Math 计算数据集的方差？

我有两个数据集，一个包含“抖动”/变化的数据点，另一个包含平滑值的数据集。我将使用下图演示：

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如何计算每条线的平滑度/方差。我想通过一些数学公式证明橙色数据集的变化小于蓝色数据集。

这里有一个非常简单的数据集，它有一些缺点，但也有一些优点

在每个数据集中，按时间值（x坐标）对点进行排序。然后在每对连续点之间的欧氏距离上求和

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如果每个数据集的总时间分布值相同，则这种方法非常有效。如果情况并非如此，则可能需要将距离之和除以时间值的范围（最大值减去最小值）。通过这种测量，最小的“粗糙度”是一条直线段或同一直线上的一系列线段。如果希望线段的“粗糙度”测量值为零，则可以从距离总和中减去初始点和终点之间的线段长度。可以为其他目标进行其他调整。

根据定义，平滑曲线的方差小于原始数据的方差！我明白这一点，但我正试图衡量这个数据集有多“平滑”。因此，我可以比较并说，数据集X比数据集平滑N%（或方差小于N%），我投票结束这个问题，因为它不是关于编程或软件开发。