

تاريخ الرياضيات

الاعداد و نظريتها

تاريخ التحليل

تار يخ الجبر

الهندسة و التبلوجي


الرياضيات في الحضارات المختلفة

العربية

اليونانية

البابلية

الصينية

المايا

المصرية

الهندية


الرياضيات المتقطعة

المنطق

اسس الرياضيات

فلسفة الرياضيات

مواضيع عامة في المنطق


الجبر

الجبر الخطي

الجبر المجرد

الجبر البولياني

مواضيع عامة في الجبر

الضبابية

نظرية المجموعات

نظرية الزمر

نظرية الحلقات والحقول

نظرية الاعداد

نظرية الفئات

حساب المتجهات

المتتاليات-المتسلسلات

المصفوفات و نظريتها

المثلثات


الهندسة

الهندسة المستوية

الهندسة غير المستوية

مواضيع عامة في الهندسة

التفاضل و التكامل


المعادلات التفاضلية و التكاملية

معادلات تفاضلية

معادلات تكاملية

مواضيع عامة في المعادلات


التحليل

التحليل العددي

التحليل العقدي

التحليل الدالي

مواضيع عامة في التحليل

التحليل الحقيقي

التبلوجيا

نظرية الالعاب

الاحتمالات و الاحصاء

نظرية التحكم

بحوث العمليات

نظرية الكم

الشفرات

الرياضيات التطبيقية

نظريات ومبرهنات


علماء الرياضيات

500AD

500-1499

1000to1499

1500to1599

1600to1649

1650to1699

1700to1749

1750to1779

1780to1799

1800to1819

1820to1829

1830to1839

1840to1849

1850to1859

1860to1864

1865to1869

1870to1874

1875to1879

1880to1884

1885to1889

1890to1894

1895to1899

1900to1904

1905to1909

1910to1914

1915to1919

1920to1924

1925to1929

1930to1939

1940to the present

علماء الرياضيات

الرياضيات في العلوم الاخرى

بحوث و اطاريح جامعية

هل تعلم

طرائق التدريس

الرياضيات العامة

نظرية البيان
Variance
المؤلف:
Kenney, J. F. and Keeping, E. S.
المصدر:
Mathematics of Statistics, Pt. 2, 2nd ed. Princeton, NJ: Van Nostrand, 1951.
الجزء والصفحة:
...
28-2-2021
4073
Variance
For a single variate
having a distribution
with known population mean
, the population variance
, commonly also written
, is defined as
![]() |
(1) |
where
is the population mean and
denotes the expectation value of
. For a discrete distribution with
possible values of
, the population variance is therefore
![]() |
(2) |
whereas for a continuous distribution, it is given by
![]() |
(3) |
The variance is therefore equal to the second central moment
.
Note that some care is needed in interpreting
as a variance, since the symbol
is also commonly used as a parameter related to but not equivalent to the square root of the variance, for example in the log normal distribution, Maxwell distribution, and Rayleigh distribution.
If the underlying distribution is not known, then the sample variance may be computed as
![]() |
(4) |
where
is the sample mean.
Note that the sample variance
defined above is not an unbiased estimator for the population variance
. In order to obtain an unbiased estimator for
, it is necessary to instead define a "bias-corrected sample variance"
![]() |
(5) |
The distinction between
and
is a common source of confusion, and extreme care should be exercised when consulting the literature to determine which convention is in use, especially since the uninformative notation
is commonly used for both. The bias-corrected sample variance
for a list of data is implemented as Variance[list].
The square root of the variance is known as the standard deviation.
The reason that
gives a biased estimator of the population variance is that two free parameters
and
are actually being estimated from the data itself. In such cases, it is appropriate to use a Student's t-distribution instead of a normal distribution as a model since, very loosely speaking, Student's t-distribution is the "best" that can be done without knowing
.
Formally, in order to estimate the population variance
from a sample of
elements with a priori unknown mean (i.e., the mean is estimated from the sample itself), we need an unbiased estimator for
. This is given by the k-statistic
, where
![]() |
(6) |
and
is the sample variance uncorrected for bias.
It turns out that the quantity
has a chi-squared distribution.
For set of data
, the variance of the data obtained by a linear transformation is given by
![]() |
![]() |
![]() |
(7) |
![]() |
![]() |
![]() |
(8) |
![]() |
![]() |
![]() |
(9) |
![]() |
![]() |
![]() |
(10) |
![]() |
![]() |
![]() |
(11) |
![]() |
![]() |
![]() |
(12) |
For multiple variables, the variance is given using the definition of covariance,
![]() |
![]() |
![]() |
(13) |
![]() |
![]() |
![]() |
(14) |
![]() |
![]() |
![]() |
(15) |
![]() |
![]() |
![]() |
(16) |
![]() |
![]() |
![]() |
(17) |
A linear sum has a similar form:
![]() |
![]() |
![]() |
(18) |
![]() |
![]() |
![]() |
(19) |
![]() |
![]() |
![]() |
(20) |
These equations can be expressed using the covariance matrix.
REFERENCES:
Kenney, J. F. and Keeping, E. S. Mathematics of Statistics, Pt. 2, 2nd ed. Princeton, NJ: Van Nostrand, 1951.
Papoulis, A. Probability, Random Variables, and Stochastic Processes, 2nd ed. New York: McGraw-Hill, pp. 144-145, 1984.
Press, W. H.; Flannery, B. P.; Teukolsky, S. A.; and Vetterling, W. T. "Moments of a Distribution: Mean, Variance, Skewness, and So Forth." §14.1 in Numerical Recipes in FORTRAN: The Art of Scientific Computing, 2nd ed. Cambridge, England: Cambridge University Press, pp. 604-609, 1992.
Roberts, M. J. and Riccardo, R. A Student's Guide to Analysis of Variance. London: Routledge, 1999.
الاكثر قراءة في الاحتمالات و الاحصاء
اخر الاخبار
اخبار العتبة العباسية المقدسة
الآخبار الصحية









![<[(aX+b)-<aX+b>]^2>](https://mathworld.wolfram.com/images/equations/Variance/Inline35.gif)







































قسم الشؤون الفكرية يصدر كتاباً يوثق تاريخ السدانة في العتبة العباسية المقدسة
"المهمة".. إصدار قصصي يوثّق القصص الفائزة في مسابقة فتوى الدفاع المقدسة للقصة القصيرة
(نوافذ).. إصدار أدبي يوثق القصص الفائزة في مسابقة الإمام العسكري (عليه السلام)