极差、方差、标准差PPT课件
《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。
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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
极差 方差 标准差
极差方差标准差极差是指一组测量值内最大值与最小值之差,又称范围误差或全距,以R表示。
它是标志值变动的最大范围,它是测定标志变动的最简单的指标。
极差没有充分利用数据的信息,但计算十分简单,仅适用样本容量较小(n<10)情况。
方差是各个数据与平均数之差的平方和的平均数。
在概率论和数理统计中,方差(英文Variance)用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。
方差,通俗点讲,就是和中心偏离的程度!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)并把它叫做这组数据的方差。
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。
标准差(Standard Deviation),中文环境中又常称均方差,但不同于均方误差(mean squared error,是各数据偏离平均数的距离平方的平均数,也即误差平方和的平均数,计算公式形式上接近方差,它的开方叫均方根误差,均方根误差才和标准差形式上接近),标准差是离均差平方和平均后的方根,用σ表示。
标准差是方差的算术平方根。
标准差能反映一个数据集的离散程度。
平均数相同的,标准差未必相同。
简单来说,标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。
一个较大的标准差,代表大部分数值和其平均值之间差异较大;一个较小的标准差,代表这些数值较接近平均值。
例如,两组数的集合{0,5,9,14} 和{5,6,8,9} 其平均值都是7 ,但第二个集合具有较小的标准差。
标准差可以当作不确定性的一种测量。
例如在物理科学中,做重复性测量时,测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。
当要决定测量值是否符合预测值,测量值的标准差占有决定性重要角色:如果测量平均值与预测值相差太远(同时与标准差数值做比较),则认为测量值与预测值互相矛盾。
这很容易理解,因为如果测量值都落在一定数值范围之外,可以合理推论预测值是否正确。
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。
极差方差标准差
极差方差标准差极差、方差和标准差是统计学中常用的三种测量数据离散程度的方法,它们在数据分析和研究中起着重要的作用。
本文将分别介绍极差、方差和标准差的概念、计算方法和应用场景,帮助读者更好地理解和运用这三种统计指标。
首先,我们来介绍极差。
极差是用来衡量数据的离散程度的指标,它是一组数据中最大值和最小值之间的差值。
计算极差的方法非常简单,只需将数据中的最大值和最小值相减即可得到极差。
例如,对于一组数据{3, 5, 7, 9, 11},最大值为11,最小值为3,因此极差为11-3=8。
极差越大,说明数据的波动范围越大,反之则波动范围较小。
在实际应用中,极差常常用来描述一组数据的波动情况,例如股票价格的波动范围、温度的变化范围等。
接下来,让我们来了解方差。
方差是描述一组数据离散程度的统计量,它衡量的是每个数据点与数据集平均值的偏离程度。
方差的计算方法是将每个数据点与平均值的差的平方求和,然后除以数据点的个数。
简单来说,方差就是数据偏离平均值的程度的平均值。
方差越大,说明数据点偏离平均值的程度越大,数据的波动性也就越大。
在实际应用中,方差常用来衡量一组数据的稳定性和可靠性,例如在金融领域中用来衡量投资组合的风险。
最后,让我们来介绍标准差。
标准差是方差的平方根,它是描述一组数据离散程度的常用指标。
标准差可以帮助我们更直观地理解数据的波动情况,因为它的数值与原始数据的单位保持一致。
计算标准差的方法是先计算方差,然后将方差的平方根作为标准差。
标准差越大,说明数据的波动范围越大,反之则波动范围较小。
在实际应用中,标准差常用来衡量一组数据的稳定性和可靠性,例如在质量控制中用来衡量产品质量的稳定性。
综上所述,极差、方差和标准差是统计学中常用的三种测量数据离散程度的方法,它们分别从不同角度描述了数据的波动情况。
通过对这三种指标的理解和应用,我们可以更好地分析和理解数据,为决策提供有力的支持。
希望本文能够帮助读者更好地掌握极差、方差和标准差的概念和应用,提升数据分析能力。
极差方差与标准差的PPT课件
第1页/共9页
下图是根据两段时间的气温情况绘成的折线图.
观察一下,它们有区别吗?说说你观察得到的结果.
第2页/共9页
什么样的指标可以反映一组数 据变化范围的大小?
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用一组数据中的最大值减去最小 值所得到的差来反映这组数据的变化 范围.用这种方法得到的差称为极差 (range).
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为什么说图中的两个城市,一个“四 季分明”,一个“四季温差不大”?
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下图是某年布宜诺斯艾利斯和伊基托斯两地 的气温与降水图.
两地的年平均气温是多少?
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两地这一年气温的极差分别 是多少?
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在生活中,我们常常会和极 差打交道.班级里个子最高的学生 比个子最矮的学生高多少?家庭中 年纪最大的长辈的年龄比年纪最小 的孩子大多少?这些都是求极差的 例子.
比较两段时间气温的高低,求平均气温是一种常用 的方法.
经计算可以看出,对于 2 月下旬的这段时间而言, 2001年和2002年上海地区的平均气温相等,都是12 度.
22222222 月月月月月月月月 21 22 23 24 25 26 27 28 日日日日日日日日 2001年 12 13 14 22 6 8 9 12 2002年 13 13 12 9 11 16 12 10
你还能举出其他的求极差的 例子来吗?
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谢谢您的观看!
第9页/共9页ຫໍສະໝຸດ
《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。
北师版八年级上册数学 第六章 数据的分析 6.4.1 极差、方差和标准差 课件
数学上,数据的离散程度还可以用方差或标准差刻画.
方差是各个数据与平均数差的平方的平均数,即
s2
1 n
[(
x1
x)2
(
x2
x)2
…
( xn
x )2 ]
其中,x是x1,x2,…,xn的平均数,s2是方差. 而标
准差就是方差的算术平方根.
一般而言,一组数据的极差、方差或标准差越小,
这组数据就越稳定.
例:计算从甲厂抽取的20只鸡腿质量的方差.
甲、乙两支仪仗队队员的身高(单位:cm)如下: 甲队:178,177,179,179,178,178,177,178,177,179 乙队:178,177,179,176,178,180,180,178,176,178 哪支仪仗队队员的身高更为整齐?你是怎么判断的?
1、(2012·山东济宁)数学课上,小明拿出了连续 五天日最低气温的统计表.
那么,这组数据的平均数和极差分别是 24,4 .
2. 甲、乙两个样本,甲的样本方差是2.15,乙的样本方
差是2.21,那么样本甲和样本乙的波动大小是( C )
A.甲、乙的波动大小一样 B.甲的波动比乙的波动大 C.乙的波动比甲的波动大 D.无法比较
3. 新星公司到某大学招聘公司职员,对应聘者的专业知识、 英语水平、参加社会实践与社团活动等三项进行测试,三 项的得分满分都为100分,三项的分数分别按5:3:2的比 例记入每人的最后总分,有4位应聘者的得分如下表所示.
解:甲厂20只鸡腿的平均质量:
x甲 72 73 3 74 4 75 4 76 4 77 3 78 20
7(5 g)
甲厂20只鸡腿质量的方差:
s
2 甲
(72
75)2
极差、方差、标准差
(2)3 3 3 6 9 9 9;
小明的烦恼
在学校,小明本学期五次测验的数学成绩和英语 成绩分别如下(单位:分) 数学 英语 70 80 95 85 75 90 95 85 90 85
通过对小明的两科成绩进行分析,你有何看法? 对小明的学习你有什么建议?
平均数:都是85 方差:①数学 110; ②英语 10
建议:英语较稳定但要提高; 数学不够稳定有待努力 进步!
数据的单位跟方差的单位是不一致的,方 差的单位是数据单位的平方,为了使单位 一致,可用方差的算术平方根,我们把它 叫做标准差:
_ _ _ 1 2 2 2 s ( x1 x) ( x2 x) ( xn x) n
方差的算术平方根叫做标准差
极差是用一组数据中的最大值与最小值的差来反映 数据的变化范围,主要反映一组数据中两个极端值 之间的差异情况,对其他的数据的波动不敏感. 方差主要反映整组数据的波动情况,是反映一组数据 与其平均值离散程度的一个重要指标,每个数年据的 变化都将影响方差的结果,是一个对整组数据波动情 况更敏感的指标.
这是不是说,两个时段的气温情况没有什么 差异呢?根据上表提供的数据,绘制出相应的 折线图,我们进行分析.
不同时段的最高气温
25
22 20
1516 10 2001年 2002年
9 56
0
日
日
日
日
日
日
日 27
21
22
23
24
25
26
通过观察,发现:2001年2月下旬的气温波动比 较大-------从6 ℃到22℃ ,而2002年同期的气温 波动比较小---------从9 ℃到16 ℃.
数据的分析----极差、方差、标准差课件
-10)2 (15
-10)2
13.5
8
S
2小明<S
2 小华
小明的成绩比小华的成绩稳定
测试次数 小明 小华
1
2
3
4
5
6
7
8
5
9
10Leabharlann 101110
10
15
5
14 13
8
12
7
6
15
成绩 15 13 11
9
成绩 15
13
x 10 11 9
x 10
7
7
5
测试
1 2 3 4 5 6 7 8次数
X=1或6
小明和小华两人参加体育项目训练,近期的八次测试 成绩如下表所示.谁的成绩较为稳定?为什么?能通过 计算回答吗?
测试次数 1 2 3 4 5 6 7 8
小明
5 9 10 10 11 10 10 15
小华
5 14 13 8 12 7 6 15
分析: 从平均数来看:
x小明
5
9
10
10
15成绩 13
15成绩 13
11
x 10 11
9
9
x 10
7
7
5
测试
小1明2的3成4绩5分布6 散7 点8图次数
5 1 2 3 4 5 6 7 8 测试
小华的成绩分布散点图次数
解: S 2小明 (5 -10)2 (9 -10)2 (15 -10)2 6.5 8
S
2 小华
(5 -10)2 (14
小明的成绩分布散点图
5
测试 1234 5 6 7 8
极差方差标准差课件
应用场景
可以用于评估数据的稳定性和 预测模型的性能。
掌握标准差
1
定义
标准差是方差的平方根,在统计学中
计算方法
2
用于测量数据的分散程度。
1. 计算平均值
2. 计算每个数据点与平均值的差的平 方
3. 将平方差值的总和除以数据点的个
3
应用场景
数 可以用于比较数据集的稳定性、评估
4. 取平方根
风险和判断数据的代表性。
结论与建议
通过分析结果,找出产生电池寿命差异的原 因,并提出改进建议。
总结与展望
总结
极差、方差、标准差是统计学 中常用的测量指标,可以帮助 我们理解数据的分散程度和稳 定性。
应用
在质量管理、风险评估和数据 分析等领域中,极差、方差、 标准差都有着重要的应用。
展望将变得更加广泛和 深入。
了解极差
定义
极差是一组数据中最大值与最小值之间的差异程度。
计算方法
将最大值减去最小值即可得到极差。
应用场景
可以用于测量变化范围和评估数据集的差异。
理解方差
定义
方差是一组数据与其平均值之 间的离散程度。
计算方法
1. 计算平均值
2. 计算每个数据点与平均值的 差的平方
3. 将平方差值的总和除以数据 点的个数
极差方差标准差ppt课件
极差(Range):表示一组数据中最大值与最小值之间的差异程度。 方差(Variance):衡量一组数据与其平均值之间的离散程度,用于描述数据集的稳定性。 标准差(Standard Deviation):是方差的平方根,在统计学中用于测量数据的分散程度。 极差、方差、标准差之间的关系:极差衡量数据的范围,方差和标准差衡量数据的分散程度。 使用极差、方差、标准差的场景:可以应用于质量管理、数据分析、投资风险评估等领域。 案例分析:通过实际案例来演示极差、方差、标准差的应用和计算方法。 总结:极差、方差、标准差在统计学和数据分析中起着重要的作用,能够帮助我们更好地理解数据。
极差方差与标准差共25页PPT
极差方差与标准差
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵, 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法, 总体上 来说, 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日,便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持,法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例,它们 迅速累 聚,进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
§441平均数中位数众数极差方差42标准差
准差
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2020/11/5
§441平均数中位数众数极差方差42 标准差
•1.根据实际问题的需求,能够从数据中提取基本的数字 特征,如平均数、中位数、众数、极差、方差、标准差 等. •2.通过实例理解数据标准差的意义和作用. •3.学会根据不同要求选择不同的统计量来表达数据的信 息.
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§441平均数中位数众数极差方差42 标准差
• 对数据数字特征内容的评价,应当更多地关注对其本 身意义的理解和在新情境中的应用,而不是记忆和使用的 熟练程度.
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§441平均数中位数众数极差方差42 标准差
•1.下表是某班40名学生参加“环保知识竞赛”的得分统计
表:
分数 0 1
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§441平均数中位数众数极差方差42 标准差
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§441平均数中位数众数极差方差42 标准差
•例1 某公司员工的月工资情况如下表所示:
月工资/元 8000 5000 4000 2000 1000 800 700 600 500
员工/人
1
24
6
12 8 20 5 2
•(1)分别计算该公司员工月工资的平均数、中位数和众数. •(2) 公司经理会选取上面哪个数来代表该公司员工的月 工资情况?税务官呢?工会领导呢?
例3 甲、乙两台机床同时生产直径是40mm的零件.为了检验 产品质量,从两台机床生产的产品中各抽取10件进行测量, 结果如下表所示
甲•/mm 40.0 39.8 40.1 40.2 乙•/mm 40.0 40.0 39.9 40.0
39.9 39.9
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4
方差:各数据与平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 ]
机床甲 40.0 39.8 40.1 40.2 39.9 40.0 40.2 39.8 40.2 39.8
偏差情况 0 - 0.2 0.1 0.2 - 0.1 0 0.2 - 0.2 0.2 - 0.2
机床乙 40.0 40.0 39.9 40.0 39.9 40.2 40.0 40.1 40.0 39.9
偏差情况 0 0 - 0.1 0 - 0.1 0.2 0
0.1 0 - 0.1
s 甲 2 1 1 [ 0 2 ( 0 0 .2 ) 2 0 .1 2 0 .2 2 ( 0 .1 ) 2 0 2 0 .2 2 ( 0 .2 ) 2 0 .2 2 ( 0 .2 ) 2 ]
7
练习1Biblioteka 1、在方差的计算公式1
S2=
10
[(x1-20)2+(x2-20)2+
+(x10-20)2]中,
数字10和20分别表示( C )
A、样本的容量和方差 B、平均数和样本的容量
C、样本的容量和平均数 D、样本的方差和平均数
2020年10月2日
8
2、为了选拔一名同学参加某市中学生射击竞赛, 某校对甲、乙两名同学的射击水平进行了测试, 两人在相同条件下各射靶10次.
20.2 极差、方差、标准差
2020年10月2日
1
复习回忆:
何为一组数据的极差? 极差反映了这组数据哪方面的特征?
答: 一组数据中的最大值减去最小值所得的差叫 做这组数据的极差,极差反映的是这组数据的变 化范围或变化幅度.
2020年10月2日
2
例: 两台机床同时生产直径是40mm的零件.为了检验产品质 量,从产品中抽出10件进行测量,结果如下(单位:mm):
机床甲 40.0 39.8 40.1 40.2 39.9 40.0 40.2 39.8 40.2 39.8 机床乙 40.0 40.0 39.9 40.0 39.9 40.2 40.0 40.1 40.0 39.9
问题2:如果你是一名经销商,你更愿意采购由哪台 机床生产的零件?谈谈你的理由.
2020年10月2日
13
小结:谈谈自己这节课你学到什么?
1.方差:各数据与平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).
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.方差越小,说明数
以40为基 0.0 - 0.2 0.1 0.2 - 0.1 0.0 0.2 - 0.2 0.2 - 0.2
准
1
X甲 =40.0+ 10
[0.0+(-0.2)+0.1+
+(-0.2)]=40.0(mm)
机床乙 40.0 40.0 39.9 40.0 39.9 40.2 40.0 40.1 40.0 39.9
以40为基 0 0 - 0.1 0 - 0.1 0.2 0
准
0.1 0 - 0.1
X乙 =40.0+
2020年10月2日
1 10
[0.0+0.0+(-0.1)+
+(-0.1)]=40.0(mm)
3
例: 两台机床同时生产直径是40mm的零件.为了检 验产品质量,从产品中抽出10件进行测量,结果如下 (单位:mm):
数叫做这批数据的方差.
S2= 1
n
[ (x1-x)2+(x2-x)2+ +(xn-x)2 ]
方差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).
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.
方差越小,说明数据的波动越小,越稳定.
2020年10月2日
6
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):
机床甲 40.0 39.8 40.1 40.2 39.9 40.0 40.2 39.8 40.2 39.8 机床乙 40.0 40.0 39.9 40.0 39.9 40.2 40.0 40.1 40.0 39.9
问题1:请计算这两组数据的平均数.
机床甲 40.0 39.8 40.1 40.2 39.9 40.0 40.2 39.8 40.2 39.8
甲成绩 (环数) 7 8 6 8 6 5 9 10 7 4 乙成绩 (环数) 9 5 7 8 7 6 8 6 7 7
X甲 =7 X乙 =7
S2 甲=3 S2乙=?
①求方差S2乙; S2乙=1.2
②赛后,甲乙两个同学都说自己是胜者,争执不下.请你 根据所学过的统计知识,进一步判断甲乙两个同学 在这次测试中成绩谁优谁次,并说明理由。
=0.026 (mm2 )
s 乙 2 2 =0021 01 .年0[ 1000 月82 2 日0 (0 m2 m ( 2 ) 0 .1 ) 2 0 2 ( 0 .1 ) 2 0 .2 2 0 2 0 .1 2 0 2 ( 0 .51 ) 2 ]
方差:各数据与平均数的差的平方的平均
2020年10月2日
9
例: 甲、乙两小组各10名学生进行英语 口语会话,各练习5次,他们每位同学的 合格次数分别如下表:
(1) 哪组的平均成绩高? (2) 哪组的成绩比较稳定?
2020年10月2日
10
分析(1)比较平均成绩高低就是比较甲、乙 两组合格次数的平均数的大小.
(2)比较稳定程度应比较甲、乙两组 的方差或标准差.
甲: 12 13 14 15 10 16 13 11 15 11
乙: 11 16 17 14 13 19 6 8 10 16
问哪种小麦长得比较整齐?
思考:求数据方差的一般步骤是什么?
1、求数据的平均数;
2、利用方差公式求方差。
S2= 1
n
[ (x1-x)2+(x2-x)2+ +(xn-x)2 ]
2020年10月2日
所以甲、乙两组的平均成绩一样.
2020年10月2日
11
所以甲组成绩比较稳定
2020年10月2日
12
• 说明:
• ①平均数是反映一组数据总体趋势的指标, 方差是表示一组数据离散程度的指标,故(2) 中应选用方差.
• ②计算方差的步骤可概括为“先平均,后求 差,平方后,再平均”.
2020年10月2日