確率変数の2次の中心化モーメントである。確率変数の分布が期待値からどれだけ散らばっているかを示す非負の値である[2]。variance)を用いる。近いほど散らばりは小さい。variance(バリアンス)という語はロナルド・フィッシャーが1918年に導入した[3]。V(X)=E(X^{2})-(E(X))^{2}}とも書ける。_{X}'(0))^{2}}と表示することもできる。^{2}}}}が成り立つ。これは分散が小さくなる程に期待値の近くに変数が分布することを示す大まかな評価である。(X_{i},X_{j})}を満たす。+V(X_{n})}が成り立つ。variance)と言う[4]。標本ではなく母集団に対して適用したときに母分散という。variance)と言う。標準偏差と呼ばれる[4]。不偏標本分散を単に標本分散と呼ぶ文献もある。variance)と言う。日本工業規格では、「各観測値の平均値からの偏差の二乗の和を観測個数から1を引いた数で割ったばらつきの尺度」と定義している[5]。{x}})^{2}}となるから、標本分散は、2乗の相加平均と相加平均の2乗との差に等しい。従って、この式を用いて分散の計算を容易にすることができる。求める分散に対して二乗平均が巨大になるため、浮動小数点数による近似計算を行う場合には大きな丸め誤差が生じる可能性がある(桁落ち)。偏りのある標本分散は、一般にその期待値が母分散よりも若干小さくなる。^{2}}が成り立つ。{x}}^{2}}を用いると、期待値が母分散に等しくなる推定量が得られる。variance)と呼ぶ[4]。定義から明らかに、標本数が大きくなるにつれて偏りのある標本分散は不偏標本分散に近づく。2016年1月24日閲覧。まで』オーム社、2011年。978-4-274-06855-3。9784000803090。3.0のもとで利用可能です。プライバシーデスクトップ。