這篇文章總結:  "人口"指的是相關觀察的總數. 如果你研究德克薩斯居民的年齡, 舉個例子:水族館的一個房間裡有六個魚<unk>. 這六個水箱包含下列數量的魚:x1=5{\displaystyle x_{1}=5}x2=5{\displaystyle x_{2}=5}x3=8{\displaystyle x_{3}=8}x4=12{\displaystyle x_{4}=12}x5=15{\displaystyle x_{5}=15}x6=18{\displaystyle x_{6}=18} 由於個群體包含所有你需要的資料, 這個公式會給你個群體的正確變數. 為了區別它與樣本變數 (僅僅是估計),統計學家使用不同的變數: σ2{\displaystyle ^{2}} = (<unk>(xi{\displaystyle x_{i}} - μ) 2{\displaystyle ^{2}}) /n σ2{\displaystyle ^{2}} =人口變數. 這是小寫的sigma, 變數是以平方單位來測量. <unk>內的項將被計算為xi{\displaystyle x_{i}}的每個值,然後被總和. μ是個群體的平均值,n是個群體中的資料點數. 在分析個群體時,符號μ ("mu") 表示演算法平均值. 資料點的數量是資料點的數量, 但要小心, 因為這個詞在數學上有多種定義. 例如:平均值 = μ = 5+5+8+12+15+186{\displaystyle {\frac {5+5+8+12+15+18}{6}}} = 10.5 接近平均值的資料點會導致差距接近零. 這樣你就能開始瞭解資料的分佈. 舉例:x1{\displaystyle x_{1}} - μ = 5 - 10.5 = -5.5x2{\displaystyle x_{2}} - μ = 5 - 10.5 = -5.5x3{\displaystyle x_{3}} - μ = 8 - 10.5 = -2.5x4{\displaystyle x_{4}} - μ = 12 - 10.5 = 1.5x5{\displaystyle x_{5}} - μ = 15 - 10.5 = 4.5x6{\displaystyle x_{6}} - μ = 18 - 10.5 = 7.5 現在,您在最後一步的一些數字將是負的,而一些數字將是正的. 這兩個類別代表平均數左邊的數字, 以及平均數右邊的數字. 這對計算差異來說是不好的, 沒有任何數字是正數的. 舉例:(xi{\displaystyle x_{i}} - μ) 2{\displaystyle ^{2}} 對於每個值的 i 從 1 到 6:(-5.5) 2{\displaystyle ^{2}} = 30.25(-5.5) 2{\displaystyle ^{2}} = 30.25(-2.5) 2{\displaystyle ^{2}} = 6.25(1.5) 2{\displaystyle ^{2}} = 2.25(4.5) 2{\displaystyle ^{2}} = 20.25(7.5) 2{\displaystyle ^{2}} = 25 56. 現在你有每個資料點的值,與資料點與平均值的距離 (間接) 有關. 取出這些數值的平均值, 如果您不確定這如何匹配這個方法開始的公式,請嘗試用長手寫出整個問題:在找到從平均值和平方的差異後,您有這個值 (x1{\displaystyle x_{1}} - μ2{\displaystyle ^{2}}, (x2{\displaystyle x_{2}} - μ2{\displaystyle ^{2}},等等,直到 (xn{\displaystyle x_{n}} - μ2{\displaystyle ^{2}},其中xn{\displaystyle x_{n}}是資料組的最後一點. 找到這些數值的平均值,你將它們總和並除以n: ( (x1{\displaystyle x_{1}} - μ) 2{\displaystyle ^{2}} + (x2{\displaystyle x_{2}} - μ) 2{\displaystyle ^{2}} +... + (xn{\displaystyle x_{n}} - μ) 2{\displaystyle ^{2}} / n) 在重寫分數以西格馬記號後,你有 (<unk>(xi{\displaystyle x_{i}} - μ) 2{\displaystyle ^{2}}) / n,這是變數的公式.  摘要:
開始從人口資料組開始. 寫下人口變數公式. 找到人口的平均值. 在每個資料點中減去平均值. 請將每個答案加上一個. 找到結果的平均值. 這項公式與這個公式有關.