"

Phương sai mẫu của các số cho trước [latex]x_1, \cdots, x_n[/latex], được định nghĩa là

[latex]\begin{align*} \sigma^2 &:= \frac{1}{n} ((x_1 -\hat{x})^2 + \cdots + (x_n - \hat{x})^2), \end{align*}[/latex]

trong đó [latex]\hat{x}[/latex] là trung bình mẫu của [latex]x_1, \cdots, x_n[/latex]. Phương sai mẫu là một thước đo độ lệch của các số [latex]x_i[/latex] so với giá trị trung bình [latex]\hat{x}[/latex].

Độ lệch chuẩn mẫu là căn bậc hai của phương sai mẫu, [latex]\sigma^2[/latex]. Nó có thể được biểu diễn theo chuẩn Euclid của véctơ [latex]x = (x_1, \cdots, x_n)[/latex], như sau

[latex]\begin{align*} \sigma &= \frac{1}{\sqrt{n}}\|x-\hat{x}{\bf 1}\|_2, \end{align*}[/latex]

trong đó [latex]||\cdot||_2[/latex] ký hiệu chuẩn Euclid.

Một cách tổng quát, với một véctơ [latex]p \in \mathbb{R}^n[/latex] bất kỳ, với [latex]p_i \ge 0[/latex] với mọi [latex]i[/latex], và [latex]p_1 + \cdots + p_n = 1[/latex], ta có thể định nghĩa \textit{phương sai có trọng số} tương ứng là

[latex]\begin{align*} \sum\limits_{i=1}^n p_i(x_i - \hat{x})^2. \end{align*}[/latex]

Số [latex]p[/latex] tuân theo một phân phối xác suất rời rạc của một biến ngẫu nhiên [latex]X[/latex], nhận giá trị [latex]x_i[/latex] với xác suất [latex]p_i[/latex], [latex]i = 1, \cdots, n[/latex]. Khi đó, phương sai có trọng số chỉ đơn giản là giá trị kỳ vọng của bình phương độ lệch của [latex]X[/latex] so với trung bình của nó là [latex]{\bf E}(X)[/latex], theo phân phối xác suất [latex]p[/latex].

Xem thêm: trung bình mẫu và trung bình có trọng số.

License

Icon for the Public Domain license

This work (Đại số tuyến tính by Tony Tin) is free of known copyright restrictions.