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如何计算被视为整个总体的有限数据集的总体方差?

计算总体方差时,首先求出数据集的算术平均值。然后,用每个数据点减去该平均值,将得到的偏差平方,把这些平方值相加,最后除以总体中的数据点总数。

适用条件

  • 数据集代表整个总体,而不是样本。
  • 数据点个数 nn 是有限的且大于零。

理解与推导

  1. 将所有数据值相加并除以 nn,计算算术平均值 μ\mu。
  2. 用每个单独的数据点 xix_i 减去平均值 μ\mu 以找到偏差。
  3. 将每个偏差平方以确保所有值均为非负数:(xi−μ)2(x_i - \mu)^2。
  4. 将所有平方偏差相加。
  5. 将平方偏差的总和除以总体大小 nn,得到方差 σ2\sigma^2。

例子

对于重量 67, 79, 55, 61 和 88 千克,平均值为 70。平方偏差分别为 (−3)2,92,(−15)2,(−9)2(-3)^2, 9^2, (-15)^2, (-9)^2 和 18218^2,总和为 720。除以 n=5n=5 得到总体方差为 144。

容易误解的地方

  • 除以 n−1n-1 而不是 nn,这是样本方差的公式,而不是总体方差。
  • 忘记在求和之前对偏差进行平方,这会导致总和为零。
  • 在找到偏差之后而不是之前计算平均值。

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