方差的计算，先算出一组数据的平均数，后面的这么算：
第一步：算出这组数据中的每一个数与平均数的差的平方，
x拔=(x1+x2+x3+.........+xn)÷n (x拔表示这组数据的平均数）
第二步：再算这些差的平方的平均数。
s^2=[(x拔-x1)^2+(x拔-x2)^2+(x拔-x3)^2+.......+(x拔-xn)^2]÷n （s^2表示方差）
这个平均数就是方差了。
先求出总的平均数！例：共给出a.b.c.d.e五位数。它们的平均数求得为x,该组数的方差S=1/5[(a-x)"+(b-x)"+(c-x)"+(d-x)"+(e-x)"]{其中 " 为平方}请
先求出总的平均数！例：共给出a.b.c.d.e五位数。它们的平均数求得为x,该组数的方差S=1/5[(a-x)"+(b-x)"+(c-x)"+(d-x)"+(e-x)"]{其中 " 为平方}请
方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。总体方差计算公式：
扩展资料：
方差的性质
1、设c是常数，则D（c）=0
2、设 X 与 Y 是两个随机变量，则
D(X+Y)= D(X)+D(Y)+2Cov(X,Y)，D(X -Y)= D(X)+D(Y)-2Cov(X,Y)。
特别的，当X，Y是两个不相关的随机变量则D(X+Y)=D(X)+D(Y)，D(X-Y)=D(X)+D(Y)，此性质可以推广到有限多个两两不相关的随机变量之和的情况。
3、D(X)=0的充分必要条件是X以概率为1取常数值c，即X=c,a.s.其中E(X)=c。
4、D(aX+bY)=a2DX+b2DY+2abCov(X,Y)。
方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。
求法：
1、先算数据的平均数
2、用每一个数据减去它的平均数,然后分别算他们的平方
3、将以上平方项加起来
4、（1）如果是总体的方差,则将第三部的数据除以n(原数据的个数)
（2）如果是样本的方差,则将第三部的数据除以n-1（原数据的个数-1)
设一组数据x1,x2,x3……xn中，各组数据与它们的平均数x（拔）的差的平方分别是(x1-x拔)，(x2-x拔)……(xn-x拔)，那么我们用他们的平均数
（其中x为该组数据的平均值）。
扩展资料
方差概念背后的逻辑是一个取值与期望值的“距离”用两者差的平方表示。该平方值表示取值与分布中心的偏差程度。平方的最小取值为0。
当取值与期望值相同时，此时不离散，平方为0，即“距离”最小；当随机变量偏离期望值时，平方增大。由于取值是随机的，不同取值的概率不同，根据概率对该平方进行加权平均，也就获得整体的离散程度。
若X的取值比较集中，则方差较小；若X的取值比较分散，则方差较大；若方差D(X)=0，则随机变量X以概率1取常数，此时X也就不是随机变量。
参考资料来源：百度百科-方差计算公式
方差的计算，先算出一组数据的平均数，后面的这么算：
第一步：算出这组数据中的每一个数与平均数的差的平方，
x拔=(x1+x2+x3+.........+xn)÷n (x拔表示这组数据的平均数）
第二步：再算这些差的平方的平均数。
s^2=[(x拔-x1)^2+(x拔-x2)^2+(x拔-x3)^2+.......+(x拔-xn)^2]÷n （s^2表示方差）
这个平均数就是方差了。
一般情况下求D(S^2)并不容易，但如果总体服从正态分布N(μ,σ^2)，则(n-1)S^2/σ^2服从自由度为n-1的卡方分布，从而D[(n-1)S^2/σ^2]=2(n-1)，可由此间接求出D(S^2)。
在许多实际情况下，人口的真实差异事先是不知道的，必须以某种方式计算。 当处理非常大的人口时，不可能对人口中的每个物体进行计数，因此必须对人口样本进行计算。样本方差也可以应用于从该分布的样本的连续分布的方差的估计。
扩展资料：
如果大数定律的条件对于平方观测值同样适用，则s2是σ2的一致估计量。 可以看出，估计的方差趋于零。 在Kenney and Keeping（1951：164），Rose和Smith（2002：264）和Weisstein（n.d.）中给出了渐近等效的公式。
正态总体的样本均值和样本方差相互独立。方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大）
若X的取值比较集中，则方差D（X）较小，若X的取值比较分散，则方差D（X）较大。
因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。
参考资料来源：百度百科——样本方差
这一题是C
方差还是3
实际上对于任意的一组数的方差，都有
D(ax+b)=a2D(x)
今a=1,b=6
所以D(x+6)=D(x)=3
扩展
为什么方差不变呢
补充
方差是用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异
今你所有变量都+6，那总体均数当然也+6
每一个变量个体和均数的差异当然没有变化。他们的总和必然也不会变化
标准方差的计算公式：每一个数与这个数列的平均值的差的平方和，除以这个数列的项数，再开根号。
下面做一下解释：
1、数据分布离平均值越近，标准方差越小；数据分布离平均值越远，标准方差越大。
2、标准方差为0，意味着数列中每一个数都相等。
3、序列中每一个数都加上一个常数，标准方差会保持不变。
4、序列中每一个数都乘以不为零的数n，标准方差扩大n倍。