方差在实际工作中的应用
一、比如在车间生产中用到的质量控制，用的是方差的开方，也就是标准差非常有名的就是6Σ管理。其实就是用的方差的原理,就是数据要控制在正负3个标准差内。
二、比如在可以用来检测离散的个体或者异常的个体，就可以用来进行风险预测，或者流失预测，或者异常群体归类等。
三、比如说，一个班有30个人，平均分数为75分。运用方差可以看看，这个班的学生成绩，是不是偏离程度太大，高的很高，低的很低。还是比较均匀，如大多数在65-80分之间，然后找出问题在哪？这是一个课程的方差。
扩展资料：
统计中的方差（样本方差）作为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。
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。
参考资料来源：百度百科-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。方差在实际工作中的应用有很大的作用。
方差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。
当数据分布比较分散时，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。
这种概念在流水线生产，金融监控以及检测运动员成绩等方面有重大作用。可以有效反映出，流水线产品质量，金融市场风险大小以及运动员成绩波动。
扩展资料：
方差不仅仅表达了样本偏离均值的程度，更是揭示了样本内部彼此波动的程度，也可以理解为方差代表了样本彼此波动的期望。当然，这个结论目前是在二阶统计矩下成立。
方差的性质：
1、设C是常数，则D（C）=0
2、设X是随机变量，C是常数，则有
3、设 X 与 Y 是两个随机变量，则
此性质可以推广到有限多个两两不相关的随机变量之和的情况。
参考资料来源：
比如在车间生产中 用到的质量控制，用的是方差的开方，也就是标准差。非常有名的就是6Σ管理，其实就是用的方差的原理，就是数据要控制在正负3个标准差内
再比如在可以用来检测离散的个体或者异常的个体，就可以用来进行风险预测，或者流失预测，或者异常群体归类等本回答被网友采纳
或者，
比如说，一个班有30个人，平均分数为75分。
运用方差，可以看看，这个班的学生成绩，是不是偏离程度太大，高的很高，低的很低。
还是比较均匀，如大多数在65-80分之间，然后找出问题在哪？
这是一个课程的方差。
比较多个课程，看看哪个课程的波动太大。
等等。
需要多个数值，然后求出平均值， 看看各个数值与均值的偏离程度大不大。
如果偏离程度大，（比如在投资的决策中）说明风险大。
