中级经济师估计量方差怎么算

有n个数，先求平均值Ex，则方差var(n)=n。“方差”（variance）这一词语率先由罗纳德·费雪（Ronald Fisher）在其论文《The Correlation Between Relatives on the Supposition of Mendelian Inheritance》中提出。

方差不仅仅表达了样本偏离均值的程度，更是揭示了样本内部彼此波动的程度，也可以理解为方差代表了样本彼此波动的期望。当然，这个结论是在二阶统计矩下成立。

性质

1．设C为常数，则D(C) = 0（常数无波动）。

2．D(CX )=C2D(X )（常数平方提取，C为常数，X为随机变量）；证：特别地D(-X ) = D(X ), D(-2X ) = 4D(X )（方差无负值）。

3．若X、Y相互独立，则证：记则前面两项恰为D(X)和D(Y)，第三项展开后为当X、Y相互独立时，故第三项为零。

计算公式如下：

1、方差公式：

2、标准方差公式（1)：

3、标准方差公式（2)：

例如两人的5次测验成绩如下：X：50，100，100，60，50，平均值E(X)=72；Y：73，70，75，72，70平均值E(Y)=72。

平均成绩相同，但X不稳定，对平均值的偏离大。方差描述随机变量对于数学期望的偏离程度。单个偏离是消除符号影响方差即偏离平方的均值，记为E(X)：直接计算公式分离散型和连续型。

推导另一种计算公式得到：“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，方差描述波动程度。

方差的概念：

方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中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。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。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。

方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。

总体方差和样本方差计算公式如下：

总体方差的计算公式：σ² = Σ(x - μ)²N

总体方差（Population variance）是指某个总体中每个数据与全体数据平均数离差平方和的平均数，通常用符号 σ²（sigma squared）表示。无论是总体方差还是样本方差，都是衡量数据分布离散程度的重要指标。其中，x表示某个数据点，μ表示总体的均值，N表示总体数据的个数，Σ表示求和符号。

样本方差的计算公式：s² = Σ(x - x̄)²(n-1)

样本方差（Sample variance）是指给定样本数据中每个数据与样本均值离差平方和的平均数，用符号 s²（squared）表示。其中，x表示某个数据点，x̄表示样本的均值，n表示样本数据的个数。为了更好地估计总体方差，样本方差的计算公式中分母为n-1而不是n。

总体方差和样本方差的区别

总体方差是指某个总体中每个数据与全体数据平均数离差平方和的平均数，用符号σ²表示。而样本方差则是给定样本数据中每个数据与样本均值离差平方和的平均数，用符号s²表示。它们的差别在于总体方差是对整个总体的度量，而样本方差则是针对所选取的样本数据的度量。

在统计学中，总体是指全部的数据集，其中包含了各种各样不同的数据。总体方差是对总体中所有数据的离差平方和的平均值的度量。总体方差通常是通过对总体数据的全面计算得出的。样本是从总体数据中随机抽取的一部分数据。样本方差是对于给定抽样数据中单个数据与抽样均值的离差平方和的平均值的度量。