方差英文？方差（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。那么，方差英文？一起来了解一下吧。
一、 均方值：
英文mean square。一般用它的另一种形式：均方根值,也就是所谓的"有效值"。
例如：x、y、z 3项求均方值。均方值＝（x的平方＋y的平方＋z的平方）/3。
但实际中不会有如此简单的问题,这里是说明其意义，另外,最小均方误差就是求完均方值 还要加上约束条件，求出一个最小值来。
在信号分析,概率统计中,均方值的概念也有所应用,按一般的理解,可将均方值理解为有效值的平方。因此在实际上均方根值应用得更多，而不是用均方值，随机信号中是交流平均功率与直流功率的和。
二、方差
方差（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。
方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。
本文将详细介绍统计学中常见的专业术语及其英文对应，帮助理解和应用。
一、基础概念
方差：Variance - Variance
协方差：Covariance - Coefficient of Covariance
标准差：Standard Deviation (S.D.) - Standard Deviation
标准误：Standard Error (S.E.) - Standard Error
残差：Error = Residual
χ2：Chi-square - Chi-square
自由度：Degree of Freedom - Degree of Freedom
标准化：Normalization - Normalization
中心化：Mean Center - Centering
置信区间：Confidence Intervals (CI) - Confidence Interval
抽样分布：Sampling Distribution - Sampling Distribution
显著性水平：Significance Level - Significance Level
自变量：Independent Variable (IV) - Independent Variable
因变量：Dependent Variable (DV) - Dependent Variable
控制变量：Control Variable (CV) - Control Variable
中介变量：Mediator Variable - Mediating Variable
调节变量：Moderator Variable - Moderator Variable
虚拟变量：Dummy Variables - Dummy Variables
虚拟编码：Dummy Coding - Dummy Coding
统计方法：Ordinary Least Square (OLS) - Ordinary Least Square
最大似然估计：Maximum Likelihood Estimate (MLE) - Maximum Likelihood Estimate
截面数据：Cross-sectional data - Cross-sectional data
二、测量
反映型指标：Reflective indicator - Reflective Indicator
构成型指标：Formative indicator - Formative Indicator
观察变量：Observed Variables - Observed Variables
潜在变量：Latent variables = Unobserved Variables - Latent Variables
三、信效度
信度：Reliability - Reliability
组合信度：Composite Reliability (CR) - Composite Reliability
效度：Validity - Validity
收敛效度：Convergent Validity - Convergent Validity
区分效度：Discriminant Validity - Discriminant Validity
其他：Average Variance Extracted (AVE) - Average Variance Extracted
四、相关与回归分析
截距：Intercept/Constant
皮尔森相关系数：Pearson correlation coefficient - Pearson Correlation Coefficient
其他：p value - Probability Value
用希腊字母δ，读作西格玛。用英文字母表示即为S^2。标准差用英文字母小写的s。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。方差在统计描述和概率分布中各有不同的定义，并有不同的公式。
方差公式是一个数学公式，是数学统计学中的重要公式，应用于生活中各种事情，方差越小，代表这组数据越稳定，方差越大，代表这组数据越不稳定。
方差统计学意义
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。
方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。
方差用英文字母表示即为S^2，用希腊字母表示则为σ2，读作西格玛平方。
以下是关于方差的几点说明：
定义：方差是在概率论和统计学中用来衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。它反映了数据与其均值之间的偏离程度。
计算公式：在统计中，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。公式表示为：$$S^2 = frac{1}{n1}sum_{i=1}^{n}^2$$，其中$n$是样本数量，$x_i$是每个样本值，$bar{x}$是样本均值。
统计学意义：方差越大，说明数据的波动越大，即数据分布越分散；方差越小，说明数据的波动越小，即数据分布越集中。
与标准差的关系：标准差是方差的平方根，用英文字母小写的$s$表示。它同样用于衡量数据的离散程度，但具有与数据相同的单位，因此在某些情况下比方差更直观。
方差的英文是Variance。
解释： 方差是衡量数据集中各数值与其平均值之间差异程度的统计量。 它是表示数据分散或变异程度的重要指标，在统计学中具有重要地位。
详细解释： 定义：方差通过计算每个数值与平均值的差的平方的均值来得到，能够反映出数据集的离散程度。 重要性：方差是判断数据稳定性、预测未来数据变化以及进行数据比较的重要依据，广泛应用于金融、科学研究及日常生活中。 英文表达的重要性：了解方差的英文表达“Variance”有助于在进行国际学术交流或阅读英文文献时更准确地理解和运用统计学知识。
以上就是方差英文的全部内容，方差用英文字母表示即为S^2，用希腊字母表示则为σ2，读作西格玛平方。以下是关于方差的几点说明：定义：方差是在概率论和统计学中用来衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。它反映了数据与其均值之间的偏离程度。计算公式：在统计中，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。内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。
