数据的统计量【方差】

上一节我们聊过 四分位数，其实还有十分位数，都是一样的计算方法。他们都是获取数据的分散性。

通过箱线图来体现。

但有的时候，我们可能会对数据要求更高，希望 获取其中的变异性，如工资变化差异到底多大，屌丝公司基本都是1.5-3K，土豪公司可能1w,5w,8w各种都有。

那么如果知道公司的工资是有很多档位呢？

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方法：每个数值和均值的距离！这样就知道数据的变异情况

**实际情况是：各个数据和μ的差值的平均距离==0【大家可以自己用脚底板想想】

平均距离 = ((1-μ)+(2-μ)+...+(n-μ))/n = 0

现在咋办？结果是0

要想办法解决这个抵消的问题，我们这样试一下：

平均距离² =  ((1-μ)²+(2-μ)²+...+(n-μ)²)/n 这样不会抵消了。都是正数！！

它就是大名鼎鼎的 “方差”,它是度量数据分散性的一种方法，数值和均值距离的平方数的平方值！

方差= Σ(x-μ)²/n

但是，有人觉得不可理解，为什么要弄个平方，感觉很奇怪呢。

OK

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那我在方差上开个根号，得到的值。我们叫标准差，它也有专用符号