标准偏差(标准差公式SD)

什么是“平均值的标准偏差”

平均值的标准偏差是指一种度量数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。

例如，A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B组的分数为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70，但A组的标准差应该是17.078分,B组的标准差应该是2.160分，说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。

扩展资料

标准差可以当作不确定性的一种测量：

例如在物理科学中，做重复性测量时，测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。当要决定测量值是否符合预测值，测量值的标准差占有决定性重要角色：如果测量平均值与预测值相差太远（同时与标准差数值做比较），则认为测量值与预测值互相矛盾。这很容易理解，因为如果测量值都落在一定数值范围之外，可以合理推论预测值是否正确。

标准差应用于投资上，可作为量度回报稳定性的指标。标准差数值越大，代表回报远离过去平均数值，回报较不稳定故风险越高。相反，标准差数值越小，代表回报较为稳定，风险亦较小。

例如，A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B组的分数为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70，但A组的标准差约为17.08分，B组的标准差约为2.16分，说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。

标准偏差和相对偏差是什么意思标准偏差和相

标准偏差和相对偏差都是用于衡量数据集中数值的离散程度的指标。

标准偏差是一种测量数据分布中心趋势和离散程度的统计量。它是数据集的每个样本值与其算术平均值之差的平方的平均值的平方根。标准偏差越小，表示数据的分布越集中，离散程度越小；反之，标准偏差越大，表示数据的分布越分散，离散程度越大。

相对偏差则是指实际值与标准值之差与标准值的比值。它可以表示为实际值与标准值的偏差程度。相对偏差越小，表示实际值越接近标准值；相对偏差越大，表示实际值越偏离标准值。

标准偏差和相对偏差的区别主要在于，标准偏差是以标准差为单位，表示数据的离散程度，而相对偏差则是以百分比为单位，表示实际值与标准值的偏差程度。

标准偏差的含义

标准偏差:统计学名词。一种度量数据分布的分散程度的标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。

标准值偏差的大小可以通过标准偏差值与平均佑的信率关条来衡量。平均数相同的两个数据集，标准差未必相同。

标准差和标准偏差区别

标准偏差与标准差的区别在于，标准偏差是偏差的平方根，标准差是方差的平方根。方差偏向反映的是离散的程度，偏差偏向反映的是离散的度，两者是相符相承。

标准差也称均方差，是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根，标准差能反映一个数据集的离散程度，平均数相同的，标准差未必相同。

标准偏差是一种量度数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。

什么是标准偏差如何计算标准偏差

标准偏差(StdDev,StandardDeviation)-统计学名词。

标准差也被称为标准偏差，标准差(StandardDeviation)描述各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数，它是离差平方和平均后的方根，用σ表示。

标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度，标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。平均数相同的两个数据集，标准差未必相同。

计算步骤

样本标准偏差的计算步骤是：

步骤一、(每个样本数据减去样本全部数据的平均值)。

步骤二、把步骤一所得的各个数值的平方相加。

步骤三、把步骤二的结果除以(n-1)（“n”指样本数目）。

步骤四、从步骤三所得的数值之平方根就是抽样的标准偏差。

总体标准偏差的计算步骤是：

步骤一、(每个样本数据减去总体全部数据的平均值)。

步骤二、把步骤一所得的各个数值的平方相加。

步骤三、把步骤二的结果除以n（“n”指总体数目）。

步骤四、从步骤三所得的数值之平方根就是总体的标准偏差。