方差大小的意义　方差分析各部分代表的意义

方差大小的意义？

统计学意义

当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。

因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。

样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。

样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。

方差分析各部分代表的意义？

方差分析，又称变量分析，其实质是关于观察值变异原因的数量分析，是科学研究的重要工具。

方差分析得最大公用在于：

①它能将引起变异的多种因素的各自作用一一剖析出来，做出量的估计，进而辨明哪些因素起主要作用，哪些因素起次要作用。

②它能充分利用资料提供的信息将试验中由于偶然因素造成的随机误差无偏地估计出来，从而大大提高了对实验结果分析的精确性，为统计假设的可靠性提供了科学的理论依据。

方差的含义？

概率论的基本概念。

是用来表示随机变量与其期望之间离散程度的一个量。

若随机变量ξ的期望为eξ，则ξ与eξ的偏差平方的加权平均eξ-eξ，称为ξ的方差，常记作dξ或varξ。

随机变量的方差由其概率分布唯一确定，故也称某分布的方差。

为使量纲一致，常应用方差的平方根dξ，称为“根方差”或“均方差”