분산

빛의 분산 평균은 같지만 분산은 다른 두 확률 분포. 빨간색 분포는 100의 평균값과 100의 분산값을 가지고, 파란색 분포는 100의 확률값과 2500의 분산값을 가진다. SD는 표준편차를 의미한다. 확률론과 통계학에서 어떤 확률변수의 **분산**(分散, variance,\operatorname{Var})은 그 확률변수가 기댓값으로부터 얼마나 떨어진 곳에 분포하는지를 가늠하는 숫자이다.쪽=76 기댓값은 확률변수의 위치를 나타내고 분산은 그것이 얼마나 넓게 퍼져 있는지를 나타낸다. 분산은 표본 평균이나 분산의 제곱근인 표준편차와 보다 밀접한 관련이 있다. **분산**(variance)은 관측값에서 평균을 뺀 값을 제곱하고, 그것을 모두 더한 후 전체 개수로 나눠서 구한다. 즉, 차이값의 제곱의 평균이다. 관측값에서 평균을 뺀 값인 편차를 모두 더하면 0이 나오므로 제곱해서 더한다. **모분산**(population variance) σ2은 모집단의 분산이다. 관측값에서 모 평균을 빼고 그것을 제곱한 값을 모두 더하여 전체 데이터 수 n으로 나눈 것이다. **표본분산**(sample variance) s2은 표본의 분산이다. 관측값에서 표본 평균을 빼고 제곱한 값을 모두 더한 것을 n-1로 나눈 것이다.
# 정의
확률변수 X의 분산은 X의 기댓값 \mu = \operatorname{E}[X]로부터 확률변수가 얼마나 떨어져있는지 그 정도를 제곱한 것의 기댓값과 같다. 이를 수식으로 나타내면 다음과 같다. : \operatorname{Var}(X) = \operatorname{E}\left[(X - \mu)^2 \right] 이를 기댓값에 대해 확장해보면 다음과 같이 정리할 수 있다. \begin{align} \operatorname{Var}(X) &= \operatorname{E}\left[(X - \operatorname{E}[X])^2\right] \\\\[4pt] &= \operatorname{E}\left[X^2 - 2X\operatorname{E}[X] + \operatorname{E}[X]^2\right] \\\\[4pt] &= \operatorname{E}\left[X^2\right] - 2\operatorname{E}[X]\operatorname{E}[X] + \operatorname{E}[X]^2 \\\\[4pt] &= \operatorname{E}\left[X^2 \right] - \operatorname{E}[X]^2 \end{align} 따라서 확률변수 X의 분산은 X 제곱의 기댓값에서 X 기댓값의 제곱을 뺀 것과 같다. 이 방식을 통해 어떤 확률변수의 분산을 간단하게 계산할 수 있다. 다만 부동소수점 연산에서는 이러한 방식을 사용하면 정확한 값을 얻지 못할 수도 있다. 이 정의는 이산확률변수, 연속확률변수, 칸토어 분포 등 모든 꼴의 확률분포에 적용된다. 분산은 공분산을 사용해 다음과 같이 나타내기도 한다. : \operatorname{Var}(X) = \operatorname{Cov}(X, X) 분산은 보통 \operatorname{var}(X) 또는 \sigma _X ^2, 혹은 간단히 \sigma ^2\,으로 표현한다. \sigma\,는 표준편차를 가리킨다.
## 이산확률변수에서
만일 확률 변수 X의 생성 원리가 x_1 \mapsto p_1, x_2 \mapsto p_2, \ldots, x_n \mapsto p_n의 확률 질량 함수를 따르는 이산확률분포라면, 분산은 다음과 같이 정의할 수 있다. : \operatorname{Var}(X) = \sum_{i=1}^n p_i\cdot(x_i - \mu)^2 이와 다음의 식은 동치이다. : \operatorname{Var}(X) = \left(\sum_{i=1}^n p_i x_i ^2\right) - \mu^2 이 때 \mu = \sum_{i=1}^n p_i x_i 는 기댓값을 의미한다. 이 가중 산술 평균에 사용되는 가중치 p의 합이 1이 아니라고 한다면, 각 가중치를 총 가중치 합으로 나누어 확률과 같은 성격을 가지게 조정해야 한다. n번의 동일한 측정을 통해 얻은 데이터에서 분산은 다음과 같이 나타낼 수 있다. : \operatorname{Var}(X) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (x_i - \mu)^2 = \left( \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n x_i^2 \right) - \mu^2 여기서 \mu = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n x_i 는 평균값을 의미한다. 이를 풀어서 쓰면 다음과 같다.pages=987–992 : \operatorname{Var}(X) = \frac{1}{n^2} \sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n \frac{1}{2}(x_i - x_j)^2 = \frac{1}{n^2}\sum_i \sum_{j>i} (x_i-x_j)^2.
## 완전연속확률변수에서
만일 확률 변수 X의 생성 원리가 확률 밀도 함수 f(x)와 누적 분포 함수 F(x)를 따르는 연속확률분포라면, 분산은 다음과 같이 구할 수 있다. : \begin{align} \operatorname{Var}(X) = \sigma^2 &= \int_{\R} (x-\mu)^2 f(x) \, dx \\\\[4pt] &= \int_{\R} x^2f(x)\,dx -2\mu\int_{\R} xf(x)\,dx + \mu^2\int_{\R} f(x)\,dx \\\\[4pt] &= \int_{\R} x^2 \,dF(x) - 2 \mu \int_{\R} x \,dF(x) + \mu^2 \int_{\R} \,dF(x) \\\\[4pt] &= \int_{\R} x^2 \,dF(x) - 2 \mu \cdot \mu + \mu^2 \cdot 1 \\\\[4pt] &= \int_{\R} x^2 \,dF(x) - \mu^2 \end{align} 이는 확률 밀도 함수 f(x)를 이용해 다음과 같이 적을 수 있다. : \operatorname{Var}(X) = \int_{\R} x^2 f(x) \,dx - \mu^2 여기서 \mu = \int_{\R} x f(x) \, dx = \int_{\R} x \, d F(x) 는 확률 변수 X의 기댓값이다. 여기서 dx에 대한 적분은 르베그 적분을, dF(x)에 대한 적분은 르베그-스틸티어스 적분을 의미한다. 만일 x^2f(x)가 모든 폐구간 [a,b]\subset\R에서 리만 적분 가능한 함수라면 분산은 이상 적분을 통해 다음과 같이 서술할 수 있다. : \operatorname{Var}(X) = \int^{+\infty}_{-\infty} x^2 f(x) \, dx - \mu^2
# 성질

## 기본적인 성질
어떤 실수의 제곱은 0 이상이므로 분산은 항상 0 이상의 값을 가진다. : \operatorname{Var}(X)\ge 0 상수 하나로 이루어진 변수는 평균이 모든 항목의 값과 동일하므로 0의 분산을 가진다. : \operatorname{Var}(a) = 0 이 역도 성립하여, 만일 어떤 확률변수 X에 해당하는 분산값이 0이라면 그 확률 변수는 늘 상숫값을 출력한다. : \operatorname{Var}(X)= 0 \iff \exists a : P(X=a) = 1 전체 집단의 값이 *b*만큼 이동해 *X* + *b*가 되어도 전체 집단의 분산은 변하지 않는다. 그러나 전체 집단에 같은 값 *a*를 곱하면 분산은 *a*2배가 된다. 식으로 쓰면 다음과 같다. :\operatorname{Var}(aX + b) = a^2 \operatorname{Var}(X) 두 확률변수를 더하여 만든 새로운 확률 변수의 분산은 다음과 같이 나타낼 수 있다. : \operatorname{Var}(aX+bY)=a^2\operatorname{Var}(X)+b^2\operatorname{Var}(Y)+2ab\, \operatorname{Cov}(X,Y) 이 때 \operatorname{Cov}(X,Y)는 X와 Y의 공분산을 나타낸다. 이를 N개의 확률변수 \\{X_1,\dots,X_N\\}의 경우에 대해 일반화하면 다음과 같이 쓸 수 있다. : \begin{align} \operatorname{Var}\left( \sum_{i=1}^N a_iX_i\right) &=\sum_{i,j=1}^{N} a_ia_j\operatorname{Cov}(X_i,X_j) \\\ &=\sum_{i=1}^N a_i^2\operatorname{Var}(X_i)+\sum_{i\not=j}a_ia_j\operatorname{Cov}(X_i,X_j)\\\ & =\sum_{i=1}^N a_i^2\operatorname{Var}(X_i)+2\sum_{1\le i 만일 확률 변수 X_1,\dots,X_N가 서로 비상관관계라면 다음의 성질을 만족한다. : \operatorname{Cov}(X_i,X_j)=0\ ,\ \forall\ (i\ne j) 이는 곧 다음을 의미한다. : \operatorname{Var}\left(\sum_{i=1}^N X_i\right)=\sum_{i=1}^N\operatorname{Var}(X_i) 상호 독립적인 확률변수들은 항상 비상관관계에 놓여있기 때문에 위의 식은 확률 변수 X_1,\dots,X_n가 서로 독립적인 경우에도 적용 가능하다. 이처럼 독립적인 확률 변수의 합의 분산이 각각의 분산의 합과 같다는 성질 때문에 분포를 표현할 때 분산을 유용하게 사용할 수 있다. 분산의 단위는 확률변수를 나타내는 데 사용된 단위의 제곱이 되어야 한다. 예를 들면 센티미터로 잰 높이 집단의 분산은 제곱센티미터가 될 것이다. 이것은 여러 가지 불편을 유발하므로 많은 통계학자들은 집단과 같은 단위를 사용하는 표준편차를 주로 쓴다.
# 통계적 추정

## 표본 분산
모집단의 분산은 \sigma^2로 나타내고, 표본의 분산은 s^2로 나타낸다. s^2은 모집단 분산의 추정치라고 할 수 있다. 표본 내의 어떤 변인 Y가 가지는 모집단 분산의 추정치인 표본 분산 s^2는 다음과 같다. :s^2 = \frac{\Sigma(y-\overline{y})^2}{n-1} = \frac{SS}{df} :s^2: 표본 분산 :y: 변인 :\overline{y}: 표본의 평균 :n: 표본의 크기 :SS: 편차들의 제곱합 :df: 자유도 분모를 n-1로 나누는 이유는 분산을 계산할 때 모평균이 아닌 표본 평균을 사용했기 때문에 모집단의 편의 추정량(biased estimator)이 되므로, 분산이 불편 추정량(unbiased estimator)이 되도록 하기 위해서이다.
# 모 분산
: \sigma^2 = \sum(Y_i - \overline{\mu})^2 }\over{N :\sigma^2 모집단의 분산(모 분산) :Y: 변인 :\overline{\mu}: 모집단의 평균 :N: 모집단의 크기
# 표준 편차
모집단의 모분산\sigma^2으로부터 편차 단위를 얻기위해 제곱근함으로써 모집단 표준 편차 \sigma를 얻을수있다. :\sqrt{\sigma^2} = \sigma 표본집단의 표본분산 s^2으로부터 편차 단위를 얻기위해 제곱근함으로써 표본 표준 편차 s를 얻을수있다. :\sqrt{s^2} = s
# 컴퓨팅
컴퓨터 프로그램의 대표적인 경우에서 스프레드시트는 var() 함수로 결과값을 기본적으로는 간단히 처리할 수 있다.