& Nbsp; phương sai & nbsp; là một cách để đo lường sự lây lan của các giá trị trong bộ dữ liệu.variance is a way to measure the spread of values in a dataset.
Công thức tính toán phương sai dân số là:population variance is:
σ2 & nbsp; = σ [xi & nbsp; - μ] 2 & nbsp;/ n = Σ [xi – μ]2 / N
where:
- Σ: một biểu tượng có nghĩa là "tổng hợp": A symbol that means “sum”
- μ: Trung bình dân số: Population mean
- XI: Yếu tố Ith từ dân số: The ith element from the population
- N: Kích thước dân số: Population size
Công thức để tính phương sai mẫu là:sample variance is:
s2 & nbsp; = σ [xi-x] 2 & nbsp;/ [n-1] = Σ [xi – x]2 / [n-1]
where:
- X: Mẫu trung bình: Sample mean
- XI: Phần tử Ith từ mẫu: The ith element from the sample
- N: cỡ mẫu: Sample size
Chúng ta có thể sử dụng các hàm phương sai và pvariance từ thư viện thống kê trong Python để nhanh chóng tính toán phương sai mẫu và phương sai dân số [tương ứng] cho một mảng nhất định.variance and pvariance functions from the statistics library in Python to quickly calculate the sample variance and population variance [respectively] for a given array.
from statistics import variance, pvariance #calculate sample variance variance[x] #calculate population variance pvariance[x]
Các ví dụ sau đây cho thấy cách sử dụng từng chức năng trong thực tế.
Ví dụ 1: Tính phương sai mẫu trong Python
Mã sau đây cho thấy cách tính phương sai mẫu của một mảng trong Python:
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.067
Phương sai mẫu hóa ra là 22.067.22.067.
Ví dụ 2: Tính toán phương sai dân số trong Python
Mã sau đây cho thấy cách tính phương sai dân số của một mảng trong Python:
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.596
Phương sai dân số hóa ra là 20,596.20.596.
Ghi chú về tính toán mẫu và phương sai dân số
Hãy ghi nhớ những điều sau đây khi tính toán mẫu và phương sai dân số:
- Bạn nên tính toán phương sai dân số khi bộ dữ liệu mà bạn làm việc với thể hiện toàn bộ dân số, tức là mọi giá trị mà bạn quan tâm.population variance when the dataset you’re working with represents an entire population, i.e. every value that you’re interested in.
- Bạn nên tính toán phương sai mẫu khi bộ dữ liệu mà bạn làm việc với biểu thị một mẫu A được lấy từ một dân số quan tâm lớn hơn.sample variance when the dataset you’re working with represents a a sample taken from a larger population of interest.
- Phương sai mẫu của một mảng dữ liệu nhất định sẽ luôn lớn hơn phương sai dân số cho cùng một mảng dữ liệu vì có nhiều sự không chắc chắn hơn khi tính toán phương sai mẫu, do đó ước tính phương sai của chúng tôi sẽ lớn hơn.
Tài nguyên bổ sung
Các hướng dẫn sau đây giải thích cách tính toán các biện pháp lây lan khác trong Python:
Cách tính phạm vi liên vùng trong Python cách tính hệ số biến đổi trong Python Cách tính độ lệch chuẩn của danh sách trong Python
How to Calculate the Coefficient of Variation in
Python
How to Calculate the Standard Deviation of a List in Python
Mô -đun thống kê cung cấp các công cụ rất mạnh mẽ, có thể được sử dụng để tính toán bất cứ điều gì liên quan đến số liệu thống kê. Phương sai [] là một trong các hàm như vậy. Hàm này giúp tính toán phương sai từ một mẫu dữ liệu [mẫu là một tập hợp con của dữ liệu dân cư]. & NBSP; Chức năng phương sai [] chỉ nên được sử dụng khi phương sai của mẫu cần được tính toán. Có một hàm khác được gọi là pvariance [], được sử dụng để tính toán phương sai của toàn bộ dân số. Trong các thống kê thuần túy, phương sai là độ lệch bình phương của một biến so với giá trị trung bình của nó. Về cơ bản, nó đo lường sự lây lan của dữ liệu ngẫu nhiên trong một tập hợp từ giá trị trung bình hoặc trung bình của nó. Giá trị thấp cho phương sai chỉ ra rằng dữ liệu được nhóm lại với nhau và không được phân tách rộng rãi, trong khi giá trị cao sẽ chỉ ra rằng dữ liệu trong tập hợp đã cho nhiều hơn nhiều so với giá trị trung bình. & NBSP; Phương sai là một công cụ quan trọng trong Các ngành khoa học, trong đó phân tích thống kê dữ liệu là phổ biến. Đó là bình phương độ lệch chuẩn của bộ dữ liệu đã cho và còn được gọi là thời điểm trung tâm thứ hai của phân phối. Nó thường được đại diện bởi & nbsp; trong thống kê thuần túy. Varariance được tính bằng công thức sau: & nbsp; & nbsp;variance[] is one such function. This function helps to calculate the variance from a sample of data [sample is a subset of populated data].
variance[] function should only be used when variance of a sample needs to be
calculated. There’s another function known as pvariance[], which is used to calculate the variance of an entire population.
In pure statistics, variance is the squared deviation of a variable from its mean. Basically, it measures the spread of random data in a set from its mean or median value. A low value for variance indicates that the data are clustered together and are not spread apart widely, whereas a high value would indicate that the data in the given set are much more spread apart
from the average value.
Variance is an important tool in the sciences, where statistical analysis of data is common. It is the square of standard deviation of the given data-set and is also known as second central moment of a distribution. It is usually represented by
Variance is calculated by the following formula :
Nó được tính toán theo giá trị trung bình của hình vuông bình phương trung bình & nbsp;
Cú pháp: Phương sai [[Dữ liệu], Xbar] tham số: & nbsp; [Dữ liệu]: Một số lặp có số có giá trị thực. & NBSP; Xbar [Tùy chọn] Các giá trị được truyền dưới dạng tham số. Exexceptions: & nbsp; StatisticerError được nâng lên cho dữ liệu-set nhỏ hơn 2 giá trị được truyền dưới dạng tham số. & nbsp; variance[ [data], xbar ]
Parameters :
[data] : An iterable with real valued numbers.
xbar [Optional] : Takes actual mean of data-set as value.
Returnype : Returns the actual variance of the values passed as parameter.
Exceptions :
StatisticsError is raised for data-set less than 2-values passed as parameter.
Throws impossible values when the value provided as xbar doesn’t match actual mean of the data-set.
Mã số 1: & NBSP;
Python3
import
statistics
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.0670____11
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.59620
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5965
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5966
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5967
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5968
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5969
Variance of sample set is 0.409240
Đầu ra: & nbsp; & nbsp;
Variance of sample set is 0.40924
& nbsp; & nbsp; Ứng dụng: & nbsp; phương sai là một công cụ rất quan trọng trong thống kê và xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ. Giống như, khi không rõ giá trị trung bình [trung bình mẫu] thì phương sai được sử dụng làm công cụ ước tính sai lệch. Các quan sát trong thế giới thực như giá trị của sự gia tăng và giảm tất cả các cổ phiếu của một công ty trong suốt cả ngày không thể là tất cả các bộ quan sát có thể. Do đó, phương sai được tính toán từ một tập dữ liệu hữu hạn, mặc dù nó đã giành được trận đấu khi tính toán toàn bộ dân số, nhưng nó vẫn sẽ cho người dùng ước tính đủ để đưa ra các tính toán khác. & NBSP;
Code #2 : Demonstrates variance[] on a range of data-types
Python3
Làm thế nào để bạn tính toán phương sai trong Python?
Các bước để tìm phương sai.
Tìm một giá trị trung bình của tập hợp dữ liệu ..
Trừ mỗi số từ một trung bình ..
Traceback [most recent call last]: File "/home/64bf6d80f158b65d2b75c894d03a7779.py", line 10, in print[statistics.variance[sample]] File "/usr/lib/python3.5/statistics.py", line 555, in variance raise StatisticsError['variance requires at least two data points'] statistics.StatisticsError: variance requires at least two data points7___
statistics
9
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.0671
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06701
Variance of Sample 1 is 15.80952380952381 Variance of Sample 2 is 3.5 Variance of Sample 3 is 61.125 Variance of Sample 4 is 1/45 Variance of Sample 5 is 0.176130000000000062
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.0674
Variance of Sample 1 is 15.80952380952381 Variance of Sample 2 is 3.5 Variance of Sample 3 is 61.125 Variance of Sample 4 is 1/45 Variance of Sample 5 is 0.176130000000000064
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06705
Variance of Sample 1 is 15.80952380952381 Variance of Sample 2 is 3.5 Variance of Sample 3 is 61.125 Variance of Sample 4 is 1/45 Variance of Sample 5 is 0.1761300000000000644
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.0674
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5961
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06705__214
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06714
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06715
Variance of Sample 1 is 15.80952380952381 Variance of Sample 2 is 3.5 Variance of Sample 3 is 61.125 Variance of Sample 4 is 1/45 Variance of Sample 5 is 0.176130000000000066
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.0674
Traceback [most recent call last]: File "/home/64bf6d80f158b65d2b75c894d03a7779.py", line 10, in print[statistics.variance[sample]] File "/usr/lib/python3.5/statistics.py", line 555, in variance raise StatisticsError['variance requires at least two data points'] statistics.StatisticsError: variance requires at least two data points5
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06705
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06720
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.0674
Variance of Sample set is 0.36566666666666670
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06723
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06724
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.0671
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5966
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.0675
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.0674
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06729
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.0674__
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5965
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5966
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06739
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5969
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06741
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5965
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5966
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06744
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5969
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06746
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5965
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5966
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06749
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5969
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06751
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5965
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5966
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06754
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5969
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06756
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5965
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5966
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06759
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5969
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06761
Đầu ra: & nbsp; & nbsp;
Variance of Sample 1 is 15.80952380952381 Variance of Sample 2 is 3.5 Variance of Sample 3 is 61.125 Variance of Sample 4 is 1/45 Variance of Sample 5 is 0.17613000000000006
& nbsp; & nbsp; mã số 3: Thể hiện việc sử dụng tham số Xbar & nbsp; & nbsp;
Code #3 :
Demonstrates the use of xbar parameter
Python3
import
statistics
Các
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06779
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.0671
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06781
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5965
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5966
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06784
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06785
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5969
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06787
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.0671
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06789
Đầu ra: & nbsp; & nbsp;
Variance of Sample set is 0.3656666666666667
& nbsp; & nbsp; mã số 3: Thể hiện việc sử dụng tham số Xbar & nbsp; & nbsp;
Code #4 : Demonstrates the
Error when value of xbar is not same as the mean/average value
Python3
import
statistics
Các
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06779
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.0671
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06781
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06785
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5969
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06787
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.0671
from statistics import variance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance variance[data] 22.06789
Đầu ra: & nbsp; & nbsp;
0.3656666666663053
& nbsp; & nbsp; mã số 3: Thể hiện việc sử dụng tham số Xbar & nbsp; & nbsp;
Code #4 : Demonstrates StatisticsError
Python3
import
statistics
Các
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.5965
from statistics import pvariance #define data data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14] #calculate sample variance pvariance[data] 20.59622
Đầu ra: & nbsp; & nbsp;
Traceback [most recent call last]: File "/home/64bf6d80f158b65d2b75c894d03a7779.py", line 10, in print[statistics.variance[sample]] File "/usr/lib/python3.5/statistics.py", line 555, in variance raise StatisticsError['variance requires at least two data points'] statistics.StatisticsError: variance requires at least two data points
& nbsp; & nbsp; mã số 3: Thể hiện việc sử dụng tham số Xbar & nbsp; & nbsp;
Applications :
Variance is a very important tool in Statistics and handling huge amounts of data. Like, when the omniscient mean is
unknown [sample mean] then variance is used as biased estimator. Real world observations like the value of increase and decrease of all shares of a company throughout the day cannot be all sets of possible observations. As such, variance is calculated from a finite set of data, although it won’t match when calculated taking the whole population into consideration, but still it will give the user an estimate which is enough to chalk out other calculations.