La unidad de medida y la dimensión de la varianza no son fáciles de explicar en el sentido económico, por lo que en el trabajo estadístico real, la raíz cuadrada aritmética de la varianza-desviación estándar se utiliza a menudo para medir el grado de diferencia en las estadísticas. datos.
La desviación estándar, también llamada error cuadrático medio, generalmente se representa por σ. El cálculo de la varianza y la desviación estándar también se divide en método de promedio simple y método de promedio ponderado. Además, las fórmulas son ligeramente diferentes para los datos generales y los datos de muestra.
Datos ampliados:
1. Historia relacionada
La palabra "varianza" fue utilizada por primera vez por Ronald Fisher en su artículo "Mendelian Inheritance" Supported Kinship".
2. Significancia estadística de la varianza
Cuando la distribución de los datos está relativamente dispersa (es decir, los datos fluctúan mucho alrededor de la media), la suma de los cuadrados de las diferencias entre cada dato. y la media es grande y la varianza es mayor cuando la distribución de datos está concentrada, la suma de los cuadrados de las diferencias entre cada dato y la media es pequeña. Por lo tanto, cuanto mayor es la varianza, mayor es la fluctuación de los datos; cuanto menor es la varianza, menor es la fluctuación de los datos.
La suma promedio de los cuadrados de la diferencia entre los datos de la muestra y la media muestral se llama varianza muestral; la raíz cuadrada aritmética de la varianza muestral se llama desviación estándar muestral. La varianza muestral y la desviación estándar muestral son medidas de la volatilidad muestral. Cuanto mayor sea la varianza o desviación estándar de la muestra, más volátiles serán los datos de la muestra.
Enciclopedia Baidu-Varianza