《方差和标准差》课件
八年级数学下册3.3方差和标准差例题选讲课件
在实际生活中的应用
金融风险评估
在金融领域，方差和标准差用 于评估投资组合的风险，以确 定投资策略。
市场调研
在市场调研中，方差和标准差 用于分析不同产品或品牌的市 场表现，以指导营销策略。
质量控制
在生产过程中，方差和标准差 用于监测产品质量，以确保产 品的一致性和稳定性。
05
例题选讲
例题一：计算一组数据的方差和标准差
平方差值
04 $(-2)^2 = 4, (-1)^2 = 1, 0^2
= 0, 1^2 = 1, 2^2 = 4$
总和
$4+1+0+1+4 = 10$
05
标准差
06 $sigma = sqrt{frac{10}{5}} =
sqrt{2}$
04
方差和标准差的应用
在数据分析中的应用
描述数据的离散程度
02
当一组数据的标准差较大时，说 明这组数据的离散程度较大；当 标准差较小时，说明这组数据比 较集中。
02
方差的计算方法
计算公式
02
01
03
方差计算公式：$S^{2} = frac{1}{n} sum_{i=1}^{n}(x_i - bar{x})^{2}$
其中，$n$为数据个数，$x_i$为每个数据，$bar{x}$ 为数据平均值。
例题三：比较两组数据的离散程度
题目
比较两组数据：A组数据为2，4，5，7，10；B组数据为3，5，6，8，9。
解答
为了比较两组数据的离散程度，我们可以计算每组的方差或标准差，然后进行 比较。通过计算可得A组的方差或标准差大于B组的方差或标准差，因此A组数 据的离散程度更大。
THANK YOU
方差与标准差的概念
方差和标准差都是用来衡量随机变量波动大小的量。
方差（variance）是将各个变量值与其均值离差平方的平均数。
它反映了样本中各个观测值到其均值的平均离散程度。
方差的数学定义为：设X 是一个随机变量，若E{[X-E(X)]^2}存在，则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差，记为D(X)或DX。
标准差（standard deviation）是方差的平方根。
它也是一种平均数，是各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数。
标准差的数学定义为：设X 是一个随机变量，若E{[X-E(X)]^2}存在，则称E{[X- E(X)]^2}的平方根为X的标准差，记为σ(X)。
方差和标准差都用于描述数据的离散程度，但方差是标准差的平方，更适合用于比较数据的离散程度。
一般来说，如果方差或标准差越大，说明数据的波动越大；反之，如果方差或标准差越小，说明数据的波动越小。
数理统计_方差与标准差
心理和教育方面的实验或调查所得到的数据，大都具有随机变量的性质。
而对这些随机变量的描述，仅有前一章所讲集中趋势的度量是不够的。
集中量数只描述数据的集中趋势和典型情况，它还不能讲明一组数据的全貌。
数据除典型情况之外，还有变异性的特点。
关于数据变异性即离中趋势进行度量的一组统计量，称作差异量数，这些差异量数有标准差或方差，全距，平均差，四分差及各种百分差等等。
第一节方差与标准差方差(Variance)也称变异数、均方。
作为统计量，常用符号S2表示，作为总体参数，常用符号σ2表示。
它是每个数据与该组数据平均数之差乘方后的均值，即离均差平方后的平均数。
方差，在数理统计中又常称之为二阶中心矩或二级动差。
它是度量数据分散程度的一个特别重要的统计特征数。
标准差(Standarddeviation)即方差的平方根，常用S或SD表示。
假设用σ表示，那么是指总体的标准差，本章只讨论对一组数据的描述，尚未涉及总体咨询题，故本章方差的符号用S2，标准差的符号用S。
符号不同，其含义不完全一样，这一点瞧读者能够给予充分的注重。
一、方差与标准差的计算(一)未分组的数据求方差与标准差全然公式是：〔3—la〕〔3—1b〕表3—1讲明公式3—1a与3—1b的计算步骤表3—1未分组的数据求方差与标准差应用3—1公式的具体步骤：①先求平均数X＝36/6＝6；②计算X i-X；③求(Xi-X)2即离均差x2；④将各离均差的平方求和(∑x2)；⑤代进公式3—1a与3—1b求方差与标准差。
具体结果如下：S2(二)已分组的数据求标准差与方差数据分组后，便以次数分布表的形式出现，这时原始数据不见了，假设计算方差与标准差可用下式：(3—3a)(3—3b)式中d＝(Xc-AM)/i，AM为估量平均数Xc为各分组区间的组中值f为各组区间的次数N=Σf为总次数或各组次数和i为组距。
下面以表1—8数据为例，讲明分组数据求方差与标准差的步骤:表3—2次数分布表求方差与标准差具体步骤：①设估量平均数AM，任选一区间的Xc充任；②求d⑧用f乘d，并计算Σfd；④用d与fd相乘得fd2，并求Σfd2；⑤代进公式计算。
标准差与方差
标准差与方差在统计学中，标准差和方差是常用的两个概念，它们都是用来衡量数据的离散程度的。
在实际应用中，我们经常会遇到这两个概念，因此了解它们的含义和计算方法是非常重要的。
首先，我们来看看方差。
方差是衡量数据离散程度的一种统计量，它是各个数据与其均值之差的平方的平均数。
方差越大，说明数据的离散程度越大；方差越小，说明数据的离散程度越小。
方差的计算公式如下：\[ \sigma^2 = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (x_i \overline{x})^2 \]其中，\( \sigma^2 \) 表示方差，\( n \) 表示样本容量，\( x_i \) 表示第 \( i \) 个数据点，\( \overline{x} \) 表示样本均值。
接下来，我们来介绍标准差。
标准差是方差的平方根，它用来衡量数据的离散程度。
标准差的计算公式如下：\[ \sigma = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (x_i \overline{x})^2} \]标准差和方差都是用来衡量数据的离散程度的，但是它们有一些不同之处。
首先，方差的单位是数据的单位的平方，而标准差的单位和数据的单位是一样的。
其次，标准差是方差的平方根，因此它的值更容易理解和解释。
在实际应用中，我们经常会用到标准差和方差来衡量数据的离散程度。
比如，在财务领域，我们可以用标准差和方差来衡量投资组合的风险；在生产领域，我们可以用标准差和方差来衡量产品的质量稳定性；在医学领域，我们可以用标准差和方差来衡量药物的疗效稳定性。
因此，了解标准差和方差的含义和计算方法对我们进行数据分析和决策是非常重要的。
总之，标准差和方差是统计学中常用的两个概念，它们都是用来衡量数据的离散程度的。
通过计算标准差和方差，我们可以更好地理解数据的分布情况，从而进行更准确的数据分析和决策。
希望本文对您有所帮助，谢谢阅读！。
《极差方差与标准差》课件
在统计分析中，标准差是描述数据 分布的重要参数之一，可以帮助我 们了解数据的离散程度和波动情况 。
05
极差、方差与标准差的关 系
三者之间的关系
01
02
03
极差
表示数据分布的离散程度 ，计算公式为最大值减去 最小值。
方差
表示数据偏离平均值的程 度，计算公式为每个数据 点与平均值的差的平方和 的平均值。
案例三：标准差在人力资源管理中的应用
总结词
评估员工绩效稳定性
详细描述
标准差用于评估员工绩效的稳定性，通过计算员工绩效数据的离散程度，可以了解员工工作表现是否 稳定可靠，为人力资源管理和员工培训提供参考依据。
THANKS
感谢观看
标准差的值越大，表示数据点越离散 ；标准差的值越小，表示数据点越集 中。
计算公式：标准差 = sqrt[(1/N) * Σ(xi-μ)^2]，其中xi是数据点，μ是平 均值，N是数据点的数量。
标准差的计算方法
手动计算
适用于数据量较小的情况，可以通过 逐一计算每个数据点与平均值的差的 平方，然后求和，最后除以数据点的 数量得到标准差。
标准差
是方差的平方根，表示数 据点与平均值的偏离程度 。
三者在数据分析中的作用
极差
用于初步了解数据的分布 范围，判断数据的离散程 度。
方差
用于量化数据点与平均值 的偏离程度，帮助了解数 据的稳定性。
标准差
用于量化数据点与平均值 的偏离程度，常用于金融 、统计学等领域。
06
案例分析
案例一：极差在金融领域的应用
课程目标
知识目标
掌握极差、方差与标准差的计算方法 ，理解其数学意义。
能力目标
上课第二课时222方差与标准差
B．平均数
C．中位数
D．标准差
【解析】对样本中每个数据都加上一个非零常数时不改变 样本的方差和标准差，众数、中位数、平均数都发生改变
走进高考
3.(2012广东)由正整数组成的一组数据x1，x2，x3，x4， 其平均数和中位数都是2，且标准差等于1，则这组数据为1_,_1_,_3_,3_
(从小到大排列)
8，8，9，10，所以平均数为
x 8 8 9 10 35 ;
4
4
方差为s2 1 [(8 35)2 (9 35)2 (10 35)2 ] 11
44
4
4 16
【解析】(1)当X=8时,由茎叶图可知,乙组同学的植树棵数是:8,8,9,10.
所以平均数为
x = 8 8= 49 ; 10
21172
21152
21 242
7
21 222
21
232
21 32 2
236 7
S乙2
21122
21132
7
... 21302
466 7
S甲 2 S乙 2 ,从而甲运动员的成绩更稳定
解题
1．平均数和方差都是重要的数字特征，是对总体一种简明的阐 述，平均数反映了数据的中心，是平均水平，而方差和标准差 反映的是数据的稳定程度．进行均值与方差的计算，关键是正 确运用公式． 2．平均数与方差所反映的情况有着重要的实际意义，一般可以 通过比较甲、乙两组样本数据的平均数和方差的差异，对甲、 乙两品种可以做出评价或选择
个,它们是:
考纲解读 典例精析
命题预测 技巧归纳
知识盘点 真题探究
八年级数学 10.3方差与标准差(1)课件(改) 青岛版
2
名同学测试成绩的标准差是多少（精确到0 这10 名同学测试成绩的标准差是多少（精确到 . 1 分）?
１、关于两组数据波动大小的比较，正确的 关于两组数据波动大小的比较， 是（Ｂ ） Ａ．极差较小的数据波动较小 Ａ．极差较小的数据波动较小 Ｂ．方差较小的数据波动较小 Ｂ．方差较小的数据波动较小 Ｃ．平均数较小的数据波动较小 Ｃ．平均数较小的数据波动较小 Ｄ．中位数较小的数据波动较小 Ｄ．中位数较小的数据波动较小
(5 − 4) 2 + (4 − 4) 2 + (5 − 4) 2 + L + (5 − 4) 2 2 s = 10
=1.2
也可以采用列表的方法求大刚进球个数的方差: 也可以采用列表的方法求大刚进球个数的方差
数据x 数据 i 5 4 5 3 3 5 2 5 3 5 平均数 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
（85-90）+（90-90）+（90-90）+（90-90） ） （ ） （ ） （ ） +（95-90）= 0 （ ）
乙同学成绩与平均成绩的偏差的和： 乙同学成绩与平均成绩的偏差的和：
（95-90）+（85-90）+（95-90）+（85-90） ） （ ） （ ） （ ） +（90-90）= 0 （ ）
x
1 ( + +x +L +x ) x2 n 3 n) －n· n x1
甲同学成绩与平均成绩的偏差的平方和： 甲同学成绩与平均成绩的偏差的平方和：
（85-90）2+（90-90）2+（90-90）2 ） （ ） （ ） +（90-90）2+（95-90）2 = 50 （ ） （ ）
浙教八年级下册数学第三章第3节《方差和标准差》课件
. .
1 2
.
10
.
3 4
.
8
6
4
5
2
甲
乙
在一组数据中，各数据与它们平均数的差 的平方的平均数(即“先平均，再求差，然后平方， 最后再平均”)得到的数叫方差。 S2=
1 n
[ (x1-x)2+(x2-x)2+ +(xn-x)2 ]
1、方差是衡量数据稳定性的一个统计量； 2、方差的单位是所给数据单位的平方； 3、方差越大，波动越大，越不稳定； 方差越小，波动越小，越稳定。
小结：
1.方差:各数据与ຫໍສະໝຸດ 均数的差的平方的平均数叫做这 批数据的方差.
S2=
1 n
[ (x1-x)2+(x2-x)2+ +(xn-x)2 ]
2.方差的意义：用来衡量一批数据的波动大小(即 这批数据偏离平均数的大小).即方差越大,说明数 据的波动越大,越不稳定. 3.标准差:方差的算术平方根叫做标准差.
S=
1 [ (x1-x)2+(x2-x)2+ n
+(xn-x)2 ]
计算一组数据的方差的一般步骤： 1、利用平均数公式计算这组数据的平均数X 2、利用方差公式计算这组数据的方差S2
作业：
1.P64课内练习及探究活动 2.作业题A组
+(xn-x)2 ]
来表示，并把它叫做标准差.
例: 为了考察甲、乙两种小麦的长势,分别从中抽出 10株苗，测得苗高如下(单位:cm): 甲: 12 乙: 11 13 16 14 17 15 14 10 13 16 13 11 15 19 6 8 10 11 16
《方差和标准差》课件
在金融领域，方差和标准差被用于评估投资组合的风险。通过计算投资组合收益率的方差 和标准差，投资者可以了解投资组合的风险水平。
质量控制
在生产过程中，方差和标准差可用于质量控制。通过监测产品特性的方差和标准差，可以 了解生产过程的稳定性和产品质量的一致性。
社会科学研究
在社会学、心理学和经济学等社会科学研究中，方差和标准差被用于分析调查数据和研究 结果。例如，通过比较不同群体之间的方差和标准差，可以了解它们之间的差异和相似性 。
中，可以用于分析消费者偏好的分散程度。
案例二：统计学中的方差和标准差应用
总结词
阐述方差和标准差在统计学中的重要性和应用，如何利用它们进行假设检验、回归分析和方差分析等 统计方法。
详细描述
在统计学中，方差和标准差是基础概念，广泛应用于各种统计方法。例如，在假设检验中，方差分析 可以用来比较两组或多组数据的差异；在回归分析中，方差和标准差可以用来评估模型的拟合度和预 测精度；在方差分析中，方差和标准差可以用来比较不同因素对数据变异的贡献程度。
《方差和标准差》ppt课件
• 方差概述 • 标准差概述 • 方差和标准差的应用 • 方差和标准差的比较 • 案例分析
01 方差概述
方差的定义
方差是用来度量一组数据分散程度的统计量，其计算公式为：方差 = Σ[(x_i μ)^2] / (n-1)，其中x_i表示每个数据点，μ表示平均值，n表示数据点的数量。
标准差的作用和意义
总结词
标准差在统计学中具有重要的意义，它可以用于比较不同数据的离散程度、评估数据的稳定性、进行假设检验等 。
详细描述
标准差是衡量数据分散程度的重要指标，它可以用来比较两组或多组数据的离散程度，从而了解数据的稳定性或 波动性。在假设检验中，标准差可以用于计算样本的置信区间和显著性水平。此外，标准差也是许多统计模型和 算法的重要参数，如线性回归、方差分析等。
方差与标准差ppt
11
由于方差S2的单位与原始数据单位不一致，因此在实际 应用中常常求出方差后，再求它的算术平方根，这个算术平 方根称为这组数据的标准差，用S表示.
s = (x1 - x)2 + (x2 - x)2 + L (xn - x)2 . n
标准差也是表示一组数据离散程度的量.
-
12
三、拓展提升：
1、甲、乙两种五组（一组20棵
882 － 600=282（毫米）
639 － 600=39(毫米)
偏差
513 － 600=－87(毫米)
366 － 600=－234(-毫米)
4
二、合作探究 （1）
能用偏差的和表示一组数据 的离散程度吗？ 偏差和是多少？
这是不是偶然 现象呢？
-
5
丰水年、平水年、偏枯年、特枯年的降水量与年平均降 水量的差分别是282毫米、 39毫米、 － 87毫米、 －234毫米.
（1）求大刚进球个数的平均数； （2）求大刚进球个数的方差.
解:（1）大刚进球个数的平均数为
x = 5 + 4 + 5 + 3 + 3 + 5 + 2 + 5 + 3 + 5 =4(个); 10
（2）大刚进球个数的方差为
s2
=
(5 -
4)2
+
(4
-
4)2
+ (5 10
4)2
+L
+ (5 - 4)2
=1.2
n
x
)2＋
……
＋（xn－
x)2
-
7
计算方差的思路总结：
先平均，后偏差。 平方和，再平均。
方差与标准差课件
离散程度的统计指标。
离差平方和法和枚举
根，衡量数据集的离
法。
散程度和平均偏离程
度。
4 方差和标准差在金融、质量控制等
领域有广泛应用。
5 方差和标准差的计算存在局限性。
品质控制
方差和标准差可以评估产品制造过程中的变异性，从而改进产品的质量。
研究统计
方差和标准差在科学研究中能够帮助分析实验数据的稳定性和结果的可靠性。
方差与标准差的局限性
方差和标准差是衡量数据离散程度的有力工具，但在某些情况下可能存在局限性，例如对异常值的敏感性。
结论和要点
1 方差是衡量数据集合 2 方差的计算方法包括 3 标准差是方差的平方
方差的计算方法
离差平方和法
将每个数据点与均值的差值平方，然后将这些差值 平方值相加得到离差平方和，再除以数据点的个数。
枚举法
逐个计算每个数据点与均值的差值的平方，然后将 这些差值平方值相加得到方差。
标准差的定义
标准差是方差的平方根，它衡量了数据集的离散程度，以及数据点与均值的 平均偏离程度。
标准差与方差的关系
1
相互关联
标准差是方差的平方根，两者的数值大小与数据集的离散程度息息相关。
2
共同应用
方差和标准差在统计学、金融、质量控制等领域具有广泛的应用，能够帮助揭示 数据的分布规律和稳方，而标准差更关注离散程度的平均偏离程度。
方差与标准差的应用
财务管理
方差和标准差可用于衡量投资组合中的风险，帮助投资者做出明智的决策。
方差与标准差ppt课件
欢迎来到方差与标准差的PPT课件！今天我们深入探讨方差和标准差的定义、 计算方法以及它们在实际应用中的重要性和局限性。
方差的定义
《均值、方差、标准差》课件
详细描述
通过对一个班级的学生成绩进行均值分析， 可以了解整体平均水平；通过方差分析，可 以了解成绩分布的离散程度，即个体成绩与 平均成绩的偏差程度；通过标准差分析，可 以进一步了解成绩分布的稳定性，即成绩分 布是否过于集中或分散。
实例二
总结词
投资组合风险的均值、方差和标准差分析有 助于评估投资组合的风险水平。
06
详细描述
方差越小，说明数据点越集中在平均值周围， 数据的离散程度越低。
方差和标准差的关系
总结词
标准差是方差的平方根
详细描述
标准差是方差的平方根，用于衡量数据的离散程度。标 准差的单位与数据的单位相同，而方差的单位是该数据 的单位的平方。
总结词
标准差和方差具有相同的符号
详细描述
如果数据的方差为正，则标准差也为正；如果方差为负 ，则标准差也为负。这是因为标准差是方差的平方根， 所以它们的符号必须相同。
均值、方差、标准差之间的关 系
均值和方差的关系
总结词
方差越大，数据分布越分散
01
总结词
均值相同，方差不一定相同
03
总结词
方差越小，数据越集中
05
02
详细描述
方差是衡量数据点与平均值之间离散程度的 指标。方差越大，说明数据点在平均值周围 的分布越分散，离散程度越高。
04
详细描述
即使两个数据集的平均值相同，它们 的方差也可能不同。这取决于数据点 与平均值的离散程度。
其中 $n$ 是数值的个数，$x_i$
是每一个数值。
计算方法
首先，将所有数值加起来得到总和。 然后，将总和除以数值的个数得到均值。
均值的应用
描述一组数据的“平均水平”。 比较不同组数据的“平均水平”。
方差和标准差(一)课件
通过实际案例演示如何计算标准差。
2 总体标准差的计算公式
总体标准差是总体方差的正平方根。
方差和标准差的比较
1 异同点
方差和标准差都可以衡量数据的离散程度，但计算方式稍有不同。
2 选取
根据具体需求选择使用方差或标准差来描述数据集。
3 应用范围
方差和标准差广泛应用于统计学、金融学和自然科学等领域。
方差和标准差(一) ppt课件
在这个课件中，我们将深入探讨方差和标准差的概念、计算方法、应用范围 以及它们在统计学中的重要性。
概述
定义
方差和标准差是衡量数据集中变异程度的统计 量。
计算公式
方差和标准差的计算公式是基于数据的离均差 的平方和。
意义
方差和标准差可以帮助我们了解数据的分散程 度和可靠性。
总结
1 重要性
方差和标准差是统计学中重要的衡量数据分散程度的指标。
2 应用意义
方差和标准差可以帮助我们分析数据、做出决策和解读统计结果。
3 进一步学习建议
了解更多关于方差和标准差的计算方法和应用领域，可以参考相关书籍和论文。
参考资料
1 相关书籍和论文
推荐阅读一些关于方差和标准差的经典著作和学术论文。
2 相关网站和资源
提供一些在线网站和学习资源，以便深入学习方差非负性、零差性、线性变换 性等基本性质。
方差的计算
1 样本方差的计算公式
样本方差是用来估计总体方差的统计量。
2 总体方差的计算公式
总体方差可以准确地描述整体数据集的离散程度。
3 方差的计算实例
通过实际案例演示如何计算方差。
标准差的计算
1 样本标准差的计算公式
样本标准差是样本方差的正平方根。
方差和标准差
方差和标准差方差和标准差是统计学中常用的用来衡量数据波动性的指标，可以帮助我们了解数据分布的离散程度和稳定性。
下面我们将详细介绍方差和标准差的相关概念、计算方法以及在实际应用中的意义。
1. 方差（Variance）：方差是一组数据分布离散程度的量度，衡量了每个数据点与整体均值之间的差异。
方差的计算公式为：方差 = (∑(Xi - X)^2) / n，其中Xi代表第i个数据点，X代表均值，n代表数据点的个数。
方差越大，数据点与均值之间的差异越大，反之亦然。
2. 标准差（Standard Deviation）：标准差是方差的平方根，可以将方差的数值转化成与原数据量纲相同的数值，方便对数据进行比较和解释。
标准差的计算公式为：标准差= √方差。
标准差越大，数据的波动性越大，说明数据的离散程度越高。
3. 方差和标准差的意义：方差和标准差作为描述数据分布特征的指标，可以在实际应用中发挥重要作用。
- 统计分析：通过方差和标准差可以帮助我们判断数据的分布特征和数据集的异质性。
在统计分析中，我们可以利用方差和标准差来计算置信区间以及进行假设检验，从而得到可靠的统计结论。
- 投资风险评估：在投资领域，方差和标准差可以用来衡量投资组合或某只股票的风险。
标准差越大，代表该投资的波动性越高，投资风险也就越大。
- 质量控制：方差和标准差可以帮助我们评估某个生产过程的稳定性和一致性。
通过监测产出的方差和标准差，我们可以判断生产过程是否正常，并及时采取措施调整生产的稳定性。
- 数据挖掘与机器学习：在数据挖掘和机器学习领域，方差和标准差常常用来筛选对结果影响较大的特征和变量。
通过计算不同变量之间的方差和标准差，我们可以判断它们对模型的贡献程度，从而选择具有预测能力的特征进行进一步分析和建模。
总结来说，方差和标准差是统计学中常用的衡量数据波动性的指标，它们能够帮助我们了解数据分布的离散程度和稳定性。
在实际应用中，方差和标准差可以帮助我们进行统计分析、投资风险评估、质量控制以及数据挖掘与机器学习等领域。
随机变量的方差和标准差
P|
x
EX
|
f
|xEX |
( x)dx
1
2
(x
EX
)2
f
(x)dx
DX
2
例4.11 设随机变量X的数学期望为μ，方差为 ，2 则由切
贝绍夫不等式，有
P 3 X 3 P X 3 1 1 0.89 9 然而，假如 X ~ N(, 2 ) 则利用附表1，可得
P
3
X
3
P|
X
|
3
一、随机变量的方差和标准差的 概念和性质
1、方差和标准差的定义 X－EX表示随机变量 X 对数学期 望 EX 的离差；为避免离差符号的影响，人们常使用X 对数 学期望 EX 的平方离差 (X EX )2 它显然也是随机变量；称 (X EX )2 的数学期望
DX E(X EX )2 EX 2 (EX )2
二、切贝绍夫不等式
设随机变量X的数学期望和方差都存在，则对于任意ε>0， 事件{|X－EX|≥ε}的概率有如下估计式——切贝绍夫不等式：
P
X
EX
DX
2
或
P X EX
1
DX
2
证明 (1) 设X是非负离散型随机变量，其一切可能值为{Xi}，
则对于任意ε>0，有
P X EX PX xi
xi EX
1
2 xi EX
( X EX )2 P
X xi
1
2
xi
(X
EX )2 PX
xi
DX
2
,
其中前两个和式∑表示对于满足| xi －EX|≥ε的X 的一切可能 值xi求和，后一个和式∑表示对于X 的一切可能值xi求和．
高一数学必修三课件第章方差与标准差
极差、四分位数间距应用
01
02
03
极差
一组数据中最大值与最小 值之差，反映数据的波动 范围。
四分位数间距
上四分位数与下四分位数 之差，反映中间50%数据 的离散程度。
应用
在数据分析中，极差和四 分位数间距常用于初步了 解数据的分布情况和离散 程度。
平均差、方差和标准差比较
平均差
所有数据与平均数之差的绝对值的平 均数，反映数据离散程度的另一种方 法。
04
概率论中方差与标准差应用
随机变量及其分布概述
随机变量定义
随机变量是描述随机试 验结果的变量，常用大
写字母表示。
离散型随机变量
取值可数的随机变量， 如抛硬币试验中的正面
、反面次数。
连续型随机变量
取值充满某个区间的随 机变量，如测量误差、
气温等。
随机变量的分布
描述随机变量取值的概 率分布，包括离散型分
的平均数。
性质
01
02
03
方差非负。
方差反映了一组数据与其平 均数的偏离程度。
04
05
如果一组数据中的每一个数 都加上或减去一个常数，方
差不变。
标准差定义及性质
定义：标准差是方差的算术平方根，用s 表示。
对于同一组数据，标准差越小，说明数 据越集中；标准差越大，说明数据越分 散。
标准差反映了数据与平均数的偏离程度 ，但与方差相比，它提供了更直观的度 量单位。
标准差
标准差是方差的算术平方根，用s表示。标准差用s表示。标 准差在数学上定义为方差的平方根，标准差与方差一样，表 示的也是数据点的离散程度。
样本波动大小描述方法
样本方差
样本方差是各样本数据与其平均 数差的平方和的平均数，用s^2 表示。样本方差用于描述样本数 据的离散程度。
方差和标准差
方差和标准差方差和标准差是统计学中常用的两个概念，它们都是用来衡量一组数据的离散程度的。
在实际应用中，方差和标准差经常被用来分析数据的稳定性和可靠性，对于理解数据的分布特征和预测未来的变化趋势具有重要意义。
本文将对方差和标准差进行详细介绍，并探讨它们在实际应用中的重要性和作用。
方差是一组数据与其平均值之差的平方和的平均值。
它的计算公式为，方差=Σ(xi-μ)²/n，其中Σ表示求和，xi表示每个数据点，μ表示数据的平均值，n表示数据的个数。
方差的计算过程中，首先求出每个数据点与平均值的差值，然后将差值平方，最后求平均值。
方差的计算结果越大，说明数据的离散程度越大，反之亦然。
方差的单位是原数据的单位的平方。
标准差是方差的平方根，它用来衡量数据的离散程度。
标准差的计算公式为，标准差=√方差。
标准差可以直观地反映数据的波动程度，它的值越大，说明数据的离散程度越大，反之亦然。
标准差的单位和原数据的单位相同，这使得标准差更容易被理解和应用。
方差和标准差在实际应用中有着广泛的用途。
首先，它们可以用来评估数据的稳定性。
通过计算数据的方差和标准差，可以了解数据的波动情况，从而判断数据的稳定性和可靠性。
其次，方差和标准差可以帮助我们理解数据的分布特征。
在统计学中，我们经常会遇到不同数据的分布情况，通过方差和标准差的计算，可以更清晰地了解数据的分布特点。
此外，方差和标准差还可以用来预测未来的变化趋势。
通过对历史数据的方差和标准差进行分析，可以帮助我们预测未来的数据变化趋势，为决策提供依据。
总之，方差和标准差是统计学中重要的概念，它们可以帮助我们更好地理解和分析数据。
在实际应用中，方差和标准差的计算方法简单直观，但却具有重要的意义。
通过对方差和标准差的理解和应用，我们可以更好地分析数据的特征，评估数据的稳定性，预测未来的变化趋势，为决策提供科学依据。
因此，掌握方差和标准差的计算方法和应用技巧，对于提高数据分析能力和决策水平具有重要意义。
人教A版高中数学必修三课件2.2.2-2方差、标准差
5.已知一个样本1，3，2，5，X，若它的平均
数是3，则这个样本的标准差是 ___2___.
6.若样本x1, x 2 ,，x n的方差为0，则表示
（B）
A.x 0
B.x1 x 2 x n
C.x1 x 2 x n 0 D.总体方差一定是0
（7）在一次歌手大奖赛上，七位评委为歌手打 出的分数如下：9.4，8.4，9.4，9.9，9.6，9.4， 9.7，去掉一个最高分和一个最低分后，所剩数据 的平均值和方差分别为9_._5_，_0_._0_16_
例3.计算数据89，93，88，91，94，90， 88，87的方差和标准差。（标准差结果 精确到0.1） 解：x 90 1 (1 3 2 1 4 0 2 3) 90
8
.
所以这组数据的方差为5.5，标准差为2.3 .
例题分析
例4. 从甲、乙两名学生中选拔一人成绩射 击比赛，对他们的射击水平进行测试，两 人在相同的条件下各射击10次，命中环数 如下﹕ 甲﹕7，8，6，8，6，5，8，10，7，4； 乙﹕9，5，7，8，7，6，8，6，7，7. （1）计算甲、乙两人射击命中环数的平 均数和标准差； （2）比较两人的成绩，然后决定选择哪 一人参赛.
S5 s 4 2.
所以这组数据的标准差是2.
例题分析 例2. 从某灯泡厂生产的一批灯泡中随机 地抽取10只进行寿命测试，得数据如下 （单位：h）:
1458，1395，1562，1614，1351，1490， 1478，1382，1536，1496
使用函数型计算器或计算机的Excel软件 求样本的平均数x和样本的标准差。
25.44 25.34 25.32
25.48 25.33 25.32