评价数据离散程度的指标
常用的离散趋势指标包括
常用的离散趋势指标包括
以下常用的离散趋势指标：
1. 平均数（Mean）：一组数据中所有数值的总和除以数据的个数。
2. 中位数（Median）：将一组数据按照大小排序，找出中间的那个数值，如果是偶数个数，则取中间两个数的平均值。
3. 众数（Mode）：一组数据中出现频率最高的数值。
4. 极差（Range）：一组数据中最大值与最小值之间的差值。
5. 四分位数（Quartiles）：将一组数据按照大小排序，分为四个等分，分别是第一、第二（中位数）、第三四分位数，用于衡量数据的分布。
6. 方差（Variance）：一组数据与其平均数之差的平方的平均值，用于度量数据的离散程度。
7. 标准差（Standard Deviation）：方差的平方根，用于度量数据的离散程度。
8. 百分位数（Percentile）：将一组数据按照大小排序，将数据分为100等分，某个百分位数表示有百分之多少的数据小于或等于它。
9. 变异系数（Coefficient of Variation）：标准差与平均数之比，用于衡量数据的相对离散程度。
10. 偏度（Skewness）：度量数据分布的偏斜程度，负偏度表示左偏，正偏度表示右偏，0表示无偏。
11. 峰度（Kurtosis）：度量数据分布的峰态程度，正峰度表示尖峭，负峰度表示平坦，0表示正态分布。
衡量离散程度的特征
衡量离散程度的特征
离散程度是用来衡量数据集中数据点分散程度的特征之一。
它可以帮助我们了解数据的分布情况以及数据的变异程度。
在统计学中，离散程度通常用方差、标准差和极差等指标进行度量。
方差是衡量数据集中数据点离平均数的距离的平方的平均值，它描述了数据的离散程度。
方差越大，说明数据点离平均数的距离越远，数据集的离散程度越高。
标准差是方差的平方根，它具有与原数据集相同的单位，并且比方差更易于解释。
较大的标准差表示数据点分散程度较大，较小的标准差表示数据点较为集中。
极差是数据集中最大值和最小值之间的差值。
它简单地描述了数据的范围，但无法提供关于数据的更多信息。
此外，离散程度还可以使用四分位数和箱线图来描述。
四分位数代表了数据集中的25%、50%和75%位置的数值，可以通过计算四分位数的差异来衡量数据的离散程度。
箱线图可以直观地展示数据的分布情况，包括数据的中位数、四分位数、异常值等。
总之，通过以上不同的特征，我们可以客观地衡量数据的离散程度，了解数据的分布情况和变异程度，为进一步的数据分析和决策提供有效的参考。
评价数据离散程度的指标
标准差标准差（Standard Deviation），也称均方差(mean square error），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。
标准差(Standard Deviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量.标准差定义为方差的算术平方根,反映组内个体间的离散程度.测量到分布程度的结果,原则上具有两种性质：为非负数值，与测量资料具有相同单位. 一个总量的标准差或一个随机变量的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。
标准计算公式假设有一组数值X1，X2,X3,.。
.。
.Xn(皆为实数），其平均值为μ,公式如图1.图1标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式如图2。
图2简单来说,标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。
一个较大的标准差,代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差,代表这些数值较接近平均值。
例如，两组数的集合{0, 5，9, 14} 和{5, 6，8，9｝其平均值都是7，但第二个集合具有较小的标准差。
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，标准差数值越细,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。
离散程度衡量指标
离散程度衡量指标离散程度衡量指标是用来评估一组数据或变量的分散程度的指标。
在统计学和数据分析中，离散程度是一个非常重要的概念，可以帮助我们理解数据的分布情况、变量之间的关系以及数据的可信度。
在本文中，我将从简单的离散程度衡量指标开始介绍，然后逐渐深入探讨更复杂的指标和概念。
通过阅读本文，你将对离散程度的概念和衡量指标有一个清晰的了解，并能够灵活运用它们进行数据分析和实践。
1. 范围和极差范围是最简单的离散程度衡量指标，它表示一组数据中最大值和最小值之间的差距。
范围越大，代表数据的离散程度越高。
2. 方差和标准差方差是衡量数据分散程度的常用指标，它表示数据与其均值之间的差距的平方的平均值。
标准差是方差的平方根，代表数据的离散程度相对于其均值的大小。
方差和标准差越大，代表数据的离散程度越高。
3. 均方差均方差是衡量预测值与实际观测值之间的差距的指标。
在统计学中，我们常常需要使用模型进行数据预测，而均方差可以帮助我们评估预测的准确程度。
均方差越大，代表预测值与实际观测值之间的差距越大，说明数据的离散程度越高。
4. 四分位数和箱线图四分位数是将数据按照大小划分为四等分的指标，可以帮助我们了解数据的分布情况。
箱线图是基于四分位数的可视化工具，可以将数据的离散程度直观地展示出来。
箱线图的上下边界代表数据的上下四分位数，中位线代表数据的中位数，离群点代表数据中的异常值。
如果箱线图的箱子较长，离散程度较小；如果箱线图的箱子较短，离散程度较大。
5. 离散系数离散系数是衡量数据离散程度的相对指标，它是标准差与均值之比。
离散系数越大，代表数据的离散程度越高。
6. 相对离散度相对离散度是衡量两个随机变量之间相对离散程度的指标。
它可以帮助我们理解两个变量之间的关系以及数据的可信度。
相对离散度越大，代表两个变量之间的离散程度越高。
通过对这些离散程度衡量指标的介绍，我们可以发现离散程度的概念和应用是十分广泛的。
无论是在统计学、机器学习还是数据分析领域，离散程度都是一个重要的概念。
表示一组数据离散程度的指标
小明
5 9 10 10 11 10 10 15
小华
5 14 13 8 12 7 6 15
分析：从平均数来看：
x小明
5
9
10
10
1110
10
15
10
从平均数来看他
8
俩的平均水平一样。
x小华
5
14
13 8 12
7
6
15
10
8
从极差来看： 小明：15-5=10
从极差来看他俩的成 绩的变化范围大小一
回顾
1.何为一组数据的极差?极差反映了这组数 据哪方面的特征?
答： 一组数据中的最大值减去最小值所得 的差叫做这组数据的极差，极差反映的是 这组数据的变化范围或变化幅度．
小明和小华两人参加体育项目训练，近期的八次测试
成绩如下表所示．谁的成绩较为稳定？为什么？能通过 计算回答吗?
测试次数 1 2 3 4 5 6 7 8
解：
S
2小明（5-Fra bibliotek0）2 （9-10）2
（15
-10）2
6.5
8
S
2 小华
（5 -10）2 （14
-10）2 （15
-10）2
13.5
8
S
2小明＜S
2 小华
小明的成绩比小华的成绩稳定
测试次数 小明 小华
1
2
3
4
5
6
7
8
5
9
10
10
11
10
10
15
5
14 13
8
评价数据离散程度的指标
标准计算公式
假设有一组数值X1,X2,X3,......Xn（皆为），其平均值为μ，公Байду номын сангаас如图1.
图1
标准差也被称为，或者实验标准差，公式如图2。
图2
简单来说，标准差是一组数据分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。
标准差
标准差（Standard Deviation），也称（mean square error），是各数据偏离的距离的平均数，它是离均差xx平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的。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。
标准差（Standard Deviation），在统计中最常使用作为程度（statistical dispersion）上的。标准差定义为的，反映组内个体间的离散程度。测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质：
正态分布
标准差的意义
标准计算公式 假设有一组数值（皆为），其平均值为： 此组数值的标准差为：
样本标准差
在真实世界中，除非在某些特殊情况下，找到一个总体的真实的标准差是不现实的。大多数情况下，总体标准差是通过随机抽取一定量的样本并计算样本标准差估计的。
从一大组数值当中取出一样本数值组合 ，常定义其样本标准差：
标准误
表示的是抽样的误差。因为从一个总体中可以抽取出无数多种样本，每一个样本的数据都是对总体的数据的估计。标准误代表的就是当前的样本对总体数据的估计，标准误代表的就是样本均数与总体均数的相对误差。标准误是由样本的标准差除以样本容量的开平方来计算的。从这里可以看到，标准误更大的是受到样本容量的影响。样本容量越大，标准误越小，那么就越小，就表明所抽取的样本能够较好地代表总体。
标准方差和标准差
标准方差和标准差标准方差和标准差是统计学中常用的两个概念，它们都是用来衡量数据的离散程度的指标。
在实际应用中，我们经常会用到这两个指标来评价数据的稳定性和可靠性。
接下来，我们将对标准方差和标准差进行详细的介绍和比较。
标准方差（Standard Variance）是指一组数据的离散程度或者波动程度。
它的计算公式是，标准方差 = 方差的平方根。
方差是指一组数据与其平均值之差的平方和的平均值，它可以衡量一组数据的分散程度。
标准方差是方差的平方根，它的单位和原始数据的单位相同，因此更容易理解和比较。
标准方差越大，说明数据的波动越大，反之则波动越小。
标准差（Standard Deviation）也是用来衡量数据的离散程度的指标，它的计算公式是，标准差 = 方差的平方根。
标准差和标准方差的计算公式是一样的，只是在命名上有所不同。
标准差和标准方差一样，都可以用来衡量数据的波动程度，但是标准差更容易理解和解释，因为它的单位和原始数据的单位相同。
标准方差和标准差都是用来衡量数据的离散程度的指标，它们的计算公式和单位都很相似，但是在实际应用中有一些细微的区别。
标准方差更多地用于描述总体数据的离散程度，而标准差更多地用于描述样本数据的离散程度。
在统计学中，我们经常会用标准差来衡量样本数据的离散程度，然后根据样本数据来推断总体数据的离散程度。
在实际应用中，我们经常会用到标准方差和标准差来评价数据的稳定性和可靠性。
比如在金融领域，我们会用标准差来衡量股票的波动程度，从而评估股票的风险；在生产领域，我们会用标准方差来衡量产品的质量稳定性，从而评估生产线的稳定性。
总之，标准方差和标准差是统计学中非常重要的两个指标，它们可以帮助我们更好地理解和分析数据。
综上所述，标准方差和标准差都是用来衡量数据的离散程度的指标，它们的计算公式和单位都很相似，但是在实际应用中有一些细微的区别。
在统计学中，我们经常会用标准差来衡量样本数据的离散程度，然后根据样本数据来推断总体数据的离散程度。
评价数据离散程度的指标
标准差标准差（Standard Deviation），也称均方差(mean square error），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。
标准差(Standard Deviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量.标准差定义为方差的算术平方根,反映组内个体间的离散程度.测量到分布程度的结果,原则上具有两种性质：为非负数值，与测量资料具有相同单位. 一个总量的标准差或一个随机变量的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。
标准计算公式假设有一组数值X1，X2,X3,.。
.。
.Xn(皆为实数），其平均值为μ,公式如图1.图1标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式如图2。
图2简单来说,标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。
一个较大的标准差,代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差,代表这些数值较接近平均值。
例如，两组数的集合{0, 5，9, 14} 和{5, 6，8，9｝其平均值都是7，但第二个集合具有较小的标准差。
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，标准差数值越细,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。
《数据的离散程度》数据的分析
《数据的离散程度》数据的分析数据的离散程度是指数据变量之间的差异程度。
离散程度越大，数据之间的差异越大，反之亦然。
在数据分析中，了解和评估数据的离散程度对于了解和解释数据的分布特点和趋势非常重要。
数据的离散程度可以通过多种统计指标和图表来描述和分析。
下面将介绍几种常用的方法。
1. 平均差距（Mean deviation）平均差距是数据离散程度的简单度量方法之一、它计算每个数据点与均值之间的差距，并求取这些差距的平均值。
平均差距越大，数据离散程度越大。
2. 方差（Variance）方差是数据离散程度的常用度量方法之一、它计算每个数据点与均值之间的差距的平方，并求取这些差距平方的平均值。
方差越大，数据离散程度越大。
3. 标准差（Standard deviation）标准差是方差的平方根。
它可以快速度量数据的离散程度，并且易于解释。
标准差越大，数据离散程度越大。
4. 四分位间距（Interquartile range）四分位间距是数据的分布特征的度量方法之一、它测量了数据中25%和75%之间数据点的差距。
四分位间距越大，数据离散程度越大。
5. 离群值检测（Outlier detection）离群值是与其他数据点显著不同的异常值。
通过检测和处理离群值，可以更准确地评估数据的离散程度。
6.统计图表直方图和箱线图是用于可视化数据离散程度的常用图表。
直方图将数据分布在一系列柱状图中，可以清晰地显示数据的离散性。
箱线图显示了数据的分布范围、中位数和四分位间距，可以直观地了解数据的离散程度。
了解数据的离散程度可以帮助我们更好地分析和解释数据，从而做出有意义的决策。
不同的离散程度描述方法可以结合使用，以便全面地评估数据的离散程度。
在实际应用中，我们需要根据具体问题和数据类型选择合适的离散程度度量方法，并结合其他统计分析方法进行综合分析。
评价数据离散程度的指标
评价数据离散程度的指标标准差标准差（Standard Deviation），也称均方差（mean square error），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。
标准差（Standard Deviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量。
标准差定义为方差的算术平方根，反映组内个体间的离散程度。
测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质：为非负数值，与测量资料具有相同单位。
一个总量的标准差或一个随机变量的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。
标准计算公式假设有一组数值X1,X2,X3,......Xn（皆为实数），其平均值为μ，公式如图1.图1标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式如图2。
图2简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。
一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。
标准计算公式假设有一组数值（皆为实数），其平均值为：此组数值的标准差为：样本标准差在真实世界中，除非在某些特殊情况下，找到一个总体的真实的标准差是不现实的。
大多数情况下，总体标准差是通过随机抽取一定量的样本并计算样本标准差估计的。
从一大组数值当中取出一样本数值组合，常定义其样本标准差：样本方差s是对总体方差σ的无偏估计。
s中分母为n- 1 是因为样本的自由度为n-1 ，这是由于存在约束条件。
这里示范如何计算一组数的标准差。
例如一群儿童年龄的数值为{ 5, 6, 8, 9 } ：第一步，计算平均值第二步，计算标准差σ=σ=σ=σ=此为标准差离散度标准差是反应一组数据离散程度最常用的一种量化形式，是表示精确度的重要指标。
说起标准差首先得搞清楚它出现的目的。
我们使用方法去检测它，但检测方法总是有误差的，所以检测值并不是其真实值。
评价数据离散程度的指标
标准差标准差（Standard Deviation），也称均方差(mean square error），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。
标准差(Standard Deviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量.标准差定义为方差的算术平方根,反映组内个体间的离散程度.测量到分布程度的结果,原则上具有两种性质：为非负数值，与测量资料具有相同单位. 一个总量的标准差或一个随机变量的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。
标准计算公式假设有一组数值X1，X2,X3,.。
.。
.Xn(皆为实数），其平均值为μ,公式如图1.图1标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式如图2。
图2简单来说,标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。
一个较大的标准差,代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差,代表这些数值较接近平均值。
例如，两组数的集合{0, 5，9, 14} 和{5, 6，8，9｝其平均值都是7，但第二个集合具有较小的标准差。
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，标准差数值越细,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。
表示离散程度的指标
表示离散程度的指标
1. 方差：是数据离均值的平方差的平均值。
2. 标准差：方差的平方根，衡量数据距离均值的平均距离。
3. 四分位数：将数据分成四份，25%数据位于第一份（下四分位数Q1），50%数据位于第二份（中位数），75%数据位于第三份（上四分位数Q3）。
4. 极差：最大值与最小值的差。
5. 百分位数：将数据分成100份，P%数据位于前P%中。
6. 熵：一种用于衡量数据不确定性的度量，熵越高，数据离散程度越大。
7. 偏态系数：衡量数据分布的偏斜程度，正偏斜为偏态系数大于0，负偏斜为偏态系数小于0，正常分布偏态系数为0。
8. 峰度：衡量数据分布的陡峭程度，高峰度表示分布陡峭。
评价数据离散程度的指标
标准差标准差（Standard Deviation），也称均方差（mean square error），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。
标准差（Standard Deviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量。
标准差定义为方差的算术平方根，反映组内个体间的离散程度。
测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质：为非负数值，与测量资料具有相同单位。
一个总量的标准差或一个随机变量的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。
标准计算公式假设有一组数值X1,X2,X3,......Xn（皆为实数），其平均值为μ，公式如图1.图1标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式如图2。
图2简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。
一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。
例如，两组数的集合 {0, 5, 9, 14} 和 {5, 6, 8, 9} 其平均值都是7，但第二个集合具有较小的标准差。
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，标准差数值越细，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。
评价数据离散程度的指标
标准差标准差（Standard Deviation），也称均方差（mean square error），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。
标准差（Standard Deviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量。
标准差定义为方差的算术平方根，反映组内个体间的离散程度。
测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质：为非负数值，与测量资料具有相同单位。
一个总量的标准差或一个随机变量的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。
标准计算公式假设有一组数值X1,X2,X3,......Xn（皆为实数），其平均值为μ，公式如图1.图1标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式如图2。
图2简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。
一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。
例如，两组数的集合{0, 5, 9, 14} 和{5, 6, 8, 9} 其平均值都是7，但第二个集合具有较小的标准差。
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，标准差数值越细，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。
评价数据离散程度的指标
标准差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，标准差数值越细，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组的标准差为17.078分，B组的标准差为2.16分（此数据是在R统计软件中运行获得），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。
如是总体，标准差公式根号内N=n，如是样本，标准差公式根号内N=（n-1)，因为我们大量接触的是样本，所以普遍使用根号内除以（n-1)。
公式意义所有数减去其平均值的平方和，所得结果除以该组数之个数（或个数减一，即变异数)，再把所得值开根号，所得之数就是这组数据的标准差。
深蓝区域是距平均值小于一个标准差之内的数值范围。
在正态分布中，此范围所占比率为全部数值之68%。
根据正态分布，两个标准差之内（深蓝，蓝）的比率合起来为95%。
根据正态分布，三个标准差之内（深蓝，蓝，浅蓝）的比率合起来为99%。
正态分布标准差的意义标准计算公式假设有一组数值（皆为实数），其平均值为：此组数值的标准差为：样本标准差在真实世界中，除非在某些特殊情况下，找到一个总体的真实的标准差是不现实的。
大多数情况下，总体标准差是通过随机抽取一定量的样本并计算样本标准差估计的。
从一大组数值当中取出一样本数值组合，常定义其样本标准差：样本方差s是对总体方差σ的无偏估计。
评价数据离散程度的指标
标准差标准差(Standard Deviation),也称均方差(mean square error),就是各数据偏离平均数的距离的平均数,它就是离均差平方与平均后的方根,用σ表示。
标准差就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。
标准差(Standard Deviation),在概率统计中最常使用作为统计分布程度(statistical dispersion)上的测量。
标准差定义为方差的算术平方根,反映组内个体间的离散程度。
测量到分布程度的结果,原则上具有两种性质:为非负数值, 与测量资料具有相同单位。
一个总量的标准差或一个随机变量的标准差,及一个子集合样品数的标准差之间,有所差别。
标准计算公式假设有一组数值X1,X2,X3,、、、、、、Xn(皆为实数),其平均值为μ,公式如图1、图1标准差也被称为标准偏差,或者实验标准差,公式如图2。
图2简单来说,标准差就是一组数据平均值分散程度的一种度量。
一个较大的标准差,代表大部分数值与其平均值之间差异较大;一个较小的标准差,代表这些数值较接近平均值。
例如,两组数的集合{0, 5, 9, 14} 与{5, 6, 8, 9} 其平均值都就是7,但第二个集合具有较小的标准差。
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。
当要决定测量值就是否符合预测值,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就是否正确。
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,标准差数值越细,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。
评价数据离散程度的指标
标准差标准差（Standard Deviation），也称均方差（mean square error），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。
标准差（Standard Deviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量。
标准差定义为方差的算术平方根，反映组内个体间的离散程度。
测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质：为非负数值，与测量资料具有相同单位。
一个总量的标准差或一个随机变量的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。
标准计算公式假设有一组数值X1,X2,X3,......Xn（皆为实数），其平均值为μ，公式如图1.图1标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式如图2。
图2简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。
一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。
例如，两组数的集合{0, 5, 9, 14} 和{5, 6, 8, 9} 其平均值都是7，但第二个集合具有较小的标准差。
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，标准差数值越细，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。
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评价数据离散程度的指标文件管理序列号：[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]标准差标准差（Standard Deviation），也称（mean square error），是各数据偏离的距离的平均数，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。
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。
标准差（Standard Deviation），在统计中最常使用作为程度（statistical dispersion）上的。
标准差定义为的，反映组内个体间的离散程度。
测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质：为非负数值，与测量资料具有相同单位。
一个总量的标准差或一个的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。
标准计算公式假设有一组数值X1,X2,X3,......Xn（皆为），其平均值为μ，公式如图1.图1标准差也被称为，或者实验标准差，公式如图2。
图2简单来说，标准差是一组数据分散程度的一种度量。
一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。
例如，两组数的集合 {0, 5, 9, 14} 和 {5, 6, 8, 9} 其平均值都是7，但第二个集合具有较小的标准差。
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。
标准差数值越大，代表回报远离过去值，回报较不稳定故风险越高。
相反，标准差数值越细，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组的标准差为17.078分，B组的标准差为2.16分（此数据是在R统计软件中运行获得），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。
如是总体，根号内N=n，如是，标准差公式根号内N=（n-1)，因为我们大量接触的是样本，所以普遍使用根号内除以（n-1)。
公式意义所有数减去其平均值的平方和，所得结果除以该组数之个数（或个数减一，即变异数)，再把所得值开根号，所得之数就是这组数据的标准差。
深蓝区域是距平均值小于一个标准差之内的数值范围。
在中，此范围所占比率为全部数值之68%。
根据正态分布，两个标准差之内（深蓝，蓝）的比率合起来为95%。
根据正态分布，三个标准差之内（深蓝，蓝，浅蓝）的比率合起来为99%。
正态分布标准计算公式假设有一组数值（皆为），其平均值为：此组数值的标准差为：样本标准差在真实世界中，除非在某些特殊情况下，找到一个总体的真实的标准差是不现实的。
大多数情况下，总体标准差是通过随机抽取一定量的样本并计算样本标准差估计的。
从一大组数值当中取出一样本数值组合，常定义其样本标准差：样本方差s是对总体σ的。
s中分母为n- 1 是因为样本的为n-1 ，这是由于存在约束条件。
这里示范如何计算一组数的标准差。
例如一群儿童年龄的数值为 { 5, 6, 8, 9 } ：第一步，计算平均值第二步，计算标准差σ=σ=σ=σ=此为标准差离散度标准差是反应一组数据离散程度最常用的一种量化形式，是表示精确度的重要指标。
说起标准差首先得搞清楚它出现的目的。
我们使用方法去检测它，但检测方法总是有的，所以检测值并不是其真实值。
检测值与真实值之间的差距就是评价检测方法最有决定性的指标。
但是真实值是多少，不得而知。
因此怎样量化检测方法的准确性就成了难题。
这也是临床工作质控的目的：保证每批实验结果的准确可靠。
虽然样本的真实值是不可能知道的，但是每个样本总是会有一个真实值的，不管它究竟是多少。
可以想象，一个好的检测方法，其检测值应该很紧密的分散在真实值周围。
如果不紧密，与真实值的距离就会大，准确性当然也就不好了，不可能想象离散度大的方法，会测出准确的结果。
因此，离散度是评价方法的好坏的最重要也是最基本的指标。
一组数据怎样去评价和量化它的离散度呢人们使用了很多种方法：1.极差最直接也是最简单的方法，即最大值－最小值（也就是极差）来评价一组数据的离散度。
这一方法在日常生活中最为常见，比如比赛中去掉最高最低分就是的具体应用。
2.离均差的平方和由于误差的不可控性，因此只由两个数据来评判一组数据是不科学的。
所以人们在要求更高的领域不使用极差来评判。
其实，离散度就是数据偏离平的程度。
因此将数据与均值之差（我们叫它）加起来就能反映出一个准确的离散程度。
和越大离散度也就越大。
但是由于偶然误差是成的，离均差有正有负，对于大样本离均差的代数和为零的。
为了避免正负问题，在数学有上有两种方法：一种是取绝对值，也就是常说的离均差绝对值之和。
而为了避免符号问题，数学上最常用的是另一种方法——平方，这样就都成了非负数。
因此，离均差的平方和成了评价离散度一个指标。
3.方差（S2）由于离均差的平方和与样本个数有关，只能反应相同样本的离散度，而实际工作中做比较很难做到相同的样本，因此为了消除样本个数的影响，增加可比性，将标准差求平均值，这就是我们所说的方差成了评价离散度的较好指标。
样本量越大越能反映真实的情况，而算数均值却完全忽略了这个问题，对此上早有考虑，在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1)，它的意思是样本能的程度。
当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以是n-1。
4.标准差（SD）由于是数据的平方，与检测值本身相差太大，人们难以直观的衡量，所以常用方差开根号换算回来这就是我们要说的标准差。
在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1)，它是意思是样本能自由选择的程度。
当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以自由度是n-1。
5.变异系数（CV）标准差能很客观准确的反映一组数据的离散程度，但是对于不同的检目，或同一项目不同的样本，标准差就缺乏可比性了，因此对于方法学评价来说又引入了变异系数CV。
一组数据的平均值及标准差常常同时做为参考的依据。
在直觉上，如果数值的中心以平均值来考虑，则标准差为统计分布之一“自然”的测量。
定义公式：其中N应为n-1，即自由度1.变异系数（CV）在描述波动情况的统计量时有一个变异系数CV=S/(X的平均)，是用于不同数据的离散程度的比较变异系数就是几个数据的标准差与均值的比值。
求标准差的函数是STDEV 求均值的函数是AVERAGE 比如你的数据分别在A1,A2,A3 选中B1，输入=STDEV(A1:A3)然后回车再选中C1，输入=AVERAGE(A1:A3)回车再选中D1，输入=B1/C1回车这样D1就是数据A1,A2,A3的变异系数了。
一般变异系数用百分数表示异系数是一组数据的变异指标与其平均指标之比，它是一个相对变异指标。
变异系数有全距系数、平均差系数和标准差系数等。
常用的是标准差系数，用CV(Coefficient of Variance)表示。
CV(Coefficient of Variance):标准差与均值的比率。
用公式表示为：CV＝σ/μ作用：反映单位均值上的离散程度，常用在两个总体均值不等的离散程度的比较上。
若两个总体的均值相等，则比较标准差系数与比较标准差是等价的。
变异系数又称离散系数。
标准差与平均值定义公式1、方差s^2=[(x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2]/(n) （x为平均数）2、标准差=方差的算术平方根error bar。
在实验中单次测量总是难免会产生误差，为此我们经常测量多次，然后用测量值的平均值表示测量的量，并用误差条来表征数据的分布，其中误差条的高度为±标准误。
这里即标准差standard deviation和标准误standard error 的计算公式分别为标准差标准误解释从几何学的角度出发，标准差可以理解为一个从n维空间的一个点到一条直线的距离的。
举一个简单的例子，一组数据中有3个值，X1,X2,X3。
它们可以在3维空间中确定一个点 P = (X1,X2,X3)。
想像一条通过原点的直线。
如果这组数据中的3个值都相等，则点 P 就是直线 L 上的一个点，P 到 L 的距离为0, 所以标准差也为0。
若这3个值不都相等，过点 P 作垂线 PR 垂直于 L，PR 交 L 于点 R，则 R 的为这3个值的平均数：（公式）运用一些代数知识，不难发现点P与点R之间的距离(也就是点 P 到直线L 的距离)是。
在 n 维空间中，这个规律同样适用，把3换成 n 就可以了。
标准差与标准误的区别标准差与标准误都是心理统计学的内容，两者不但在字面上比较相近，而且两者都是表示距离某一个标准值或中间值的离散程度，即都表示变异程度，但是两者是有着较大的区别的。
首先要从统计抽样的方面说起。
现实生活或者调查研究中，我们常常无法对某类欲进行调查的目标群体的所有成员都加以施测，而只能够在所有成员（即样本）中抽取一些成员出来进行调查，然后利用统计原理和方法对所得数据进行分析，分析出来的数据结果就是样本的结果，然后用样本结果推断总体的情况。
一个总体可以抽取出多个样本，所抽取的样本越多，其样本均值就越接近总体数据的平均值。
表示的就是样本数据的离散程度。
标准差就是方差的开平方，标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的，通常用M±SD来表示，表示样本某个数据观察值相距平均值有多远。
从这里可以看到，标准差受到极值的影响。
标准差越小，表明数据越聚集；标准差越大，表明数据越离散。
标准差的大小因测验而定，如果一个测验是学术测验，标准差大，表示学生分数的离散程度大，更能够测量出学生的学业水平；如果一个测验测量的是某种心理品质，标准差小，表明所编写的题目是同质的，这时候的标准差小的更好。
标准差与正态分布有密切联系：在正态分布中，1个标准差等于正态分布下的68.26%的面积，1.96个标准差等于95%的面积。
这在测验分数等值上有重要作用。
标准误Excel中有STDEV、STDEVP、STDEVA、STDEVPA四个函数，分别表示样本标准差、总体标准差；包含逻辑值运算的样本标准差、包含逻辑值运算的总体标准差（excel用的是“标准偏差”字样）。
在计算方法上的差异是：样本标准差=（样本方差/(数据个数-1))^2；总体标准差=（总体方差/(数据个数))^2。
函数的excel分解：（1）stdev（）函数可以分解为（假设样本数据为A1：E10这样一个）：stdev(A1：E10)=sqrt(DEVSQ(A1：E10)/(COUNT(A1：E10)-1)) （2）stdevp（）函数可以分解为（假设总体数据为A1：E10这样一个矩阵）：stdev(A1：E10)=sqrt(DEVSQ(A1：E10)/(COUNT(A1：E10))) 同样的道理stdeva()与stdevpa()也有同样的分解方法。