变化是表示分散的通用术语。变异没有精确定义，它只谈论一些产生不精确结果并表达不精确的过程的质量。方差是变化的量度，定义为第二个中心矩。有许多变化的度量，如范围、标准偏差等。然而，在 r 平方变化的情况下，可能只是方差。

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您的意思是，实际上我们使用方差来衡量变化，就像我们使用公斤、盎司或磅来衡量重量一样。如果我错了，请纠正我。

好吧，这不太对。公斤、盎司或磅是计量单位，它们都有一个精确的含义，即重量。更接近您的示例，我会说方差是变化，例如物体的重量是物体的大小。在这种情况下，一个物体可能很大，因为它有很多公斤、很大的体积、很大的表面积等等。请注意“物体有多大？” big 的概念并不精确，可以根据您感兴趣的内容而略有不同的理解。

回到变化，关键是你可以用不同的方式解释这种变化。考虑一个来自分布的样本。样本中值的变化是关于值是如何传播的。根据您的上下文，您感兴趣的传播的特征可能会有所不同。您可能会使用方差，因为您可能假设一个正态分布，并且如果两个样本的均值显着不同，您想与统计检验进行比较。您也可以使用它们的范围（最大值减去最小值），因为您可能想在屏幕上显示它们。您也可以使用方差来计算线性模型的 R 平方，以了解模型与数据的拟合程度。