伯努利、莫布-拉普拉斯定理；科尔莫戈罗夫准则；伯努利方案；贝叶斯公式；切比雪夫不等式；泊松分布规律；费雪、皮尔逊、学生、斯米尔诺夫等定理、模型，语言简单，没有公式。 - 页 10

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如果A和B是独立的随机变量，那么这些变量之和的方差就等于它们的方差之和。

我认为，这只是一个算术问题。很方便 :)

 
不，条件不那么严格--随机变量必须是不相关的，独立是可选的。
 
阿列克谢，我给了一个定义，但我忘了把倒装的逗号放在里面 :)
 
这个人在发展一个方向时，他从算术开始--或者更准确地说--从条件开始。我将以同样的方式开始...
 

我想我已经为自己理清了差异， 。

我们来介绍一个伪 定义。

随机变量 分散性的伪度量（相对估计）--两个可相称的集合 （即相同大小的集合）之间的距离： 原始集合和仅由 "平均数 " 组成的 "理想 "集合 ， 对原始集合所属的空间 进行归一化 。

如果我们把线性空间的 集体代入这个定义，我们就会得到RMS。 但是，如果这个集合来自非线性空间，那么...

显然，这里是我潜意识中对方差感到困扰的问题--为什么RMS的平方会转移到方差 上，而方差是衡量随机变量分散性的一个更普遍的定义？

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