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方差主要科学实验和工程上，比如不同实验条件下，样本【白鼠、炼钢的钢样等】与期望值的偏差等等，在炼钢的时候我们根据经验知道不同特性【硬度、弹性等】的钢与温度区间对应，这个区间可能几乎是一点，也可能是一个非常小的区间，我们生产的期望是尽快确定这个区间或点，以减少实验次数或加快实验进度等，如果没有数学指导，我们可能要进行很多次、非常繁杂、很费时间的样本生产试验…… 而如果能够对某一阶段的实验数据进行精确或大概【预估】的数学计算【本身方差与期望就来自于实际生活中，有一定先验性】，而方差等就能很好反应如炼钢等生产实验的特性或趋势，因为实验都有过程，所以我们就很期望尽快或确定的时间内完成实验，这个时候数学期望的计算就大有用途： 毕竟这个期望或预估是来自于经验【类同或完全相异的样本】和实验数据，所以在实践指导中是有偏差的，但是有了这些计算，就可以更好制定计划、安排生产等，提供决策基础数据，避免盲目，可以有效缩短周期、更有目的性，在这里的数学期望是预测试炼次数的，同时就可以计算温度区间【每次增加温度0.1度或1度或10度等】，如果没有数学计算，我们的实验就完全是在碰运气，而有了计算，得到理论上的数学期望值【样本若完全非线性且差异特大就不适用了】，以便更好的设计实验方法、步骤…… 学生身高的例子可能没什么现实意义，但可以有理论的说法，比如同一组样本的方差，如果方差小，说明本组发育稳定、营养均衡等，否则……；各组间的差别反应什么等，在这里方差还有点意义，而数学期望就：个体均衡还是差异，越长越高……；如果这里的样本换成猪等，就有了现实意义： 方差指导人们均衡喂养，而数学期望则提前预测何时最适合出栏等。
这样，如果说到记忆和理解，不妨这样： 方差反应样本、现实差异，而数学期望完成我们对某一期望、预期目标的近似计算，就是预估，有效避免边际效应带来的损失，而没有这些基础数据，边际成本等根本无法估算，实际上就是用来源于生活的数学知识，进一步对某一目标量化，以期完成预测和决策~
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