［統計］circular variance

　レイリーの検定で使われている、平均を表すベクトルは、データのばらつきが大きければ長さが短くなり、データが揃っていてバラつきが小さければ長くなるので、circularなデータのばらつきの指標に使える。個々のデータを長さ1のベクトルとし、ベクトルの和を求めてその長さをサンプル数(nとする)で割ると、最大はすべてのcircularなデータが同じであるときで1であり、最小は0となる。そこで、ベクトルの和の長さをnで割ったものをRとすると、（1-R）はばらつきの大きさの指標として使える。
　（1-R）はcircular varianceと呼ばれているのをよく見かけるが、その2倍である2（1-R）をcircular varianceと呼んでいることもある。