标准偏差怎么算，标准偏差是用来做什么的它有什么好处 _偏差

1，标准偏差是用来做什么的它有什么好处标准偏差(Std Dev,Standard Deviation) -统计学名词。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。贝塔值用来量化个别投资工具相对整个市场的波动，将个别风险引起的价格变化和整个市场波动分离开来。贝塔值采用回归法计算，将整个市场波动带来的风险确定为1 。当某项资产的价格波动与整个市场波动一致时，其贝塔值也等于1；如果价格波动幅度大于整个市场，其贝塔值则大于1；如果价格波动小于市场波动，其贝塔值便小于1 。标准偏差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。

2，SPC报表中的标准差用极差法算还是公式算如果标准差法算出的结果大很多，那可能是因为过程发生了偏移，也就是说没达到稳定状态，检查看看吧。另：不必纠缠于算法了吧，都是用极差的，标准程序，大家都在用。spc中的sigma算法应该用极差法两者都有应用，前者相对简单，按我理解你计算的可能是PPK(后者)而非CPK计(前者)你好！前者是调整之后的标准差,也就是除去了过程的异因,是针对于长期过程稳定的状态,一般计算CPK值用这个,而后者是实际的标准差,一般针对过程不稳定初期时的过程能力,ppk值所以取决于你的过程的状态如果对你有帮助，望采纳。当然应该用极差法。用极差法计算的是西格玛（估），用标准差公式计算的是西格玛（样），即，极差法计算的是全样本的西格玛值，而标准差公式计算的是部分样本的，假如标准差公式计算时，n=所有样本的数量，则两者的值是一致的。

3，标准偏差怎么算标准偏差公式：S = Sqr(∑(xn-x拨)^2 /(n-1))公式中∑代表总和，x拨代表x的算术平均值，^2代表二次方，Sqr代表平方根例：分析铁矿石中铁的质量分数，得到如下数据：37.45，37.20，37.50，37.30，37.25（%）s的平均值=37.34%偏差依次为：0.11 —0.14 — 0.04 0.16 —0.19S^2=[(0.11)^2+(—0.14 )^2+(— 0.04 )^2+(0.16 )^2+(—0.19)^2]/（5-1）=0.0169%标准偏差 S = Sqr(S^2)=0.13%标准差是方差的平方根，衡量数据的波动情况。高斯做出的最小二乘法，衡量数据的贴切程度。用各个数据减去均值在平方（平方后总为正），把这些正值加起来，越大就说明数据的波动大，反之则小。建议看看最小二乘法的内容。很多符号难打，推导过程有两页，在高等数理统计这书中有。兄台的问题，实际上需要用到概率与统计的许多定理才能解答。实际上本人愚见：这些东西重要的知道它内涵，推导只是繁复的计算与求证，衡量数据偏差大小，对数据作适当线形变换，在坐标中作出散点图，这些散点都帖附在一条直线周围，这条直线就是对总体的估计值，对它们的平方和求期望，即波动值的期望。【标准偏差怎么算，标准偏差是用来做什么的它有什么好处】

4，怎样在计算器上计算方差和标准差不是电脑上的 1.启用标准偏差模式:打开计算器 > 查看(v) > 选择"科学型" > 单击计算器左边的"sta"按钮(此时会弹出一个统计框)2.数据编辑:(例子:数据[25,34,13])在统计框内单击"全清(a)"按钮 > 返回计算器 > 输入数据"25" > 单击计算器左边的"dat"按钮 > 输入数据"34" > 单击计算器左边的"dat"按钮 > 输入数据"13" > 单击计算器左边的"dat"按钮 (此时统计框已记录下数据[25,34,13])3.标准偏差计算:平均值 -- "ave"按钮总和-- "sum"按钮样本标准差[不是标准差或方差] -- "s"按钮方差:先求出样本标准差,然后平方,除以样本数量,再乘以(样本数量减1),才得出方差标准差:将方差开方1)有的计算器就有计算平均值和标准差的功能，只要输入原始数据，点击平均值键和标准差键立马出结果。2)没有上述功能的，做法如下：a. 先计算平均值：把原始数据，累加起来，再除以数据个数等于平均值；再算出平均值的平方，备用；b. 再计算均方值：输入每一个原始数据，再平方，累加起来到均方值，备用；c. 用均方值减去平均值的平方等于方差；方差再开方就是标准差。可以用电脑上的附件中的计算器试一下，很方便的。5，什么是收益的标准差怎样计算呢收益率的标准差，衡量的是实际收益率围绕预期收益率（即平均收益率）分布的离散度，反映的是投资的风险。收益率的标准差，是先求收益率离差平方和的平均数，再开平方得来。计算过程是将实际收益率减去预期收益率，得到收益率的离差；再将各个离差平方，并乘上该实际收益率对应的概率后进行加总，得到收益率的方差，将方差开平方就得到标准差。所谓期望收益标准差决策法，是指根据投资的期望收益和收益标准差进行风险型决策的方法。期望收益标准差决策法的类型[1]通常有以下两种具体做法：(1)最大期望收益法。用未来收益的期望值作为未来真实收益的代表，并据此利用净现值法、收益率法等进行投资决策，称为最大期望收益法。它是风险条件下(未来收益不确定条件下)简单易行和常用的决策方法。期望收益法的缺点是没有考虑风险状况，因此投资要冒很大风险。(2)期望标准差法。汉瑞·马可威士(Harry Markowitz)提出了一个为大家所接受的决策定律，即所谓期望标准差法。这条定律可叙述如下：在A、B两个项目中，如果下面两个条件有一条满足，项目A便好于项目B：(1)A的期望收益大于或等于B的期望收益，且A的收益标准差小于B的收益标准差。公式表示为：E(A)≥E(B)且(A)< (B) 。(2)A的期望收益大于B的期望收益，且A的收益标准差小于或等于B的收益标准差：E(A)E(B)且(A)≤(B) 。由于收益标准差表示风险大小．故这条定律的意思就是：(1)在收益相等的情况下选择风险小的项目；(2)在风险相等的情况下选择收益大的项目。收益率标准差衡量实际收益率围绕预期收益率（即平均收益率）分布离散度反映投资风险收益率标准差先求收益率离差平方和平均数再开平方得来计算过程实际收益率减去预期收益率得收益率离差；再各离差平方并乘上该实际收益率对应概率进行加总得收益率方差方差开平方得标准差所谓期望收益标准差决策法指根据投资期望收益和收益标准差进行风险型决策方法期望收益标准差决策法类型[1]通常有下两种具体做法：(1)大期望收益法用未来收益期望值作未来真实收益代表并据此利用净现值法、收益率法等进行投资决策称大期望收益法风险条件下(未来收益确定条件下)简单易行和常用决策方法期望收益法缺点没有考虑风险状况因此投资要冒大风险(2)期望标准差法汉瑞·马威士(harry markowitz)提出了大家所接受决策定律即所谓期望标准差法条定律叙述下：a、b两项目下面两条件有条满足项目a便好于项目b：(1)a期望收益大于或等于b期望收益且a收益标准差小于b收益标准差公式表示：e(a)≥e(b)且(a)< (b)(2)a期望收益大于b期望收益且a收益标准差小于或等于b收益标准差：e(a)e(b)且(a)≤(b)由于收益标准差表示风险大小．故条定律意思：(1)收益相等情况下选择风险小项目；(2)风险相等情况下选择收益大项目6，标准差有标准吗标准差是各数据偏离平均数的距离，它是离差平方和平均后的方根。不是标准差越大，数据就越分散。因为标准差的大小跟数据的计量单位有关。例如同一组有关长度的数据，用“米”表示与用“厘米”表示，得到的标准差相差100倍。若想比较分散程度，用标准差除以平均值，这样就消除了计量单位的影响。1标准差标准差(s 或sd) ,是用来反映变异程度,当两组观察值在单位相同、均数相近的情况下,标准差越大,说明观察值间的变异程度越大。即观察值围绕均数的分布较离散,均数的代表性较差。反之,标准差越小,表明观察值间的变异较小,观察值围绕均数的分布较密集,均数的代表性较好。在医学研究中,对于标准差的大小,原则上应该控制在均值的12 %以内,如果标准差过大,将直接影响研究的准确性。数理统计表明,在标准正态分布曲线下的面积是有规律性的,根据这一规律,人们经常用均数加减标准差来计算样本观察值数量的理论分布,并以此来鉴定样本的代表性。即: x ±110 s表示68127 %的观察值在此范围之内; x ±1196 s表示95 %的观察值在此范围内; x ±2158 s表示99 %的观察值在此范围内。如果取得的样本资料的实际分布与理论分布非常接近,证明该样本具有代表性。反之,则需要重新修正抽样方法或样本含量。x ±1196 s 是确定正常值的方法,经常在工作中被采用,也称为95 %正常值范围。2标准误标准误( sx 或s e ) ,是样本均数的抽样误差。在实际工作中,我们无法直接了解研究对象的总体情况,经常采用随机抽样的方法,取得所需要的指标,即样本指标。样本指标与总体指标之间存在的差别,称为抽样误差,其大小通常用均数的标准误来表示。数理统计证明,标准误的大小与标准差成正比,而与样本含量( n ) 的平分根成反比,即: sx = s/ n 这就是标准误的计算方法。抽样研究的目的之一,是用样本指标来估计总体指标。例如:用样本均数来估计总体均数。由于两者间存在抽样误差,且不同的样本可能得到不同的估计值,因此,常用“区间估计”的方法,来估计总体均数的范围。即: x ±1196 sx 表示总体均数的95 %可信区间; x ±2158 sx 表示总体均数的99 %可信区间。95 %可信区间指的是:在x ±1196 sx 范围中,包括总体均数的可能性为95 % ,也就是说,在100 次抽样估计中,可能有95 次正确(包括总体均数) ,有5 次错误(不包括总体均数)。99 %可信区间也是这个道理,只是包括的范围更大。在实际工作中,由于抽取的样本较小,不呈标准正态分布( u 分布) ,而遵从t 分布,所以常用t 值代替1196 或2158 。可在t 值表上查出不同自由度( n ′) 下、不同界值时的t 值。可见到自由度越小, t 值越大,当自由度逐渐增大时, t 值也逐渐接近1196 或2158 ,当n ′= ∞时, t 值就完全被其代替了。所以,我们常用x ± t 0105 sx 表示总体均数的95 %可信区间,用x ± t 0101 sx 表示总体均数的99 %可信区间。综上所述,标准差与标准误尽管都是反映变异程度的指标,但这是两个不同的统计学概念。标准差描述的是样本中各观察值间的变异程度,而标准误表示每个样本均数间的变异程度,描述样本均数的抽样误差,即样本均数与总体均数的接近程度,也可以称为样本均数的标准差。二者不可混淆。由此可见,在众多的医刊上出现的x ±s 的表示方法是错误的。原因就是混淆了二者的概念。当两样本均数进行比较时,正确的用法应该是x ±t0105( n′) sx。7，什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。平均值的标准偏差。就是在平均制的基础上允许由上下的幅度存在。这个幅度是因为这个产品不同。也是不同的。s/n?平均值的标准偏差时相对于单次测量标准偏差而言的，在随机误差正态分布曲线中作为标准来描述其分散程度：在一定测量条件下（真值未知），对同一被测几何量进行多组测量(每组皆测量N 次)，则对应每组N 次测量都有一个算术平均值，各组的算术平均值不相同。不过，它们的分散程度要比单次测量值的分散程度小得多。描述它们的分散程度同样可以用标准偏差作为评定指标。根据误差理论，测量列算术平均值的标准偏差σχ 与测量列单次测量值的标准偏差σ 存在如下关系σχ=σ /√n ----------------------单次测量标准偏差：（贝塞尔公式计算）见图片残余误差νi 即测得值与算术平均值之差N：测量次数原发布者:lisuyan210第二章误差及分析数据的处理重点：误差、偏差的概念及表达；有效数字的位数及运算方法；有限次测定数据的处理方法。难点：有限次测定数据的处理方法本章教学要求：1、误差、偏差的概念及表达。2、误差产生的原因及特点，避免方法。3、有限次测定数据的处理方法4、有效数字的位数及运算方法第一节概述????误差客观存在定量分析数据的归纳和取舍（有效数字）计算误差，评估和表达结果的可靠性和精密度了解原因和规律，减小误差，测量结果→真值第二节测量误差一、误差分类及产生原因二、误差的表示方法三、提高分析结果准确度的方法一、误差分类及产生原因（一）系统误差及其产生原因（二）偶然误差及其产生原因（一）系统误差（可定误差）:由可定原因产生1．特点：单向性、可消除、重现2．分类：按来源分a．方法误差：方法不恰当产生b．仪器与试剂误差：仪器不精确和试剂中含被测组分或不纯组分产生c．操作误差：操作方法不当引起（二）偶然误差（随机误差，不可定误差）：由不确定原因引起特点：1)不具单向性（大小、正负不定）2)不可消除（原因不定）但可减小（测定次数↑）3)分布服从统计学规律（正态分布）二、误差的表示方法（一）准确度与误差（二）精密度与偏差（三）准确度与精密度的关系(一)准确度与误差1．准确度：指测量结果与真值的接近程度2．误差（1）绝对误差：测量值与真