标准差和标准偏差

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时间:2019-06-28

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1、标准差和标准偏差1)首先给出计算公式标准差:(1)标准偏差:(2)方差就是标准偏差的平方这下大家就困惑了,这两个公式分别表示什么意义?他们分别在什么情况下用?这两个公式是怎么来的?2)公式由来标准差又叫均方差、标准方差,这个大家都不陌生,它是各数据偏离平均数的距离的平均数,是距离均差平方和平均后的方根,用σ表示。。说白了就是表示数据分本离散度的一个值。计算公式也很好理解,从一开始接触我们用的看的都是这个公式。那么第二个公式,怎么来的呢?其实标准偏差从样本估计中来的。比如我们有一批数据,共10000个点,他们服从正太

2、分布,很容易计算出它的均值和标准差。在这里我们叫做样本均值和样本标准差。表示如下:样本均值:样本方差:这两个公式就是大家常用的公式。那么现在我们认为,我们想用采集到的这10000个样本估计数据的真实分布,想要求出其均值和方差。对于均值,我们容易通过期望获得:但是对于方差,我们知道是服从卡分分布的(这一点请查阅卡分分布的定义)。因此有下面的公式:这个公式的第一个等号后面是利用期望的性质,试图构造卡分分布来求解。第二个等号后面是利用卡分分布的均值计算出来的。请自行查阅卡方分布的定义和性质。这么一来,我们就能看出,是的无

3、偏估计,而则不是的无偏估计。但是我们可以通过对样本方差进行重新构造,从而是就是的无偏估计。我们定义:这样我们重新来求解方差的期望:这样一来,就是的无偏估计,这也就是这个公式的由来。3)这两个公式的应用。在实际中,公式(2)用的更多。因为当样本容量比较小的时候,公式(1)会过小的估计实际标准差;如果样本容量较大,公式(1)和公式(2)很接近。这时候公式(1)叫做渐近无偏估计,当然还是比不上公式(2)的无偏估计喽。看了上面这段话,你可能还不知道该用哪个。其实是这样的:如果我们想求一批数据的标准差,那么自然就用公式(1)

4、。如果我们是利用现在的样本估计真实的分布,那么就用公式(2)。4)在EXCEL中,方差是VAR(),标准偏差是STDEV(),函数里解释是基于样本,分母是除的N-1,其实就是公式(2)。还有个VARP()和STDEVP(),基于样本总体,分母是N,也就是说你关注的就是这批数据。在Excel透视表中标准偏差为=STDEVA()总体标准偏差为=STDEVPA()变异系数又称“标准差率”,是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。当进行两个或多个资料变异程度的比较时,如果度量单位与平均数相同,可以直接利用标准差来比较。

5、如果单位和(或)平均数不同时,比较其变异程度就不能采用标准差,而需采用标准差与平均数的比值(相对值)来比较。  标准差与平均数的比值称为离散系数或变异系数,记为C.V。变异系数可以消除单位和(或)平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。  标准变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(CoefficientofVariance)表示。  CV(CoefficientofVariance):标准差与均值的比率

6、。  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。一组数据的标准差与其相应的均值之比,是测度数据离散程度的相对指标,其作用主要是用于比较不同组别数据的离散程度。其计算公式为v=S/(X的平均值)

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