数学为什么用方差不用绝对值表示离散程度
数学为什么用方差不用绝对值表示离散程度为什么不用数与平均数之间的差的绝对值的和除以样本容量来表示一组数据的离散程度而用方差呢?
这个问题问的好.如果是绝对值：应该是：|x-E(x)|而方差为：(x-E(x))^2看看上面的形式,我们就知道,其实结局是一样的,就是为了保证他的正号性也就是说,偏差有正有负,不能出现正偏差+负偏差=0,但是单个的偏差很大,也就是很离散.两者均可以表示样本的离散程度.而选择方差是便于计算.在计算机上,我们只需要做一些平方和,就行,而绝对值,则需要进行变号处理.然后相加,程序的复杂度增加,（尤其处理大样本容量时）所以 方差胜出!两者其实无本质的区别!
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采纳了,留下邮箱 再问： 。。。。。发呀😳再问： 😒发啊再问： 。。。。。我去。。。你倒是发啊
分蘖 分蘖（tiller） 音：fen niè 禾本科等植物在地面以下或近地面处所发生的分枝.产生于比较膨大而贮有丰富养料的分蘖节上.直接从主茎基部分蘖节上发出的称一级分蘖,在一级分蘖基部又可产生新的分蘖芽和不定根,形成次一级分蘖.在条件良好的情况下,可以形成第三级、第四级分蘖.结果一株植物形成了许多丛生在一起的分枝.
方差的平方根就是标准差,标准差的平方就是方差同样的数学期望情况下,不能够表示离散程度的大小的,举个简单的例子两列数1、3、5和2、3、4期望都是3但第一列的方差是(1-3)^2+(3-3)^2+(5-3)^2=8而第二列的方差是(2-3)^2+(3-3)^2+(4-3)^2=2可见第二列更集中.引入平方,就是为了消除差
方差,顾名思义,就是平方.另外,方差是衡量样本中个体偏离情况的,期望是用的平均值加权,和绝对值根本没什么关系
1.标准差是总体中各单位标志值与算术平均数的离差平方的算术平均数的平方根,又称为均方差.它是测定标志变动程度的最主要的指标.2. 标准差与平均差的关系：标准差的实质与平均差基本相同,只是在数学处理方法上与平均差不同,平均差是用取绝对值的方法消除离差的正负号然后用算术平均的方法求出平均离差；而标准差是用平方的方法消除离差
平均偏差并不准确 方差的好处是把一个细微的偏差扩大化 让他更明显 所以都用方差
你可以把方差认为是一种距离,是样本点到均值点的距离.虽然推广的绝对值（范数）也能有这样的效果,但方差注重体现二维距离.但我认为,这不是最好的理解方式.最好的方式是：方差是一种定义.就如同定义0,1,2,...为自然数一样,没必要深究定义本身,重要的是研究定义后方差所能体现的性质~
不是这样的,如果一组数据里面有用字母代表的式子,需要多次分类讨论,而平方不用分类讨论例如分析a-3,a+5,a+m+1的平均数是1,a-1,a-3,a+m-2的平均数是-2,求哪组数据波动大1式中[（a-3-1）^2+(a+5-1)^2+(a+m)^2]/3=(2/3)a^2+32/3+(1/3)(a+m)^22式中[
方差表示的一组数据波动的大小 就是偏离平均值的程度当然用绝对值也可以表示出波动的程度 不过用方差比绝对值会更能显示出在数据波动较小的时候的偏离你可能会为为什么不用四次方呢我想用方差的还有一个原因是可能是为了计算的方便
方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数.在概率论和数理统计中,方差（英文Variance）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度.在许多实际问题中,研究随机变量和均值之间的偏离程度有着很重要的意义.&　设X是一个随机变量,若E{[X-E(X)]^2}存在,则称E{[X-E(X)]^2}为X的方
一般的那种厚书都是有归纳的吧.新东方那本概统也有.这个工作还是要自己做,因为只有自己才知道自己哪儿不懂.而且这些都是不用动脑子的工作.
不是还有那个方差和标准差之间的公式么?（n~p）这个,麻烦了回答：哦,这个好像叫离散型…大题很少用到…方差是np(1-p)…希望采纳追问：一定一定
不用二重积分的,可以有简单的办法的.设正态分布概率密度函数是f(x)=[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)] 其实就是均值是u,方差是t^2,百度不太好打公式,你将就看一下.于是：∫e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=(√2π)t.（*） 积分区域是从负无穷到正无穷,下面出现的积分也都是这
(1)不正确.乙班平均成绩高于甲班,因为中位数(即平均数)甲班低于乙班.(2)正确.方差大证明统计数据离差大,也就是甲斑学生成绩(跳绳次数)波动比乙斑成绩波动大；(3)正确.方差大、中位数低均说明了这点.
设取出次品的事件为A,则P（A＝0）＝C（90,3）/C（100,3）P（A＝1）＝C（90,2）C（10,1）/C（100,3）P（A＝2）＝C（90,1）C（10,2）/C（100,3）P（A＝3）＝C（90,0）C（10,3）/C（100,3）不用再算了吧? 再问： 就没有简单方法么？ 再答： 请问您需要什么更简
极差 说明数据的波动幅度.平均差 符合条件定义：在一组数据x1,x2,…,xn中各数据与它们的平均数的差的绝对值的平均数即这组数据的“平均差”.平均差越大,数据离散程度越高.方差定义：在一组数据x1,x2,…,xn中,各数据与它们的平均数差的平方,它们的平均数,即为这组数据的方差.一组数据方差的算数平方根即为这组数据的
那个只不过是它们之间的差,不用带单位的.
几何分布（Geometric distribution）是离散型概率分布.其中一种定义为：在第n次伯努利试验中,试验k次才得到第一次成功的机率.详细的说,是：前k-1次皆失败,第k次成功的概率.因而你的问题属于几何分布问题.&几何分布的期望EX=1/p,方差DX=（1-p）/（p^2）.希望可以帮到你哈. 再
这个是C语言程序中表示的公式一般学术书面写绝对值多用 |x|你可以去参阅C语言数学运算公式pow（）次方sqrt（）开根号等 再问： 哪里能够查到？ 再答： 参考 C语言程序数学计算表达 我不擅长这类。。。我只是纯理工不会计算机 靠你自己去看了登录后可查看测评记录，现在去
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方程|x-2|+|x+3|=6的解的个数是（&&&& ）.
C.2.5或-3.5
正确答案：D
知识点：&&&&
当x&2时，原式=x-2+x+3=6，∴x= 2.5；当x&-3时，原式=2-x-3-x=6，∴x=- 3.5；当-3&x&2时，原式=2-x+x+3=6，5＜6，不成立，舍去.∴方程解的个数有2个，故选D.
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请问对数函数图像 y=lg(x+2), y=|lnx| ,y=ln|x| ,y=|ln|x||,y=lg|x﹢2| 要怎么画(| |是代表绝对值)答得好可以给悬赏
古典风韵劰x
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y=lg(x+2), 图象是由y=lgx的图象向左平移2个单位得到；y=|lnx| 的图象是先画y=lnx的图象,然后把x轴下方的图象以x对称的形式,翻到x轴的上方；y=ln|x| 是偶函数,它的图象是先画y=lnx的图象,把y轴左侧的图象擦去,然后把y轴右侧的图象翻到y轴左侧,这样它的图象就是关于y轴对称了；,y=|ln|x||,的图象是把y=ln|x| 的图象中x轴下方的图象翻到x轴上方而得到；y=lg|x﹢2| 的图象是y=lg|x|的图象向左平移两个单位得到
谢谢你&能在解释下y=ln|x|吗它的图像只在Y轴右侧&但你说&把y轴左侧的图象擦去&是什么意思呀
对于这个图像，只要把y轴右侧图像翻到左侧去就可以了，因为y=ln|x|是偶函数
你不是说擦去吗？
擦去y轴左侧图像，既然左侧没有图像，当然就不用擦去了！右侧图像直接翻到左侧就可以了！
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为什么 (1/x)dx的积分是 ln|x|+C ？收藏
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为什么不是ln x+C，为什么要加个绝对值？
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因为没意义……
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挖靠，3楼果然一语中的，画龙点睛，我又学到知识了，所谓活到老学到老果然名不虚传，谢谢
因为ln|x|+C是实数范围内，定义域最大的原函数。呵呵。
积分过程中要分x&0和x&0两种情况，最终得到两个积分，综合一下就有了绝对值符号，lz自己算算看吧
我知道积分1/x的x，定义域是x不为0的所有实数，而lnx中的x由于是对数函数，所以x定义域是x大于零的所有实数所以左端x取负有结果，右端x取负无结果。现在给右端加个绝对值，右端的x可以取到负值，而负值对应的y值也沿正值对应的y值与y轴对称。但我唯一不懂的是，两个函数值域不一样啊
登录百度帐号推荐应用Python数字fabs()方法返回x的绝对值。虽然类似于abs()函数，但两个函数之间存在以下差异 -
abs()是一个内置函数，而fabs()在math模块中定义。fabs()函数只适用于float和integer类型，而abs()也适用于复数。
以下是fabs()方法的语法 -
import math
math.fabs( x )
注意 - 此方法不能直接访问，需要导入math模块，然后使用math静态对象调用此函数。
x - 这是一个数值。
此方法返回x的绝对值。
示例以下示例显示了fabs()方法的用法。
#!/usr/bin/python3
import math
# This will import math module
print (&math.fabs(-45.17) : &, math.fabs(-45.17))
print (&math.fabs(100.12) : &, math.fabs(100.12))
print (&math.fabs(100.72) : &, math.fabs(100.72))
print (&math.fabs(math.pi) : &, math.fabs(math.pi))
当运行上述程序时，它会产生以下结果 -
math.fabs(-45.17) :
math.fabs(100) :
math.fabs(100.72) :
math.fabs(math.pi) :
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