在概率论和统计学中，方差描述的是一个随机变量的离散程度，即一组数字与其平均值之间的距离的度量，是随机变量与其总体均值或样本均值的离差的平方的期望值。方差在统计中有非常核心的地位，其应用领域包括描述统计学、推论统计学、假说检定、度量拟合优度，以及蒙地卡罗方法。由于科学分析经常涉及统计，方差也是重要的科研工具。方差是标准差的平方、分布的二阶矩，以及随机变量与其自身的协方差，其常用的符号表示有
σ
2
{\displaystyle \sigma ^{2}}
、
s
2
{\displaystyle s^{2}}
、
Var
{\displaystyle \operatorname {Var} }
、
V
{\displaystyle V}
，以及
V
{\displaystyle \mathbb {V} }
。
加权平均数与算术平均数类似，不同点在于，数据中的每个点对于平均数的贡献并不是相等的，有些点要比其他的点更加重要。加权平均数的概念在描述统计学中具有重要的意义，并且在其他数学领域产生了更一般的形式。
加权平均数与算术平均数类似，不同点在于，数据中的每个点对于平均数的贡献并不是相等的，有些点要比其他的点更加重要。加权平均数的概念在描述统计学中具有重要的意义，并且在其他数学领域产生了更一般的形式。
在概率论和统计学中，方差描述的是一个随机变量的离散程度，即一组数字与其平均值之间的距离的度量，是随机变量与其总体均值或样本均值的离差的平方的期望值。方差在统计中有非常核心的地位，其应用领域包括描述统计学、推论统计学、假说检定、度量拟合优度，以及蒙地卡罗方法。由于科学分析经常涉及统计，方差也是重要的科研工具。方差是标准差的平方、分布的二阶矩，以及随机变量与其自身的协方差，其常用的符号表示有
σ
2
{\displaystyle \sigma ^{2}}
、
s
2
{\displaystyle s^{2}}
、
Var
{\displaystyle \operatorname {Var} }
、
V
{\displaystyle V}
，以及
V
{\displaystyle \mathbb {V} }
。
在概率论和统计学中，方差描述的是一个随机变量的离散程度，即一组数字与其平均值之间的距离的度量，是随机变量与其总体均值或样本均值的离差的平方的期望值。方差在统计中有非常核心的地位，其应用领域包括描述统计学、推论统计学、假说检定、度量拟合优度，以及蒙地卡罗方法。由于科学分析经常涉及统计，方差也是重要的科研工具。方差是标准差的平方、分布的二阶矩，以及随机变量与其自身的协方差，其常用的符号表示有
σ
2
{\displaystyle \sigma ^{2}}
、
s
2
{\displaystyle s^{2}}
、
Var
{\displaystyle \operatorname {Var} }
、
V
{\displaystyle V}
，以及
V
{\displaystyle \mathbb {V} }
。
在统计学中，组内相关或称为组内相关系数用来表示在同一个群体中，不同单位彼此之间的相似程度。组内相关是描述统计学的范畴之一。
在统计学中，组内相关或称为组内相关系数用来表示在同一个群体中，不同单位彼此之间的相似程度。组内相关是描述统计学的范畴之一。
加权平均数与算术平均数类似，不同点在于，数据中的每个点对于平均数的贡献并不是相等的，有些点要比其他的点更加重要。加权平均数的概念在描述统计学中具有重要的意义，并且在其他数学领域产生了更一般的形式。
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