수학 분산 공식: s 2 = 1/n [(x1-m) 2+(x2-m) 2+.+(xn-m) 2]. 분산 공식은 수학적 공식으로, 수학 통계학에서 중요한 공식으로, 생활의 모든 일에 적용되고, 분산이 작을수록, 이 데이터 세트가 더 안정되고 분산이 커질수록 이 데이터 세트가 더 불안정함을 나타낸다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 통계학, 통계학, 통계학, 통계학, 통계학, 통계학)

분산의 개념과 계산 공식. 예를 들어 두 사람의 5 차 시험 성적은 x: 50, 100, 100, 60, 50, 평균 e (x) = 72; Y: 73,70,75,72,70 평균 E(Y)=72. 평균 성적은 같지만 X 가 불안정하여 평균에 대한 편차가 크다. 분산은 수학 기대에 대한 무작위 변수의 편차 정도를 설명합니다. 단일 편차는 기호 영향 분산, 즉 제곱에서 벗어나는 평균을 제거하여 E(X): 공식 분리형 및 연속형을 직접 계산합니다. 다른 계산 공식을 도출하여 "분산은 각 데이터와 산술 평균의 편차 제곱의 평균과 같습니다." 여기서 는 각각 이산 및 연속 계산 공식입니다. 표준 편차 또는 평균 분산이라고 하며 분산은 변동 정도를 설명합니다.