两个样本合并后的方差 合并方差公式推导

若总体分布为正态分布时,这样计算是精确的;若总体分布未知,或不是正态分布,只有E(X)=μ,D(X)=σ平方,并且n较大时,这样计算是近似的.这是条件,若是其他情况这样计算是错误的.所以您的问题中用“等于”一词不太准确.然后我回答您的问题:首先用一个系列样本和方差计算常规方法,计算得到的结果是指该个系列样本值的一个估计量,若干个系列估计值的期望,就是“样本均值的方差”的期望,也就是一个“样本均值的方差”的估计量,计算可得该估计量是个无偏估计量,其值恰等于“总体方差除以n”.简单的说,意义上两者无关,只是计算值相等,属于计算的一个简便方法. 最重要的你要知道,只有符合我说的第一段话的条件,才可以这样计算!

由方差的计算公式s2=1n[(x1-.x)2+(x2-.x)2+…+(xn-.x)2],一组数据中的每一个数据都加上(或都减去)同一个常数后,它的平均数都加上(或都减去)这一个常数,两数进行相减,故方差不变.故答案为N.

一般情况下求D(S^2)并不容易,但如果总体服从正态分布N(μ,σ^2),则(n-1)S^2/σ^2服. 样本方差也可以应用于从该分布的样本的连续分布的方差的估计.扩展资料:如果大.

多因素方差分析 菜单选择:分析 -> 一般线性模型 -> 单变量 将研究变量选入“因变量”框,分组变量都选入固定因子框 点击右边“模型”按钮,进入“单变量:模型对话框,点击“设定”单选按钮,设置“主效应”、“交互作用”其余选项取默认值就行,点击“继续”按钮,到“单变量”界面,ok 如满意 请采纳~

双样本T检验的应用条件是正态性和方差齐性

如果样本总体服从正态分布(不标准也行),对n阶样本向量X作正交变换Y=AX(其中A为正交阵,其第一行每行元素皆为根号n的倒数,其余行只需满足正交要求即可),从而Y的各元素平方之和等于X各元素平方之和,并且Y1乘以根号n即为X各元素之和,由此可以通过样本X的联合分布函数证明Y的联合分布函数同样可以写成Y的各分量的概率密度函数之积,从而Y各分量相互独立且都服从正态分布.而Y2到Yn的平方之和等于X各分量平方之和减去Y1的平方,也就是X的样本方差.从而X的样本方差与Y1相互独立,亦即X的样本方差与样本均值相互独立.其与卡方分布关系从证明中可得知

相互独立的两个变量,期望就是两者相加,方差就是两者方差之和

由方差的定义可以得到以下常用计算公式:d(x)=e(x^2)-[e(x)]^2s^2=[(x1-x拔)2+(x2-x拔)^2+(x3-x拔)^2+…+(xn-x拔)^2]/n x拔是平均数

1、 例如两个短跑运动员在100米短跑一年训练中的5次检测成绩按时间顺序如下(单位:秒):甲:11.1、11.2、11.0、10.9、11.5 乙:13.2、13.1、12.5、12.0、10.7 显然,甲的方差小,而甲的成绩基本没有提高.乙的方差大,但成绩明显 有大幅提高 从此看出:方差并非越小越好2、 样本x1,x2……xn的方差是2,则样本3x1+5,……,3xn+5的方差是2*3^2=18 一般地 样本x1,x2……xn的方差是M,则样本ax1+b,……,axn+b的方差是M*a^2(baike.baidu/view/172036.htm) 江苏吴云超祝你学习进步

当然独立 均值是所有数的总和除以个数 方差是s的平方=1/n[(x1-平均数)的平方+(x2-平均数)的平方+……(Xn-平均数)的平方]