样本方差公式

样本方差的公式是：S² = (1/n)Σ(X-μ)²，其中：

* S² 代表样本方差

* n 是样本数量

* X 是每个样本点的值

* μ 是样本均值

* Σ 表示求和

这个公式用于计算一个数据集的离散程度，每个数据点与平均值的差的平方的和，然后除以数据点的数量（注意，在某些情况下可能需要减去均值后再除以样本数量）。在某些场合，样本方差的计算公式也可能为 S² = (n-1)/n * Σ(X-μ)²。注意在实际应用中需要根据具体情况选择适当的公式进行计算。

样本方差公式

样本方差的公式是：S² = (1/n)Σ(X-μ)²，其中：

* S² 代表样本方差

* n 是样本数量

* X 是每个样本点的值

* μ 是样本均值

* Σ 表示求和

这个公式用于计算一个数据集的离散程度，也就是每个数值与平均值的偏差的平方和的平均值。注意，样本方差是总体方差的一个估计，因此在计算过程中要除以n（样本数量），而不是n-1。在某些场合，如统计学中，为了修正样本方差的偏差，会使用无偏估计，此时分母为n-1。但在许多其他场合，包括很多机器学习应用中，都是采用上述的样本方差公式。