概率统计中用于表示“方差”的那些符号
兑换中心 4133 2025-10-20 04:59:19

一、前言

方差可以用来描述随机变量的离散程度,是数理统计中一个常用的统计特征。

但是,在不同的数学学习资料中,表示方差所用的符号可能存在区别,这对我们的学习产生了一定的困扰。

因此,在本文中,「荒原之梦考研数学」就给同学们汇总整理了不同学习资料中常用的方差表示方法,以方便同学们的学习。

二、正文

1

若用 $\xi$ 表示随机变量,用 $E(\xi)$ 表示随机变量的期望,且 $E[ \ (\xi – E[\xi])^{2} \ ]$ 存在,则可以将方差记作:

$$\textcolor{springgreen}{\mathrm{Var}[\xi]}$$

且:

$$\mathrm{Var}[\xi] = E[ \ (\xi – E[\xi])^{2} \ ]$$

对应的标准差可以记作:

$$\sqrt{\mathrm{Var}[\xi]}$$

当然,如果我们用 $X_{i}$ 表示随机变量,则方差可以记作:

$$\textcolor{springgreen}{\mathrm{Var}[X_{i}]}$$

2

对方差的表示也可以不体现出随机变量,比如,我们也经常将方差记作:

$$\textcolor{springgreen}{\sigma^{2}}$$

对应的标准差则记作:

$$\sigma$$

3

此外,对方差的表示,有时候也要区分总体方差和样本方差,前面提到的方差都是总体方差,而样本方差一般记作:

$$\textcolor{orange}{S^{2}}$$

如果 $X_{i}$ 表示样本中的随机变量,$\bar{X}$ 表示样本均值,则修正后的样本方差为:

$$S^{2} = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} \left( X_{i} – \bar{X} \right)^{2}$$

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