D(X) 는 분산을 나타내고 E(X) 는 기대를 나타냅니다. 분산은 확률론과 통계적 분산 측정 무작위 변수 또는 데이터 집합을 측정할 때 분산도를 측정한 것입니다. 확률론의 분산은 무작위 변수와 수학 기대 (즉, 평균) 사이의 편차를 측정하는 데 사용됩니다. 확률론과 수리통계에서 수학적 기대 (또는 약칭 평균 또는 기대) 는 실험에서 가능한 각 결과에 그 결과를 곱할 확률의 합계이며 가장 기본적인 수학 특징 중 하나이다. 임의 변수의 평균을 반영합니다.
Ex 와 dx 의 공식은 d (x) = e [x-e (x)] 2 = e {x2-2xe (x)+[e (x)] 2} = e (x2) 입니다
분산의 적용
1. 금융 분야: 금융학에서 분산은 종종 포트폴리오의 위험을 측정하는 데 사용됩니다. 투자자는 자산 수익률의 차이를 계산하여 포트폴리오의 변동성을 평가할 수 있습니다. 투자자들은 일반적으로 분산이 적은 포트폴리오를 선택하는 것을 좋아한다. 왜냐하면 그것은 낮은 위험을 의미하기 때문이다.
2. 품질 관리: 생산 및 제조에서 분산은 제품의 품질을 평가하는 데 사용됩니다. 제품 특성의 차이를 측정하여 생산자는 제품 품질의 변이 정도를 이해할 수 있다. 분산이 적다는 것은 일반적으로 제품의 품질이 안정적이라는 것을 의미하고, 분산이 크다는 것은 생산 과정에 문제가 있다는 것을 의미할 수 있다.
3. 의학 연구: 의학 연구에서 분산은 종종 실험 데이터의 신뢰성을 분석하는 데 사용됩니다. 연구자들은 분산으로 실험 결과의 일관성을 판단하여 실험의 효과와 결과의 신뢰도를 평가할 수 있다.
4. 시장 조사: 시장 조사에서 분산은 시장 조사 데이터의 변화를 분석하는 데 사용될 수 있습니다. 조사 결과의 차이를 이해함으로써 연구원들은 시장의 불확실성을 판단하고 의사 결정에 대한 참고 자료를 제공할 수 있다.