大或者小,并没有一个统一的标准,只能用来衡量同一批数据的不同情况。至于方差到底多大才是大,100?还是1000?这个是无法悄搜衡量的,只能说同一组数据,平均值相同的情况下,方差为10的那组数据肯定比方差为1的数据波动更大,而至于方差为10究竟是大还是小,这个是无法确定的。就和考试成绩考多高才算高分,肯定也没有一个确定的界限,只能说考90分的肯定比考80分的要考得好。所以方差大小是没有标准的。