但在許多實際問題中隨機誤差的方差可能是未知的。
因為相信錯誤的情報，我方差點全*覆沒。
通過總體檢驗*了基於赫爾默特方差估計的自由網平差相對於附加條件平差的結果是無偏的，且該平差算法受未知數初值的影響較小，在運算速度大大提高的同時也提高了平差的可靠*。
異方差現有常規檢驗方法的大多是參數檢驗的方法，需要參數服從一定的分佈。
假設估算的任務持續時間是3個月，並且估計的方差是1 個月。
根據資產的預期收益，以及收益的標準差，可以看到我們有更好的選擇，這裏的方差值比以上兩種方案都要低。
通過主要*狀方差分析顯示差異顯著，進而對主要*狀的遺傳參數進行了評估，並根據檢驗t值的顯著*，進行了優良家系選擇。
這是因為當增加回答選項時，就增加了方差值的數目 — (觀察值-期望值)2 —您可以求它的總數。
使用方差是很愚蠢的。
負值的協方差就表示，二者反向變動。
協方差衡量的是兩個變量一起變動的情況。
給出了檢驗疏失誤差是否存在的符號檢驗法和遊程數檢驗法。並給出了存在疏失誤差時如何調整實驗數據協方差矩陣的方法。
利用單因素方差分析檢驗三組學生之間在策略使用上是否存在顯著差異，採用LSD的多重比較進一步指明此種差異存在於哪兩組學生之間；
經方差分析，與不經預處理的組合比較有顯著差異，篩選出杜英用大枝徑切穗條經預處理及激素處理是最理想的無*繁殖方法。
研究兩次重複試驗三因子全效應隨機模型誤差方差的齊*檢驗問題，推導了檢驗統計量和檢驗規則的具體表達式。
基於徑流過程不確定*、不精確*的特點，利用資料系列的均方差方法把徑流序列分為不同的狀態。
信度係數,即實得分數方差與真分數的方差的比值。
參數方差的這一組成部分依賴於樣本容量。
,然後，我們還有三種資產,收益的標準差,我們還有三種資產,兩兩相互之間的協方差。
重權數方法與重抽樣方法類似，也是利用計算機的優勢通過重複獲得大量不同的子樣本的重權數估計目標參數的估計量和方差估計量，是一種穩健、通用、有效的方差估計方法。
同時在目標函數中引入固定係數分量方差項，保*了圖像最小重構誤差和稀疏*懲罰函數之間的平衡。
另一方面，可以將此方差忽略。
3方差的*定義是隨機變量的二次中心矩，與期望值之差的平方的加權平均值。
進一步從建立航路的的預測誤差要求出發，在勻速直線運動的假設下，使用該激光重頻值，激光測距的預測誤差方差能達到工程要求。
通過單因素方差分析得出高消費水平、中等消費水平、低消費水平三類遊客在旅遊消費結構方面表現出一些共*和差異。
也為採用某些數學方法(如協方差描述函數法)進一步研究火箭發*系統的統計*能作了必備的前提工作。
如試算表之總額不相同，將借方與貸方差異的餘額記入暫記帳户內.
隨機變量的方差衡量隨機變量值與期望值偏離的程度。
而迭代法主要是以數理統計和罰函數法為基礎來建立修正方程，闡述了罰函數法和最小方差法等修正方法。
他告訴我，我們站的地方差不多正好是1944年他登陸的地方。
該方法基於一個隱含的假設，即可以肯定地做出計劃：也就是，持續時間的方差非常低。
基於實踐應用的需要，通過對自迴歸模型中的殘差方差圖定階方法進行研究，提出了局部殘差平方和的定階方法。
對這類模型的統計建模，人們既關心迴歸係數的估計，更關心誤差條件方差結構中未知參數的估計。
注意到風險的嚴重程度直接關係到項目參數的估計中的方差。
並改變期權中冪的值或執行價格的值，得到隱含標準差的期望和方差等統計特徵。
在此基礎上，建立了最小方差損失函數，並結合高斯牛頓預測誤差方法，提出了穩定的，高*能的，在線的複頻率直接估計算法。
增加樣本方差的一種方法是增加樣本容量。
期望值越高越好,方差就相反,因為方差代表着風險,也就是不確定*
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