方差 标准差 数学期望之间有什么区别

Question

如题所述

Answer 1

一、性质不同

1、方差性质：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。

2、标准差性质：离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。

3、数学期望性质：试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。

二、特点不同

1、方差特点：在概率论中，方差用来衡量随机变量与其数学期望值（即均值）之间的偏差程度。统计学中的方差（样本方差）是每个样本值与所有样本值的平均值之差平方的平均值。在许多实际问题中，研究方差即偏离度具有重要意义。

2、标准差特点：在概率统计中，标准差最常用来衡量统计分布的程度。标准差是方差的算术平方根。标准差可以反映数据集的分散程度。对于具有相同平均值的两组数据，标准差可能不相同。

3、数学期望特点：期望值不一定等于一般意义上的期望值。期望值是变量输出值的平均值。期望值不一定包含在变量的输出值集中。

扩展资料：

标准差应用于投资上，可作为量度回报稳定性的指标。标准差数值越大，代表回报远离过去平均数值，回报较不稳定故风险越高。相反，标准差数值越小，代表回报较为稳定，风险亦较小。

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。

期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值为该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。

参考资料来源：百度百科-方差

参考资料来源：百度百科-标准差

参考资料来源：百度百科-数学期望

Answer 2

方差(variance)是实际值与期望值之差的平方平均数,
而标准差(standard
deviation)是方差的算术平方根.
协方差用的比较少，主要是度量两个变量的相关性（在股票方面有应用）。

Answer 3

方差=标准差的平方，数学期望是什麽我不知道
看在我来答的面子上，给个最佳答案吧！
我谢谢了