SQL Server计算方差：实现最佳数据精准度（sqlserver 方差）

SQL Server备受用户的青睐，它的使用范围几乎涵盖了大部分的数据存储以及处理任务，尤其在处理描述性统计方面，而计算方差维持是属于这一方面范畴中不可或缺的一步。 有关方差计算，最常用的SQL函数是STDDEV（）和VARIANCE（），他们根据样本方差计算准则分别返回：总体和无偏样本方差。

假设现有一个关于学生成绩的表student_score，里面包括name，age，math_score列，想计算学生考试math_score的方差，可以使用以下SQL语句：

“`SQL

SELECT

VARIANCE(math_score)

FROM student_score;

上述SQL语句使用VARIANCE（）函数来计算math_score的方差。如果想得到总体的样本方差，可以使用VARP命令代替VARIANCE（），如下所示：

```SQL
SELECT 
VARP(math_score) 
FROM student_score;

除此以外，在SQL Server中我们还可以计算关于方差的更多参数信息，比如样本方差中单个值的平均偏差，比例，以及总体平均数等。我们可以通过使用SQL语句：

“`SQL

SELECT

mean(math_score)

avg_dispersion(math_score)

as deviation_ratio

FROM student_score;

以上语句可以计算math_score列的所有学生数据的平均值以及平均偏差的比率值。

通过以上的SQL语句，我们可以实现对SQL Server中多维数据的计算方差，从而实现数据精准度的最佳优化。