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统计 - 合并方差（R）
2018-12-28 10:08 更新
池方差/变化是用于评估两个自变量的波动的加权正态，其中平均值可以在测试之间不同，然而真正的差异继续如前所述。
例子
问题陈述:
计算数字1，2，3，4和5的合并方差。
解决方案:
Step 1
通过包括每个数字然后将其与给定信息集合的数字的总计包括来确定给定信息排列的正态（平均）。
${Mean = \frac{1 + 2 + 3 + 4 + 5}{5} = \frac{15}{5} = 3 }$
Step 2
在这一点上，用信息集中的给定数字减去平均值。
${\Rightarrow (1 - 3), (2 - 3), (3 - 3), (4 - 3), (5 - 3) \Rightarrow - 2, - 1, 0, 1, 2 }$
Step 3
平方每个周期的偏差躲避负数。
${\Rightarrow (- 2)^2, (- 1)^2, (0)^2, (1)^2, (2)^2 \Rightarrow 4, 1, 0, 1, 4 }$
Step 4
现在使用下面的方程发现标准偏差
${S = \sqrt{\frac{\sum{X-M}^2}{n-1}}}$
标准偏差= $ {\\ frac {\\ sqrt 10} {\\ sqrt 4} = 1.58113} $
Step 5
${Pooled\ Variance\ (r)\ = \frac{((aggregate\ check\ of\ numbers\ - 1) \times Var)}{(aggregate\ tally\ of\ numbers - 1)} , \\[7pt]
\ (r) = (5 - 1) \times \frac{2.5}{(5 - 1)}, \\[7pt]
\ = \frac{(4 \times 2.5)}{4} = 2.5}$
因此，池化方差（r）= 2.5
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