方差的拼音是：fāng chā。
方差的注音是：ㄈㄤㄔㄚˋ。结构是：方(独体结构)差(半包围结构)。词语解释是：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”。方差[fāngchà]⒈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e(ξ-eξ)?2，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”。网络解释是：方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。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。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。网友释义是：（variance)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。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。7、英语是：variance test、mean square、debit balance、variance、unfortunate variance、variance map、variance law、variance type。8、法语是：Variance。9、汉语大词典是：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e(ξ-eξ)?2，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”。
方差的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：
一、词语解释 【点此查看方差详细内容】
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”。方差[fāngchà]⒈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e(ξ-eξ)?2，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”。
二、网络解释
方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。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。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。
三、综合释义
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e@@@@@ξ-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”。
四、网友释义
（variance)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。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。
五、关于方差的成语
六、关于方差的造句
1、采用代数综合法求得机构输出总位移的均值和方差，建立了机构运动功能可靠性的分析模型。
2、最后，给出在条件的条件下，积的条件期望与和的条件方差的公式。
3、但协方差分析结果表明，本次测量的母鸭体尺间的部分差异是由于体质量的差异带来。
4、计量资料差异性比较采用单因素方差分析，非正态分布资料经正态转换后再作统计学处理。
5、最后通过蒙特?卡罗实验对不同信噪比、快拍数和接收阵元数等情况下波达方向估计的方差进行了仿真，证实了理论分析的正确性。
6、我会讲到像方差，协方差，相关系数，这样的概念，为金融学的内容作一些铺垫，我们会在第二课讲到。
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