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D(XY) = E{[XY-E(XY)]^2}
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= E{X²Y²-2XYE(XY)+E²(XY)}
= E(X²)E(Y²)-2E²(X)E²(Y)+E²(X)E²(Y)
= E(X²)E(Y²)-E²(X)E²(Y)
如果 E(X) = E(Y) = 0,
那么 D(XY) = E(X²)E(Y²) = D(X)D(Y)，
也就是说当 X,Y独立，且X,Y的数学期望均为零时，X,Y乘积 XY的方差D(XY)等于：
D(XY) = D(X)D(Y).
//: 就是(3)式
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。
对于二维随机变量(X,Y)
方差Var(2X-Y)
=Var(2X)+Var(Y)-2Cov(2X,Y)
=4Var(X)+Var(Y)-4Cov(X,Y)
因为X,Y独立，即X,Y不相关，因此协方差Cov(X,Y)=0
=4Var(X)+Var(Y)
示例
已知某零件的真实长度为a，现用甲、乙两台仪器各测量10次，将测量结果X用坐标上的点表示如图1：甲仪器测量结果：a，乙仪器测量结果：全是a。
两台仪器的测量结果的均值都是 a 。但是用上述结果评价一下两台仪器的优劣，很明显，我们会认为乙仪器的性能更好，因为乙仪器的测量结果集中在均值附近。
由此可见，研究随机变量与其均值的偏离程度是十分必要的。那么，用怎样的量去度量这个偏离程度呢?容易看到E[|X-E[X]|]能度量随机变量与其均值E（X）的偏离程度。但由于上式带有绝对值，运算不方便，通常用量E[（X-E[X]）2] 这一数字特征就是方差。
期望公式：
方差公式：
扩展资料：
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。
方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大）
若X的取值比较集中，则方差D（X）较小，若X的取值比较分散，则方差D（X）较大。因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。
E(X)=60·0.1+70·0.2+80·0.7=76
E(X²)=60²·0.1+70²·0.2+80²·0.7
=360+980+4480
=5820
∴方差为
D(X)=E(X²)-E²(X)
=5820-76²
=5820-5776
=44
知道一列数字的总和,平均数,不知道具体数字,怎么求方差呢？知道了平均数就可以算出方差因为方差就是用各个数据与其平均数的离差平方和的平均数，所以知道平均数与总和，就可以求出方差。
