1. 方差英文在excel
mean平均数，covariance 协方差，这些都是统计函数，在excel插入-函数-（类别）统计，可以找到average和covar这两个函数。
比如你要求A1：A5的平均数，你选中B1，插入函数average，number1里选中A1：A15，确定。
2. 方差的英文符号
柯西分布 英文名称：Cauchydistribution 是因大数学家柯西(Cauchy)而命名，记为C(θ,α)。 对X有柯西分布C(θ,α),令Y=(X-θ)/α，则称Y有C(0,1)分布。对于C(0,1)分布称为标准的柯西分布。正态分布也有类似的性质。 柯西分布的重要特性之一就是期望和方差均不存在。
3. 方差用英文字母怎么表示
标准差用σ表示。σ是希腊字母，英文表达sigma，汉语译音为“西格玛”。术语σ用来描述任一过程参数的平均值的分布或离散程度。标准差（Standard Deviation） ，中文环境中又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。公式：所有数减去其平均值的平方和，所得结果除以该组数之个数（或个数减一，即变异数），再把所得值开根号，所得之数就是这组数据的标准差。
从几何学的角度出发，标准差可以理解为一个从n维空间的一个点到一条直线的距离的函数。
举一个简单的例子，一组数据中有3个值，X1,X2,X3。它们可以在3维空间中确定一个点P=（X1,X2,X3）。
想像一条通过原点的直线。如果这组数据中的3个值都相等，则点P就是直线L上的一个点，P到L的距离为0，所以标准差也为0。
4. 方差 英文
方差的定义
方差在我们的日常生活当中非常常见，它主要是为了提供样本离群程度的描述。举个简单的例子，我们去买一包薯片，一般来说一袋薯片当中的数量是固定的。我们假设平均每袋当中都有50片薯片好了，即使是机器灌装，也不可能做到每一袋都刚好是50片，或多或少都会有些误差。而均值则无法衡量这种误差。
如果现在有两个薯片品牌，它们的口味都差不多，平均每袋也都是50片。但是其中A品牌的薯片有一半是80片，还有一半是20片。B品牌呢，99%都在45-55之间。你说你会买哪一个牌子呢？(在不考虑通过称重的情况下)。
在现代社会，凡是工厂出厂的产品，基本上都离不开方差这个概念。方差越低，说明工厂的生产能力越强，能够做到每一个产品都很精细，相反如果方差越大，则说明瑕疵很多，不够精细。也就是说，方差衡量的是样本距离均值的期望。
它本来应该写成：E|X - E(X)|。
但是由于式子当中存在绝对值，我们通常会对它平方，从而将绝对值消掉。写成：
这里的E表示期望，这是统计学当中的写法，如果看不明白，我们也可以把式子展开写成：
这里的N表示的是样本数量，X bar 是样本的均值。Var是英文variance的缩写，我们也可以写成D(X)。
由于方差是通过平方计算得到的，我们也可以将它进行开方，得到标准差。根号D(X)，也可以写成σ(X)。
方差的性质
关于方差有几个著名的性质，如果X是变量，而C是常数。那么：
也就是对于每一个变量都乘上一个常数，那么整体的方差扩大C的平方倍。这个很好理解，因为样本值扩大了C倍，由于我们在计算方差的时候用到了平方，那么自然就是扩大了C的平方倍。我们利用上面展开的公式代入可以很容易得到证明。
下一个性质是：
也就是全体样本加上一个常数，整体的方差不变。如果我们的样本不是一个值，而是一个向量的话，那么这个公式可以拓展成样本加上一个常数向量，样本的方差保持不变。这个也很好理解，样本加上一个常数向量，相当于整体朝着向量的方向移动了一个距离，对于整体的分布并不会影响。
如果某个样本X的方差为0，那么说明样本内只有一个值。
下面一个性质稍微复杂一点：
也就是说方差等于样本平方的期望减去样本期望的平方，我们光从定义上很难得出这个结论，需要通过严谨的推导：
在有些时候，我们直接求解样本的方差不太方便，而求解平方的期望很容易，这个时候我们可以考虑使用这个公式进行代换。
方差与协方差
方差我们一般不直接在机器学习当中进行使用，更多的时候是用在特征分析当中，查看特征的方差来感知它的离散情况，决定要不要对特征进行一些处理。因为对于一些模型来说，如果特征的方差过大，那么模型可能很难收敛，或者是收敛的效果可能会受到影响。这个时候往往需要考虑使用一些方法对特征值进行标准化处理。
除了方差之外，还有一个类似的概念也经常被用到，就是用来衡量两个变量之间相关性的协方差。
协方差的公式其实和方差也有脱不开的关系，我们先来简单推导一下。
首先，我们来看一下D(X+Y)，这里X和Y是两个变量，D(X+Y)就表示X+Y的方差，我们来看下D(X+Y)和D(X)和D(Y)之间的关系。
我们可以来推导一下，根据方差的定义：
这里的N是一个常量，我们可以忽略，只用来看分子即可。我们把式子展开：
我们看下上面化简之后的结果：
在这个式子当中D(X)， D(Y)都是固定的，并不会随XY是否相关而发生变化。但是后面一项不是，它和XY的相关性有关。
我们可以用这一项来反应X和Y之间的相关性，这就是协方差的公式：
所以协方差反应的不是变量的离散和分布情况，而是两个变量之间的相关性。到这里，我们可能还不太看得清楚，没有关系，我们再对它做一个简单的变形，将它除以两者的标准差：
这个形式已经非常像是两个向量夹角的余弦值，它就是大名鼎鼎的皮尔逊值。皮尔逊值和余弦值类似，可以反映两个分布之间的相关性，如果p值大于0，说明两组变量成正相关，否则则成负相关。我们可以通过计算证明p值是一个位于-1到1之间的数。
如果p值等于0，说明X和Y完全独立，没有任何相关性。如果p值等于1，说明可以找到相应的系数W和b使得Y = WX+b。
5. excel怎么算方差和标准差
标准差用如下函数
=STDEV(A2:A30)
方差函数如下：
1、VAR或VARP函数：
=VAR(A2:A35)
=VARP(A2:A35)
2、SUBTOTAL函数：
=SUBTOTAL(10,A2:A35)
或
=SUBTOTAL(110,A2:A35)
6. 方差的英文字母在excel
一、首先，打开Excel程序。然后在Excel中新建一张空白表格。 二、然后，在摆个中输入好要计算方差和标准差知的数据。 三、然后，选择两个空白单元格，备注标准差和方差的名称，再点击标准差相邻一格的单元格，选择打开函数f(x)。 四、然后，在“插道入函数”对话框中的“选择类别”中找到并点击“统计”。并且在“选择函数”中找到并点击“STDEVS”，设置完成后选择“确定”。 五、然后，在“函数输入”对话框中的的“Number 1”位置选择要运算数据所内在的单元格，然后“确定”。 六、然后，再选择方差相邻的一个单元格，在F（x）函数中“选择函数”菜单中，选中“STDEVS”，然后“确定”。 七、然后，在“函数输入”对话框的“Number 1”位置选择要运算数据所在的单元格，然后“确定”。 八、然后，回到容表格界面。 九、然后，点击“方差”相邻的单元格，然后在函数f(x)栏中函数后面加上^2，回车确认。 九、Excel方差和标准差计算完成。问题解决。
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