数学篇(二) 方差、标准差、协方差

本文深入浅出地讲解了统计学中的核心概念,包括均值、标准差、方差、协方差及其矩阵,帮助读者理解数据分布和相关性的度量方法。

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1、均值

      均值就是将所有的数据相加求平均,求得一个样本数据的中间值。

      

2、标准差

       标准差也被称为标准偏差,公式如下所示。简单来说,标准差是一组数平均值分散成都的一种度量。一个较大的标准差,代表大部分数值和其平均值之间差异较大;一个较小的标准差,代表这些数值接近平均值

      

2.1公式意义 

       所有数减去其平均值的平方和,所得结果除以该数组的个数(或者个数减一),再把所得值开根号,所得值就是这组数据的标准差。

2.2标准差的意义

       标准差越高,表示实验数据越离散,也就是说越不精确;反之,标准差越低,代表实验数据越精确。

3、方差

       标准差的平方。

      

4、协方差

       标准差和方差一般是用来描述一维数据的,但是现实生活中我们常常会遇到含有多维数据的数据集。面对这样的数据集,我们当然可以按照每一维独立的计算其方差,但是通常我们还想了解更多,协方差就是这样一种用来度量两个随机变量关系的统计量,我们可以仿照方差的定义:

      
      来度量各个维度偏离其均值的程度,协方差可以这样来定义:

     

       协方差的结果有什么意义呢?

       如果结果为正值,则说明两者是正相关的(从协方差可以引出“相关系数”的定义);如果结果为负值,就说明两者是负相关;如果为0,则两者之间没有关系,就是统计上说的“相互独立”。

5、协方差矩阵

                        

                          

 

 

 

 

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