首先,什么是方差和标准差?

方差,是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量,统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。
标准差,中文环境中又常称均方差,是离均差平方的算术平均数的平方根。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据,标准差未必相同。

1.方差

计算公式:

在Matlab中使用方法是:

V=var(X,flag,dim)
参数解释如下:
X为矩阵或者向量;
flag为权值,当flag等于0时:前置因子是1/(n-1),当flag等于1时:前置因子是1/(n),默认是0;
dim为维数,当dim=1时,表示计算列,当dim=2时,表示计算行。

2.标准差

计算公式:

在Matlab中使用方法是:

V=std(X,flag,dim)
参数解释如下:
X为矩阵或者向量;
flag为权值,当flag等于0时:前置因子是1/(n-1),当flag等于0时:前置因子是1/(n),默认是0;
dim为维数,当dim=1时,表示计算列,当dim=2时,表示计算行。

程序示例:

clc;clear;
matrix=[1, 2, 3; 4, 5, 6];matrix_var_col=var(matrix); % 计算方差,权值为0,维度为1,也就是计算列方差
%matrix_var_col =
%    4.5000    4.5000    4.5000matrix_var_row=var(matrix,0,2);% 计算方差,权值为0,维度为2,也就是计算行方差
%matrix_var_row =
%     1
%     1matrix_std_col=std(matrix,1);% 计算标准差,权值为1,维度为1,也就是计算列标准差
%matrix_std_col =
%    1.5000    1.5000    1.5000matrix_std_row=std(matrix,1,2);% 计算标准差,权值为1,维度为2,也就是计算行标准差
%matrix_std_row =
%    0.8165
%    0.8165

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