总体方差计算器

Population Variance Calculator

📐 计算公式
总体方差(本页代码口径,除以 n 的总体口径):数据按逗号分隔解析、非法项丢弃;均值 μ=Σx÷n;离差平方和 SS=Σ(x−μ)²;σ²=SS÷n、σ=√(SS÷n)。校验:数据框经输入守卫必填,否则提示并中止。判据:无固定分级,主结果保留 4 位小数;样本口径(÷(n−1))仅出现在下方明细对照表。
总体方差用每个观测值与总体均值 μ 的离差平方和除以总体个数 N,描述全体数据的离散程度。与样本方差不同,总体方差分母为 N 而非 n − 1,适用于已掌握全部总体数据的情形。

Enter a complete data set to compute the population variance as the average squared deviation from the mean, measuring dispersion with results computed locally.

Formula & Standard References

Item Formula / Note Source / Standard
Population variance sigma^2 = (1/N) · sum(x_i - mu)^2 ISO 3534-1:2006, Statistics - Vocabulary and symbols
Population standard deviation sigma = sqrt(sigma^2) ISO 3534-1:2006, Statistics - Vocabulary and symbols
Distinction from sample variance Population divides by N; sample divides by n - 1 (Bessel correction) ISO 3534-1:2006; Cramer H., Mathematical Methods of Statistics (1946)
Linear transformation Var(aX + b) = a^2 · Var(X) NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods §1.3.5.1
📌 计算说明
  • σ² = Σ(xᵢ−μ)²/N。
  • 分母为 N(总体)。

📚 深度解析:总体方差

💡 常见使用场景

数据 [2,4,6,8]
μ=5;σ²=(9+1+1+9)/4=20/4=5。
与样本方差
同数据样本 s²=20/3≈6.667,比总体方差大(自由度修正)。

❓ 常见问题(FAQ)

为何样本方差除 n−1?
用样本均值估计会系统性低估,除 n−1 是无偏修正(Bessel 校正)。
何时用总体方差?
仅当数据为完整总体(非抽样)时;抽样估计一律用样本方差。