数理统计中，为啥方差越大，信息量越大
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方差是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。通俗点讲，就是和平均值偏离的程度，用来衡量一批数据的波动大小（即这批数据偏离平均数的大小）并把它叫做这组数据的方差。记作S2。在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定。因此，方差大或者小，并没有一个统一的标准，只能用来衡量同一批数据的不同情况。至于方差到底多大才是大，100？还是1000？这个是无法衡量的，只能说同一组数据，平均值相同的情况下，方差为10的那组数据肯定比方差为1的数据波动更大，而至于方差为10究竟是大还是小，这个是无法确定的。就和考试成绩考多高才算高分，肯定也没有一个确定的界限，只能说考90分的肯定比考80分的要考得好。所以方差大小是没有标准的。 参考技术A 方差越大 波动幅度就越大 信息量就越大为啥说方差越大包含的信息越多
主成分和因子分析就如同一个函数里用x表示y，再用y表示x。选择f的最经典的方法是用f
的方差表示，即var(f)越大，表示f
包含的信息越多。所选主成分的特征值/所有x的方差之和=所选主成分方差贡献率。当所有x的方差之和是个定值时，当然特征值越大，所选主成分包涵的信息越多。 参考技术A 方差越大,数据的大小相距就越大,里面的信息也就自然多了.本回答被提问者采纳
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