在某些科学著作中，一旦从感兴趣的人群中收集数据，通常很难了解数据以无组织方式呈现时的含义。
将原始数据组合成有意义的形式，例如频率分布，可以使数据更容易理解和解释。 正是在频率分布的上下文中，遇到了以简洁的方式传达包含在数据中的数字信息的重要性。
因此，分组数据是已被组织成称为类的组的数据。 可以通过构建一个显示变量频率分布的表格（其值在原始数据集中给出）来组织原始数据集。 这种频率表通常称为分组数据。
在这里，我们开发了一个 m 代码来计算分组数据的方差。 可以在列形式矩阵中输入包含频率计数和 hist m 函数的 bin 位置的返回或修改向量 n 和 xout。
通过 (N-1) 对 Y 进行归一化，其中 N 是样本大小。 这是得出 X 的总体方差的无偏估计量。 Y = VAR(X,1) 通过 N 进行归一化并产生样本关于其均值的二阶矩。 VAR(X,0) 与 VAR(X)
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