Java计算方差

1. 方差的计算公式是什么

方差是应用数学里的专有名词。在概率论和统计学中，一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量离其期望值的距离。一个实随机变量的方差也称为它的二阶矩或二阶中心动差，恰巧也是它的二阶累积量。方差的算术平方根称为该随机变量的标准差。

方差计算公式

方差是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数，在实际计算中，我们用以下公式计算方差。

常见方差公式

（1）设c是常数，则D(c)=0。

（2）设X是随机变量，c是常数，则有D(cX)=(c²)D(X)。

（3）设X与Y是两个随机变量，则

D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}

特别的，当X，Y是两个相互独立的随机变量，上式中右边第三项为0（常见协方差），

则D(X+Y)=D(X)+D(Y)。此性质可以推广到有限多个相互独立的随机变量之和的情况。

（4）D(X)=0的充分必要条件是X以概率为1取常数值c，即P{X=c}=1，其中E(X)=c。

（5）D(aX+bY)=a²DX+b²DY+2abE{[X-E(X)][Y-E(Y)]}。

2. 方差怎么算

方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。

在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。总体方差计算公式：

如1、2、3、4、5 这五个数的平均数是3。方差就是1/5[（1-3）²+（2-3）²+（3-3）²+（4-3）²+（5-3）²]=2。

(2)java计算方差扩展阅读：

方差统计学意义

当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。

方差不仅仅表达了样本偏离均值的程度，更是揭示了样本内部彼此波动的程度，也可以理解为方差代表了样本彼此波动的期望。

3. java 求 数组的方差

public static void main(String[] args) {
double[] array = { 1, 2, 3, 4, 5, 6 };
double ave = 0;
for (int i = 0; i < array.length; i++)
ave += array[i];
ave /= array.length;

double sum = 0;
for(int i = 0;i<array.length;i++)
sum += (array[i] - ave) * (array[i] - ave) ;
sum /= array.length;

System.out.println(sum);
}

4. java求方差

现在学习Java的平台有很多，B站或者是腾讯课堂都是不错的，我们在B站分享了很多经典的Java视频教程，都是开源的，你可以去看看。

5. 方差怎么计算

有n个数，先求平均值Ex，则方差var(n)=[(x1-Ex)^2+(x2-Ex)^2+……+(xn-EX)^2]/n。

“方差”（variance）这一词语率先由罗纳德·费雪（Ronald Fisher）在其论文《The Correlation Between Relatives on the Supposition of Mendelian Inheritance》中提出。

方差不仅仅表达了样本偏离均值的程度，更是揭示了样本内部彼此波动的程度，也可以理解为方差代表了样本彼此波动的期望。当然，这个结论是在二阶统计矩下成立。

(5)Java计算方差扩展阅读：

相关术语：平方差

一、常见错误：平方差公式中常见错误：（注意）

1、学生难于跳出原有的定式思维，如典型错误；（错因：在公式的基础上类推，随意“创造”）

2、混淆公式；

3、运算结果中符号错误；

4、变式应用难以掌握。

二、平方差公式注意事项

1、公式的左边是个两项式的积，有一项是完全相同的。

2、右边的结果是乘式中两项的平方差，相同项的平方减去相反项的平方。

3、公式中的a，b 可以是具体的数，也可以是单项式或多项式。

6. java 用java设计一个均值方差计算器。

上图看到的就是界面。

整个程序，不算很复杂，文件IO+简单界面+算法

7. java中怎样编写计算方差的程序

import java.util.Scanner;
public class NumTest {
public static void main(String[] args){
double num=0;
Scanner s = new Scanner(System.in);
System.out.println("请输入你需要计算的个数：");
int n = s.nextInt();
double[] list=new double[n];
for (int i = 1; i <= n; i++) {
System.out.println("请输入第"+i+"个数:");
list[i-1]=s.nextDouble();
num+=list[i-1];
}
double mean=num/n;
double var=0;
for(double d:list){
var+=(d-mean)*(d-mean);
}
System.out.println("方差是:"+var/n);
}
}

8. 数据处理，用C++或者Java编写，求一组数的方差均值众数标准差中位数等

平均数、众数、中位数这三个统计量的各自特点是：
平均数的大小与一组数据里的每个数据均有关系,其中任何数据的变动都会相应引起平均数的变动；众数则着眼于对各数据出现的次数的考察,其大小只与这组数据中的部分数据有关,当一组数据中有不少数据多次重复出现时,其众数往往是我们关心的一种统计量；中位数则仅与数据排列位置有关,当一组数据从小到大排列后,最中间的数据为中位数(偶数个数据的最中间两个的平均数)。因此某些数据的变动对它的中位数影响不大。
在同一组数据中,众数、中位数和平均数也各有其特性：
(1)中位数与平均数是唯一存在的,而众数是不唯一的；
(2)众数、中位数和平均数在一般情况下是各不相等，但在特殊情况下也可能相等。
具体来说，平均数、众数和中位数都是描述一组数据的集中趋势的特征数，但描述的角度和适用范围有所不同。平均数的大小与一组数据里的每个数据均有关系，其中任何数据的变动都会引起平均数的相应变动；众数着眼于对各数据出现的频数的考察，其大小只与这组数据中的部分数据有关；中位数则仅与数据的排列位置有关，某些数据的变动对中位数没有影响，当一组数据中的个别数据变动较大时，可用它来描述其集中趋势。
一般来说，平均数、中位数和钟书都是一组数据的代表，分别代表这组数据的“一般水平”、“中等水平”和“多数水平”。平均数涉及所有的数据，中位数和众数只涉及部分数据。它们互相之间可以相等也可以不相等，没有固定的大小关系。
其实，它们三者有关联也有区别。在一组数据中出现次数最多的数就是这组数据众数，众数和平均数一样，也是描述一组数据集中趋势的统计量，但它和平均数有以下两点不同：一是平均数只是一个“虚拟”的数，即一组数据的和除以该组数据的个数所得的商，而众数不是“虚拟”的数，是一组数据中出现次数最多的那个数据，是这组数据中真实存在的一个数据；二是平均数的大小与一组数据里的每个数据都有关系，任何一个数据的变动都会引起平均数大小的改变，而众数则仅与一组数据的出现的次数有关，某些数据的变动对众数没有影响，所以在一组数据中，如果个别数据变动较大，但某个数据出现的次数最多，此时用该数据（即众数）表示这组数据的“集中趋势”比较合适。
中位数和平均数一样，也是反映一组数据集中趋势的一个统计量。平均数主要反映一组数据的一般水平，中位数则更好地反映了一组数据的中等水平。它和平均数有以下不同：一是平均数只是一个“虚拟”的数，而中位数并不完全是“虚拟”数，当一组数据有奇数个时，它就是该组数据顺序排列后中间的那个数据，是这组数据中真实存在的一个数据；二是平均数的大小与一组数据里的每个数据都有关系，任何一个数据的变动都会引起平均数大小的改变，而中位数则仅与一组数据的排列位置有关，某些数据的变动对中位数没有影响，所以当一组数据的个别数据偏大或偏小时，用中位数来描述该组数据的集中趋势就比较合适。

9. 用java写一个求平均数，方差的程序，有输入界面，谢谢了

有输入界面？用Scanner还是Frame？
暂定以集合的方式储存吧。。。给你写实现方法。。。 自己吧数据放入集合中。。。

public double meanValue(ArrayList allNumber) {
double value = 0;

for (int i = 0; i < allNumber.size(); i++) {

value += allNumber.get(i);

}

value /= allNumber.size();

return value;

}

public double VarianceValue(ArrayList allNumber) {
double value = 0;

double variance = meanValue(allNumber);

for (int i = 0; i < allNumber.size() {

double x = (allNumber.get(i) - variance) * (allNumber.get(i) - variance);

value += x;

}

value /= allNumber.size();

return value;

}

10. 在Java中怎么求方差和标准差

Java求方差和标准差：
public class GetAverageandStandardDevition {

private int[] array = new int[10];
private int num = 10;

public int getRandomDigit() {
return (int) (Math.random() * 1000);
}

public void getTargetDigit() {

for (int i = 0; i < num; i++) {
array[i] = getRandomDigit();
System.out.println(array[i]);
}
}

//方差
public double getAverage(){
int sum = 0;
for(int i = 0;i < num;i++){
sum += array[i];
}
return (double)(sum / num);
}

//标准差
public double getStandardDevition(){
double sum = 0;
for(int i = 0;i < num;i++){
sum += Math.sqrt(((double)array[i] -getAverage()) * (array[i] -getAverage()));
}
return (sum / (num - 1));
}

public static void main(String[] args) {

GetAverageandStandardDevition gcs = new GetAverageandStandardDevition();

gcs.getTargetDigit();
System.out.println(gcs.getAverage() + " " + gcs.getStandardDevition());

}