善士六合 -
在excel中利用公式中的STDEVP函数就能计算出一组数据的标准差。具体操作请参照以下步骤。
1、在电脑上打开需要计算标准差的excel数据文件，进入编辑菜单界面。
2、选择标准差要出现的单元格，然后用鼠标点击单元格进行框选。
3、在界面的上方的菜单栏“公式”选项中找到“自动求和”选项，点击后会出现一个下拉菜单，选中“其他函数”。
4、出现“插入函数”的窗口，在“选择类别”栏选择“全部”，在“选择函数”栏找到标准差的函数STDEVP并选中，然后点击“确定”退出此窗口。
5、出现“函数参数”的窗口，在第一栏选择需要计算标准差的数据，选择完后，点击“确定”退出设置窗口。
6、完成以上设置后，Excel就自动计算出了目标数据的标准差。
瑞瑞爱吃桃 -
计算标准差可以用STDEVP函数，该函数是根据作为参数给定的整个总体计算标准偏差。标准偏差可以测量值在平均值（中值）附近分布的范围大小。
软件工具：Excel 2013
1、STDEVP函数的格式为：STDEVP(number1,[number2],...)。number1参数是必须要的，number2可选，参数中也是数组形式。
2、例：对A1:A10计算标准差，在B1中输出结果。
3、在B1中输入=STDEVP(A1:A10) 按回车键确认。
4、确认后返A1:A10的标准差 30.653059
meira -
Microsoft Excel 提供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，在建立复杂统计或工程分析时可节省步骤。只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适当的统计或工程宏函数，在输出表格中显示相应的结果。其中有些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。
相关的工作表函数 Excel 还提供了许多其他统计、财务和工程工作表函数。某些统计函数是内置函数，而其他函数只有在安装了“分析工具库”之后才能使用。
访问数据分析工具 “分析工具库”包括下述工具。要使用这些工具，请单击“工具”菜单上的“数据分析”。如果没有显示“数据分析”命令，则需要加载“分析工具库”加载项 （加载项：为 Microsoft Office 提供自定义命令或自定义功能的补充程序。）程序。
方差分析
方差分析工具提供了几种方差分析工具。具体使用哪一种工具则根据因素的个数以及待检验样本总体中所含样本的个数而定。
方差分析：单因素 此工具可对两个或更多样本的数据执行简单的方差分析。此分析可提供一种假设测试，该假设的内容是：每个样本都取自相同基础概率分布，而不是对所有样本来说基础概率分布都不相同。如果只有两个样本，则工作表函数 TTEST 可被平等使用。如果有两个以上样本，则没有合适的 TTEST 归纳和“单因素方差分析”模型可被调用。
方差分析：包含重复的双因素 此分析工具可用于当数据按照二维进行分类时的情况。例如，在测量植物高度的实验中，植物可能使用不同品牌的化肥（例如 A、B 和 C），并且也可能放在不同温度的环境中（例如高和低）。对于这 6 对可能的组合 {化肥，温度}，我们有相同数量的植物高度观察值。使用此方差分析工具，我们可检验：
使用不同品牌化肥的植物的高度是否取自相同的基础总体；在此分析中，温度可以被忽略。
不同温度下的植物的高度是否取自相同的基础总体；在此分析中，化肥可以被忽略。
是否考虑到在第 1 步中发现的不同品牌化肥之间的差异以及第 2 步中不同温度之间差异的影响，代表所有 {化肥，温度} 值的 6 个样本取自相同的样本总体。另一种假设是仅基于化肥或温度来说，这些差异会对特定的 {化肥，温度} 值有影响。
方差分析：无重复的双因素 此分析工具可用于当数据按照二维进行分类且包含重复的双因素的情况。但是，对于此工具，假设每一对值只有一个观察值（例如，在上面的示例中的 {化肥，温度} 值）。使用此工具我们可以应用方差分析的第 1 和 2 步检验：包含重复的双因素情况，但没有足够的数据应用第 3 步的数据。
相关系数
CORREL 和 PEARSON 工作表函数可计算两组不同测量值变量之间的相关系数，条件是当每种变量的测量值都是对 N 个对象进行观测所得到的。（任何对象的任何丢失的观测值都会引起在分析中忽略该对象。）系数分析工具特别适合于当 N 个对象中的每个对象都有多于两个测量值变量的情况。它可提供输出表和相关矩阵，并显示应用于每种可能的测量值变量对的 CORREL（或 PEARSON）值。
与协方差一样，相关系数是描述两个测量值变量之间的离散程度的指标。与协方差的不同之处在于，相关系数是成比例的，因此它的值独立于这两种测量值变量的表示单位。（例如，如果两个测量值变量为重量和高度，如果重量单位从磅换算成千克，则相关系数的值不改变）。任何相关系数的值必须介于 -1 和 +1 之间。
可以使用相关分析工具来检验每对测量值变量，以便确定两个测量值变量的变化是否相关，即，一个变量的较大值是否与另一个变量的较大值相关联（正相关）；或者一个变量的较小值是否与另一个变量的较大值相关联（负相关）；还是两个变量中的值互不关联（相关系数近似于零）。
协方差
“相关”和“协方差”工具可在相同设置下使用，当您对一组个体进行观测而获得了 N 个不同的测量值变量。“相关”和“协方差”工具都可返回一个输出表和一个矩阵，分别表示每对测量值变量之间的相关系数和协方差。不同之处在于相关系数的取值在 -1 和 +1 之间，而协方差没有限定的取值范围。相关系数和协方差都是描述两个变量离散程度的指标。
“协方差”工具为每对测量值变量计算工作表函数 COVAR 的值。（当只有两个测量值变量，即 N=2 时，可直接使用函数 COVAR，而不是协方差工具）在协方差工具的输出表中的第 i 行、第 j 列的对角线上的输入值就是第 i 个测量值变量与其自身的协方差；这就是用工作表函数 VARP 计算得出的变量的总体方差。
可以使用协方差工具来检验每对测量值变量，以便确定两个测量值变量的变化是否相关，即，一个变量的较大值是否与另一个变量的较大值相关联（正相关）；或者一个变量的较小值是否与另一个变量的较大值相关联（负相关）；还是两个变量中的值互不关联（协方差近似于零）。
描述统计
“描述统计”分析工具用于生成数据源区域中数据的单变量统计分析报表，提供有关数据趋中性和易变性的信息。
指数平滑
“指数平滑”分析工具基于前期预测值导出相应的新预测值，并修正前期预测值的误差。此工具将使用平滑常数 a，其大小决定了本次预测对前期预测误差的修正程度。
注释 0.2 到 0.3 之间的数值可作为合理的平滑常数。这些数值表明本次预测应将前期预测值的误差调整 20% 到 30%。大一些的常数导致快一些的响应但会生成不可靠的预测。小一些的常数会导致预测值长期的延迟。
F-检验双样本方差
“F-检验双样本方差”分析工具通过双样本 F-检验，对两个样本总体的方差进行比较。
例如，您可在一次游泳比赛中对每两个队的时间样本使用 F-检验工具。该工具提供空值假设的检验结果，该假设的内容是：这两个样本来自具有相同方差的分布，而不是方差在基础分布中不相等。
该工具计算 F-统计（或 F-比值）的 F 值。F 值接近于 1 说明基础总体方差是相等的。在输出表中，如果 F < 1，则当总体方差相等且根据所选择的显著水平“F 单尾临界值”返回小于 1 的临界值时，“P(F <= f) 单尾”返回 F-统计的观察值小于 F 的概率 Alpha。如果 F > 1，则当总体方差相等且根据所选择的显著水平，“F 单尾临界值”返回大于 1 的临界值时，“P(F <= f) 单尾”返回 F-统计的观察值大于 F 的概率 Alpha。
傅立叶分析
“傅立叶分析”分析工具可以解决线性系统问题，并能通过快速傅立叶变换 (FFT) 进行数据变换来分析周期性的数据。此工具也支持逆变换，即通过对变换后的数据的逆变换返回初始数据。
直方图
“直方图”分析工具可计算数据单元格区域和数据接收区间的单个和累积频率。此工具可用于统计数据集中某个数值出现的次数。
例如，在一个有 20 名学生的班里，可按字母评分的分类来确定成绩的分布情况。直方图表可给出字母评分的边界，以及在最低边界和当前边界之间分数出现的次数。出现频率最多的分数即为数据集中的众数。
移动平均
“移动平均”分析工具可以基于特定的过去某段时期中变量的平均值，对未来值进行预测。移动平均值提供了由所有历史数据的简单的平均值所代表的趋势信息。使用此工具可以预测销售量、库存或其他趋势。预测值的计算公式如下：
式中：
N 为进行移动平均计算的过去期间的个数
Aj 为期间 j 的实际值
Fj 为期间 j 的预测值
随机数发生器
“随机数发生器”分析工具可用几个分布中的一个产生的独立随机数来填充某个区域。可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。
例如，可以使用正态分布来表示人体身高的总体特征，或者使用双值输出的伯努利分布来表示掷币实验结果的总体特征。
排位与百分比排位
“排位与百分比排位”分析工具可以产生一个数据表，在其中包含数据集中各个数值的顺序排位和百分比排位。该工具用来分析数据集中各数值间的相对位置关系。该工具使用工作表函数 RANK 和 PERCENTRANK。RANK 不考虑重复值。如果希望考虑重复值，请在使用工作表函数 RANK 的同时，使用帮助文件中所建议的函数 RANK 的修正因素。
回归分析
回归分析工具通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合来执行线性回归分析。本工具可用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量影响的。
例如，观察某个运动员的运动成绩与一系列统计因素的关系，如年龄、身高和体重等。可以基于一组已知的成绩统计数据，确定这三个因素分别在运动成绩测试中所占的比重，使用该结果对尚未进行过测试的运动员的表现作出预测。
回归工具使用工作表函数 LINEST。
抽样分析
抽样分析工具以数据源区域为总体，从而为其创建一个样本。当总体太大而不能进行处理或绘制时，可以选用具有代表性的样本。如果确认数据源区域中的数据是周期性的，还可以对一个周期中特定时间段中的数值进行采样。
例如，如果数据源区域包含季度销售量数据，则以四为周期进行取样，将在输出区域中生成与数据源区域中相同季度的数值。
t-检验
“双样本 t-检验”分析工具基于每个样本检验样本总体平均值是否相等。这三个工具分别使用不同的假设：样本总体方差相等；样本总体方差不相等；两个样本代表处理前后同一对象上的观察值。
对于以下所有三个工具，t-统计值 t 被计算并在输出表中显示为“t Stat”。数据决定了 t 是负值还是非负值。假设基于相等的基础总体平均值，如果 t < 0，则“P(T <= t) 单尾”返回 t-统计的观察值比 t 更趋向负值的概率。如果 t >=0，则“P(T <= t) 单尾”返回 t-统计的观察值比 t 更趋向正值的概率。“t 单尾临界值”返回截止值，这样，t-统计的观察值将大于或等于“t 单尾临界值”的概率就为 Alpha。
“P(T <= t) 双尾”返回将被观察的 t-统计的绝对值大于 t 的概率。“P 双尾临界值”返回截止值，这样，被观察的 t-统计的绝对值大于“P 双尾临界值”的概率就为 Alpha。
t-检验：双样本等方差假设 本分析工具可进行双样本学生 t-检验。此 t-检验窗体先假设两个数据集取自具有相同方差的分布，故也称作同方差 t-检验。可以使用此 t-检验来确定两个样本是否来自具有相同总体平均值的分布。
t-检验：双样本异方差假设 本分析工具可进行双样本学生 t-检验。此 t-检验窗体先假设两个数据集取自具有不同方差的分布，故也称作异方差 t-检验。如同上面的“等方差”情况，可以使用此 t-检验来确定两个样本是否来自具有相同总体平均值的分布。当两个样本中有截然不同的对象时，可使用此检验。当对于每个对象具有唯一一组对象以及代表每个对象在处理前后的测量值的两个样本时，则应使用下面所描述的成对检验。
用于确定统计值 t 的公式如下：
下列公式可用于计算自由度 df。因为计算结果一般不是整数，所以 df 的值被舍入为最接近的整数以便从 t 表中获得临界值。因为有可能为 TTEST 计算出一个带有非整数 df 的值，所以 Excel 工作表函数 TTEST 使用计算出的、未进行舍入的 df 值。由于这些决定自由度（TTEST 函数的结果）的不同方式，此 t-检验工具将与“异方差”情况中不同。
t-检验：成对双样本平均值 当样本中存在自然配对的观察值时（例如，对一个样本组在实验前后进行了两次检验），可以使用此成对检验。此分析工具及其公式可以进行成对双样本学生 t-检验，以确定取自处理前后的观察值是否来自具有相同总体平均值的分布。此 t-检验窗体并未假设两个总体的方差是相等的。
注释 由此工具生成的结果中包含有合并方差，亦即数据相对于平均值的离散值的累积测量值，可以由下面的公式得到：
z-检验
“z-检验：双样本平均值”分析工具可对具有已知方差的平均值进行双样本 z-检验。此工具用于检验两个总体平均值之间存在差异的空值假设，而不是单方或双方的其它假设。如果方差已知，则应该使用工作表函数 ZTEST。
当使用“z-检验”工具时，应该仔细理解输出。当总体平均值之间没有差别时，“P(Z <= z) 单尾”是 P(Z >= ABS(z))，即与 z 观察值沿着相同的方向远离 0 的 z 值的概率。当总体平均值之间没有差异时，“P(Z <= z) 双尾”是 P(Z >= ABS(z) 或 Z <= -ABS(z))，即沿着任何方向（而非与观察到的 z 值的方向一致）远离 0 的 z 值的概率。双尾结果只是单尾结果乘以 2。z-检验工具还可用于当两个总体平均值之间的差异具有特定的非零值的空值假设的情况。
例如，可以使用此检验来确定两种汽车之间的性能差异情况。
人类地板流精华 -
stdevp函数是对一组或多组数
你不会只针对一个单元格计算标准差吧?
比如stdevp(A1:A10) 就可以计算标准差了,不会提示输入参数太少
stdevp与stdev的区别,请参考函数帮助:
STDEV 估算样本的标准偏差。标准偏差反映相对于平均值 (mean) 的离散程度。
语法
STDEV(number1,number2,...)
Number1,number2,... 为对应于总体样本的 1 到 30 个参数。也可以不使用这种用逗号分隔参数的形式，而用单个数组或对数组的引用。
说明
函数 STDEV 假设其参数是总体中的样本。如果数据代表全部样本总体，则应该使用函数 STDEVP 来计算标准偏差。
此处标准偏差的计算使用“无偏差”或“n-1”方法。
STDEVP 返回以参数形式给出的整个样本总体的标准偏差。标准偏差反映相对于平均值 (mean) 的离散程度。
语法
STDEVP(number1,number2,...)
Number1,number2,... 为对应于样本总体的 1 到 30 个参数。也可以不使用这种用逗号分隔参数的形式，而用单个数组或对数组的引用。
文本和逻辑值（TRUE 或 FALSE）将被忽略。如果不能忽略逻辑值和文本，则请使用 STDEVPA 工作表函数。
说明
函数 STDEVP 假设其参数为整个样本总体。如果数据代表样本总体中的样本，应使用函数 STDEV 来计算标准偏差。
对于大样本容量，函数 STDEV 和 STDEVP 计算结果大致相等。
此处标准偏差的计算使用“有偏差”和“n”方法。
凡尘 -
调用函数
STDEV
估算样本的标准偏差。标准偏差反映相对于平均值 (mean) 的离散程度。
语法
STDEV(number1,number2,...)
Number1,number2,... 为对应于总体样本的 1 到 30 个参数。也可以不使用这种用逗号分隔参数的形式，而用单个数组或对数组的引用。
说明
函数 STDEV 假设其参数是总体中的样本。如果数据代表全部样本总体，则应该使用函数 STDEVP 来计算标准偏差。
此处标准偏差的计算使用“无偏差”或“n-1”方法。
函数 STDEV 的计算公式如下：
其中 x 为样本平均值 AVERAGE(number1,number2,…)，n 为样本大小。
忽略逻辑值（TRUE 或 FALSE）和文本。如果不能忽略逻辑值和文本，请使用 STDEVA 工作表函数。
示例
假设有 10 件工具在制造过程中是由同一台机器制造出来的，并取样为随机样本进行抗断强度检验。
如果您将示例复制到空白工作表中，可能会更易于理解该示例。
操作方法
创建空白工作簿或工作表。
请在“帮助”主题中选取示例。不要选取行或列标题。
从帮助中选取示例。
按 Ctrl+C。
在工作表中，选中单元格 A1，再按 Ctrl+V。
若要在查看结果和查看返回结果的公式之间切换，请按 Ctrl+`（重音符），或在“工具”菜单上，指向“公式审核”，再单击“公式审核模式”。
A
1 强度
2 1345
3 1301
4 1368
5 1322
6 1310
7 1370
8 1318
9 1350
10 1303
11 1299
公式 说明（结果）
=STDEV(A2:A11) 假定仅生产了 10 件工具，其抗断强度的标准偏差 (27.46391572)
方差分析
EXCEL的数据处理除了提供了很多的函数外，但这个工具必须加载相应的宏后才能使用，操作步骤为：点击菜单“工具-加载宏”，会出现一个对话框，从中选择“分析工具库”，点击确定后，在工具菜单栏内出现了这个分析工具。
如果你的电脑中没有出现分析工具库，则需要使用OFFICE的安装光盘，运行安装程序。在自定义中点开EXCEL，找到分析工具库，选择“在本机运行”，安装添加即可。
在数据分析工具库中提供了3种基本类型的方差分析：单因素方差分析、双因素无重复试验和可重复试验的方差分析，本节将分别介绍这三种方差分析的应用：
单因素方差分析
在进行单因素方差分析之前，须先将试验所得的数据按一定的格式输入到工作表中，其中每种水平的试验数据可以放在一行或一列内，具体的格式如表，表中每个水平的试验数据结果放在同一行内。
数据输入完成以后，操作“工具-数据分析”，选择数据分析工具对话框内的“单因素方差分析”，出现一个对话框，对话框的内容如下：
1．输入区域：选择分析数据所在区域，可以选择水平标志，针对表中数据进行分析时选取（绿色）和***区域。
2．分组方式：提供列与行的选择，当同一水平的数据位于同一行时选择行，位于同一列时选择列，本例选择行。
3．如果在选取数据时包含了水平标志，则选择标志位于第一行，本例选取。
4．α：显著性水平，一般输入0.05，即95%的置信度。
5．输出选项：按需求选择适当的分析结果存储位置。
双因素无重复试验方差分析
与单因素方差分析类似，在分析前需将试验数据按一定的格式输入工作表中。
数据输入完成以后，操作“工具-数据分析”，选择数据分析工具库中的“双因素无重复方差分析”，出现一个对话框，对话框的内容如下：
1．输入区域：选择数据所在区域，可以包含因素水平标志。
2．如果数据输入时选择了因素水平标志，请选择标志按钮。
3．显著性水平α：根据实际情况输入，一般选择0.05。
4．输出选项：按需要选择分析结果存储的位置。
双因素可重复方差分析
双因素可重复方差分析与双因素无重复方差分析数据输入的区别在于对重复试验数据的处理，就是将重复试验的数据叠加起来。
数据输入完成以后，操作“工具-数据分析”，选择数据分析工具库中的“双因素可重复方差分析”，出现一个对话框，对话框的内容基本与双因素无重复方差分析相同，区别在于每一样本的行数选项，在此输入重复试验的次数即可。
若须对数据进行方差分析时，在输入区域选择数据所在区域及因素水平标志，在每一样本的行数处输入3，即每种组合重复3次试验，显著性水平选择0.05。在输出选项中可以按照需求选择分析结果储存的位置。选择确定以后分析结果。
NerveM
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例如求A1到A10这10个数字的标准方差：
首先在B1中输入=POWER(A1-AVERAGE($A$1:$A$10),2)，下拉拖动到B10
然后我们让标准方差显示在C1中，在C1中输入=SQRT(SUM(B1:B10)/10)
九万里风9
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首先选中最后标准差要出现的单元格
点击【开始】-【自动求和】旁边的三角，出现下拉菜单，点击【其他函数】
出现【插入函数】的窗口，点击【选择类别】，选择【全部】，找到标准差的函数【STDEVP】
点击确定后，点击箭头所指的位置，选择数据
选择完成后，再次点击箭头所指的图标，回到设置窗口，点击【确定】
就可以看到计算好的标准差了
阿啵呲嘚 -
创建空白工作簿或工作表。 请在“帮助”主题中选取示例。不要选取行或列标题。
从帮助中选取示例。
按 Ctrl+C。
在工作表中，选中单元格 A1，再按 Ctrl+V。
若要在查看结果和查看返回结果的公式之间切换，请按 Ctrl+`（重音符），或在“工具”菜单上，指向“公式审核”，再单击“公式审核模式”。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
A
强度
1345
1301
1368
1322
1310
1370
1318
1350
1303
1299
公式 说明（结果）
=STDEV(A2:A11) 抗断强度的标准偏差 (27.46391572)
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Excel中共有四个用于计算标准差的公式，其中：
stdevp和stdevpa用于其参数是样本空间中全体样本的情况； stdev和stdeva用于其参数仅仅是样本空间中的一个子集的情况。
四个函数中有两个是以字母A结尾的，表示把逻辑值和文本值都计入了（TRUE 当作 1 ；文本或 FALSE 当作 0 ）；另两个表示忽略逻辑值和文本值。
拌三丝 -
1、选中最后标准差要出现的单元格
2、插入函数，选择标准差函数“STDEVA”
3、在数值范围中选中要计算标准差的所有数据，点确定
bikbok -
Excel标准差怎么计算_百度经验 http://jingyan.baidu.com/article/37bce2be0e1ba01003f3a275.html
大鱼炖火锅 -
打开excel文件，选中需要计算的区域，在上方工具栏选择【开始】，在编辑选项栏中点击【自动求和】旁边的三角，下拉选择【其他函数】，在【选择类别】中选择【全部】，下滑找到【STDEV.P】函数，选择【确定】后弹出【函数参数】对话框，点击【Number】输入栏右边的箭头，在表格中选择要算标准差的区域，最后点击【确定】即可；
或者在上方函数输入栏中，直接输入【=stdevp（）】，在括号里选中要算标准差的区域后，按键盘上的【回车键】即可；
标准差怎么算公式
标准差计算如下：样本标准差=方差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/(n-1))。总体标准差=σ=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/n )。注解:上述两个标准差公式里的x为一组数(n个数据)的算术平均值。当所有数(个数为n)概率性地出现时(对应的n个概率数值和为1)，则x为该组数的数学期望。简单来说，标准差是一组数值自平均值分散开来的程度的一种测量观念。一个较大的标准差，代表大部分的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。因此如果测量值都落在一定数值范围之外，那么可以推论预测值是不合理的。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，代表回报远离过去的回报平均数值，即回报较不稳定，风险越高。相反，标准差数值越小，代表回报较为稳定，风险亦较低。2023-07-22 21:29:411
标准差怎么算 计算公式是什么
标准差σ=方差开平方。标准差是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。即标准差是方差的平方根(方差是离差的平方的加权平均数)。 标准差计算公式 标准差公式是一种数学公式。标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式如下所示： 样本标准差=方差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/（n-1)) 总体标准差=σ=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/n ) 注解：上述两个标准差公式里的x为一组数（n个数据）的算术平均值。当所有数（个数为n）概率性地出现时（对应的n个概率数值和为1），则x为该组数的数学期望。 标准差的意义 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。标准差小说明数据更加准确。 标准差在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它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。 由于方差是数据的平方，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。2023-07-22 21:30:091
标准差的计算公式是什么？
计算公式为：1、（SD）标准差，在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。2、SD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【SD】又叫标准差，又常称均方差，但不同于均方误差，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近，标准差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。2023-07-22 21:30:181
标准差公式是什么？
标准差 ，是离均差平方的算术平均数（即：方差）的算术平方根，用σ表示。公式如下所示：样本标准差=方差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/（n-1))总体标准差=σ=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/n )标准差的性质和应用标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它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。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。2023-07-22 21:30:321
标准差公式是什么？
极差方差标准差公式如下：极差＝最大值－最小值方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数，公式为：标准差：标准差=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/n)。是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。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。扩展资料：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。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。2023-07-22 21:30:501
标准差怎么算公式（标准差怎么计算公式）
标准差公式：样本标准差=方差的算术平方根=s=sqrt^2+^2+......^2)/)；总体标准差=σ=sqrt^2+^2+......^2)/n)。标准差公式是一种数学公式。标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差。标准差是一组数值自平均值分散开来的程度的一种测量观念。定义：标准差是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根，用σ表示，标准差是方差的算术平方根。标准差在概率统计中最常使用作为统计分布程度，还能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。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，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%。对于正态分布，两个标准差之内的比率合起来为95%。对于正态分布，正负三个标准差之内的比率合起来为99%。标准差的应用分析主要包括：1、在投资决策过程中的应用分析，通过标准差指标对投资者预计会面临的风险进行量化，从而为投资者的计划决策提供数据支持。2、在股票市场中的应用分析，通过标准差指标对股票市场中价格波动的不确定性风险进行反映，从而为股票投资者提供分析数据。3、在确定企业最优资本结构中的应用分析，根据投资组合理论，投资的多样化可以为企业分散一定的风险，通过标准差指标可以为企业提供不同筹资方式及资本结构下的收益率和风险系数。其中标准差是一种表示分散程度的概念，主要根据对象的净值于一段时间内的波动情况进行计算所得。2023-07-22 21:31:181
标准差计算公式是什么
标准差计算公式是标准差σ=方差开平方。标准差，中文环境中又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。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。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。 标准差系数，又称为均方差系数，离散系数。它是从相对角度观察的差异和离散程度，在比较相关事物的差异程度时较之直接比较标准差要好些。标准差系数是将标准差与相应的平均数对比的结果。标准差和其他变异指标一样，是反映标志变动度的绝对指标。 它的大小，不仅取决于标准值的离差程度，还决定于数列平均水平的高低。因而对于具有不同水平的数列或总体，就不宜直接用标准差来比较其标志变动度的大小，而需要将标准差与其相应的平均数对比，计算标准差系数，即采用相对数才能进行比较。2023-07-22 21:31:281
标准差公式怎么求？
标准差公式：样本标准差=方差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)+(x2-x)+……(xn-x))/（n-1）)。总体标准差=σ=sqrt(((x1-x)+(x2-x)+……(xn-x))/n)。方差的计算公式为S^2=1/n[（x1-x）^2+（x2-x）^2+……+（xn-x）^2]一、方差和标准差的介绍方差方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。标准差标准差中文环境中又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，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。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。二、方差的意义当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。2023-07-22 21:31:352
标准差的公式
每个数减去平均数的平方和2023-07-22 21:32:026
标准差的计算公式是什么？
样本标准差：(x1-xba)平方+(x2-xba)平方+...(xn-xba)平方，然后除以(n-1)，然后开根号。总体标准差：(x1-xba)平方+(x2-xba)平方+...(xn-xba)平方，然后除以(n)，然后开根号。当母群的性质不清楚时，我们须利用某一量数作为估计数，以帮助了解母数的性质。如：样本平均数乃是母群平均数μ的估计数。当我们只用一个特定的值，亦即数线上的一个点，作为估计值以估计母数时，就叫做点估计。点估计目的是依据样本X=(X1、X2…Xi)估计总体分布所含的未知参数θ或θ的函数g(θ)。一般θ或g(θ)是总体的某个特征值，如数学期望、方差、相关系数等。点估计的常用方法有矩估计法、顺序统计量法、最大似然法、最小二乘法等。扩展资料：参数估计的一种形式。目的是依据样本X=(X1、X2…Xn)估计总体分布所含的未知参数θ或θ的函数g(θ）。一般θ或g(θ)是总体的某个特征值，如数学期望、方差、相关系数（见相关分析）等。θ或g(θ）通常取实数或k维实向量为值。点估计问题就是要构造一个只依赖于样本X的量抭(X)，作为g(θ)的估计值。抭(X)称为g(θ)的估计量。因为k维实向量可表为k维欧几里得空间的一个点，故称这样的估计为点估计。例如，设一批产品的废品率为θ，为估计θ，从这批产品中随机地抽出n个作检查，以X记其中的废品个数，用X/n估计θ，就是一个点估计。又如用样本方差（见统计量）估计总体分布的方差，或用样本相关系数估计总体分布的相关系数，都是常见的点估计。2023-07-22 21:32:561
标准差公式怎样计算?
标准差公式：样本标准差=方差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)+(x2-x)+……(xn-x))/（n-1）)。总体标准差=σ=sqrt(((x1-x)+(x2-x)+……(xn-x))/n)。方差的计算公式为S^2=1/n[（x1-x）^2+（x2-x）^2+……+（xn-x）^2]一、方差和标准差的介绍方差方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。标准差标准差中文环境中又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，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。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。二、方差的意义当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。2023-07-22 21:33:192
标准差的计算公式
标准差的计算公式：标准差，中文环境中又常称均方差，但不同于均方误差（mean squared error，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近）。标准差是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。假设有一组数值X1,X2,X3,......XN（皆为实数），其平均值（算术平均值）为μ，公式如图：扩展资料：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，那么抽样误差就越小，就表明所抽取的样本能够较好地代表总体。参考资料来源：百度百科-标准差2023-07-22 21:33:341
标准差的计算公式
1、标准差=方差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/（n-1）)； 2、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）。 3、标准差，中文环境中又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。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。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。2023-07-22 21:33:551
标准差计算公式?
每个数减平均数的平方相加除以个数，再开平方。例如：12345。平均数为3，方差为2，标准差就为根号22023-07-22 21:34:021
什么叫标准差？标准差的计算公式？
标准差是方差开方后的结果(即方差的算术平方根)。假设这组数据的平均值是m。方差公式s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+...+(xn-m)^2]。方差开根号=√((x1-x")^2+...+(xn-x")^2)/n(x"表示数据的平均数)。拓展资料：假设有一组数值X1,X2,X3,.Xn（皆为实数）,其平均值为μ。标准差也被称为标准偏差,或者实验标准差。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。2023-07-22 21:34:529
标准差公式是什么？
标准误=标准差/n1/2。n是样本量，公式打不上，只能这么写了。公式意思是：标准误等于标准差除以样本量的平方根。标准误，即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反映的是样本均数之间的变异。标准误不是标准差，是多个样本平均数的标准差。标准误用来衡量抽样误差。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。以上内容参考：百度百科-标准差2023-07-22 21:35:371
标准偏差计算公式是什么
样本标准偏差： ， 代表所采用的样本X1,X2,...,Xn的均值。总体标准偏差： ， 代表总体X的均值。例：有一组数字分别是200、50、100、200，求它们的样本标准偏差。 =(200+50+100+200)/4=550/4=137.5 =[(200-137.5)^2+(50-137.5)^2+(100-137.5)^2+(200-137.5)^2]/(4-1)样本标准偏差S=Sqrt(S^2)=75，书上没有错。单次测量的实验标准偏差的公式即为贝塞尔公式，测量值与平均值之差的平方之和（求和公式）除以（n-1)再开方。平均值的实验标准偏差的公式是贝塞尔公式除以根号n，这就变成了你所说的“求和后除以n*(n-1)再开方”。在测量不确定度理论里面，该公式又成为示值重复性引起的标准不确定度的计算公式，这是测量不确定度的一个重要理论与公式。扩展资料：总体标准偏差与样本标准偏差区别：总体标准偏差：针对总体数据的偏差，所以要平均， 。样本标准偏差，也称实验标准偏差：针对从总体抽样，利用样本来计算总体偏差，为了使算出的值与总体水平更接近，就必须将算出的标准偏差的值适度放大，即， 。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。参考资料来源：搜狗百科——标准偏差2023-07-22 21:36:053
标准偏差的计算公式
标准偏差的计算公式是s=sqrt(((x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2)/（n-1）)，标准偏差是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。标准差也被称为标准偏差，标准差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。2023-07-22 21:36:231
投资组合的标准差计算公式是怎样的？
投资组合的标准差计算公式为 σP=W1σ1+W2σ2各种股票之间不可能完全正相关，也不可能完全负相关，所以不同股票的投资组合可以减低风险，但又不能完全消除风险。一般而言，股票的种类越多，风险越小。比如我们投资A、B两个股票，标准差分别为0.10和0.14，分别投资50%，二者的相关系数是0.5，所以组合的标准差为[（0.5*0.10）2+（0.5*0.14）2+2*0.5*0.5*0.10*0.14*0.5]1/2=0.1044，而二者的加权平均数=0.1*0.5+0.14*0.5=0.12，0.1044＜0.12。所以，两种证券之间的相关系数<1,证券组合报酬率的标准差就小于各证券报酬率标准差的加权平均数，这里是因为组合抵消了非系统风险而导致的。扩展资料基金投资组合的两个层次第一层次是在股票、债券和现金等各类资产之间的组合，即如何在不同的资产当中进行比例分配；第二个层次是债券的组合与股票的组合，即在同一个资产等级中选择哪几个品种的债券和哪几个品种的股票以及各自的权重是多少。投资者把资金按一定比例分别投资于不同种类的有价证券或同一种类有价证券的多个品种上，这种分散的投资方式就是投资组合。通过投资组合可以分散风险，即“不能把鸡蛋放在一个篮子里”，这是证券投资基金成立的意义之一。基于风险分散的原理，需要将资金分散投资到不同的投资项目上；在具体的投资项目上，还需要就该项资产做多样化的分配，使投资比重恰到好处。切记，任何最佳的投资组合，都必须做到分散风险。如果你是投资新手，手中只有几千元钱，这个原则或许一时还无法适用；但随着年龄增长，你的收入越来越多时，将手中的资金分散到不同领域绝对是明智之举。这时，“一百减去目前年龄”公式将会非常实用。参考资料来源：百度百科-投资组合2023-07-22 21:36:301
标准差的计算公式是怎样的
标准差计算公式是标准差σ=方差开平方。 标准差系数，又称为均方差系数，离散系数。它是从相对角度观察的差异和离散程度，在比较相关事物的差异程度时较之直接比较标准差要好些。标准差系数是将标准差与相应的平均数对比的结果。标准差和其他变异指标一样，是反映标志变动度的绝对指标。 它的大小，不仅取决于标准值的离差程度，还决定于数列平均水平的高低。因而对于具有不同水平的数列或总体，就不宜直接用标准差来比较其标志变动度的大小，而需要将标准差与其相应的平均数对比，计算标准差系数，即采用相对数才能进行比较。2023-07-22 21:36:441
标准差s等于什么?
标准差公式是：s=sqrt(s^2)。方差公式是：s^2=/n。标准差公式和方差公式是数学统计学中的重要公式。是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量，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。简介简单来说，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。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。2023-07-22 21:36:531
混凝土强度的标准差怎么算
excel,制表，选用函数STDEV，直接就出来了。2023-07-22 21:37:3410
标准误差的计算公式是什么？
设n个测量值的误差为,则这组测量值的标准误差等于：其中E为误差=测定值—真实值。与标准差的区别标准差与标准误差的意义、作用和使用范围均不同。标准差(亦称单数标准差)一般用SD(standarddeviation)表示，是表示个体间变异大小的指标，反映了整个样本对样本平均数的离散程度，是数据精密度的衡量指标；而标准误差一般用SE(standarderror）表示，反映样本平均数对总体平均数的变异程度，从而反映抽样误差的大小，是量度结果精密度的指标。随着样本数(或测量次数)n的增大，标准差趋向某个稳定值，即样本标准差s越接近总体标准差σ，而标准误差则随着样本数(或测量次数)n的增大逐渐减小，即样本平均数越接近总体平均数μ；故在实验中也经常采用适当增加样本数(或测量次数)n减小的方法来减小实验误差，但样本数太大意义也不大。标准差是最常用的统计量，一般用于表示一组样本变量的分散程度；标准误差一般用于统计推断中，主要包括假设检验和参数估计，如样本平均数的假设检验、参数的区间估计与点估计等。2023-07-22 21:38:392
excel怎么计算标准差？
excel的标准差函数是：STDEVP函数。使用STDEVP函数的方法：1、首先点击选中需要计算标准差的单元格位置，并选择上方的“fx”图标插入函数。2、在插入函数对话框中输入STDEVP，并在查找到的结果中双击STDEVP开启函数参数设置。3、在打开的参数设置对话框中选中需要计算标准差的单元格区域，可以根据需要自行选中。4、点击确定后即可对应生成标准差，针对多组数据可以向下填充公式生成批量的计算结果。标准差的两种计算公式如下：std(A)函数求解的是最常见的标准差，此时除以的是N-1。此函数命令不能对矩阵求整体的标准差，只能按照行或者列进行逐个求解标准差，默认情况下是按照列。在MATLAB主窗口中输入std(A)回车，结果输出的是每一列的标准差。代表的是用哪一个标准差函数，如果取0，则代表除以N-1，如果是1代表的是除以N。2023-07-22 21:38:461
标准误差的计算公式是什么
设n个测量值的误差为,则这组测量值的标准误差等于：其中E为误差=测定值—真实值。与标准差的区别标准差与标准误差的意义、作用和使用范围均不同。标准差(亦称单数标准差)一般用SD(standarddeviation)表示，是表示个体间变异大小的指标，反映了整个样本对样本平均数的离散程度，是数据精密度的衡量指标；而标准误差一般用SE(standarderror）表示，反映样本平均数对总体平均数的变异程度，从而反映抽样误差的大小，是量度结果精密度的指标。随着样本数(或测量次数)n的增大，标准差趋向某个稳定值，即样本标准差s越接近总体标准差σ，而标准误差则随着样本数(或测量次数)n的增大逐渐减小，即样本平均数越接近总体平均数μ；故在实验中也经常采用适当增加样本数(或测量次数)n减小的方法来减小实验误差，但样本数太大意义也不大。标准差是最常用的统计量，一般用于表示一组样本变量的分散程度；标准误差一般用于统计推断中，主要包括假设检验和参数估计，如样本平均数的假设检验、参数的区间估计与点估计等。2023-07-22 21:38:581
标准差standard deviation的公式？
N - 1 这个是正确的。另外还有一种不同形式的标准偏差， 分母是 N(N-1)。这个称为平均标准偏差。而 分母是 N-1 这种形式的，全称是 单次测量的标准偏差。平均值 ± 这个标准偏差， 确定了一个范围。任意一次测量值 落在该范围的几率 是 68.3%2023-07-22 21:39:092
标准误差公式是什么
问题一：什么叫标准差？标准差的计算公式？ 一组数据中的每个数分别减去这组数据的平均数的差的平方相加起来除以这组数据的个数，就是该组数据的方差，方差再开平方即为标准差.如数据1、2、3、4、5平均数为3，则方差的计算公式为：[（1-3） ^ 2+（2-3） ^ 2+（3-3） ^ 2+（4-3） ^ 2+（5-3） ^ 2]÷ 5 问题二：标准误差的计算公式是什么啊？ 10分 应该叫标准偏差。公式见附图。 问题三：统计中估计标准误差的公式是什么？ 我书上的是n-2 问题四：Excel中计算标准误 5分 先求一步STDEV再使用 标准误＝标准差/sqrt(N) 实试验过，正确，与SPSS结果一致，n就是每组例数 问题五：标准误差的标准误差估算值的计算方法: 根据右边的公式即可得出.说明: 表示剩余误差.由于求得的n个剩余误差中实际上只有n-1个是独立的.所以,测量次数为n个时,标准误差估算值如右图. 证明:所以:剩余误差中只有n-1个是独立的.2023-07-22 21:39:191
投资组合的标准差怎么计算？
一，投资组合的方差=资产1的方差*资产1的权重的平方+2*资产1的标准差*资产1的权重*资产2的标准差*资产2的权重*二者相关系数+资产2的方差*资产2的权重的平方，标准差也就是风险。他不仅取决于证券组合内各证券的风险，还取决于各个证券之间的关系。二，投资组合的标准差计算公式为 σP=W1σ1+W2σ2 各种股票之间不可能完全正相关，也不可能完全负相关，所以不同股票的投资组合可以减低风险，但又不能完全消除风险。一般而言，股票的种类越多，风险越小。拓展资料：如何做到投资的标的是比较分散的？ 一.相关性分析 1.我们首先可以参考各投资标的之间的相关性，比如在买基金的时候，要注意不同基金之间的相关性——基金的相关性可以用“相关系数”来表达，其数值在-1到+1之间。 2.如果相关系数为正，代表正相关，其数值越趋近于+1，正相关性也就越高； 如果相关系数为负，代表负相关，其数值越趋近于-1，负相关性也就越高。 3.如果你买的两只基金，其相关系数越趋近于-1，那么这两只基金的走势可能就刚好相反，因此也就达到了分散风险的效果。 4.还有另外两个关键因素必须要考虑的，一是均值，二是方差。 ⑴所谓均值，是指投资组合的期望收益率，它是单只证券的期望收益率的加权平均，权重为相应的投资比例。用均值来衡量投资组合的一般收益率。 ⑵所谓方差，是指投资组合的收益率的方差。我们把收益率的标准差称为波动率，表示投资组合的风险。 二、三种常见组合模式 由于不同的人有不同的的投资类型和投资目标，所以在参考以上这两要素选择投资组合时，可从以下这三种基金模式出发： 1.冒险进取型的投资组合 这种组合适合于手中余粮不少、对风险的承受能力也比较强的投资者，每月收入要远远大于支出，将手中的闲散资金用于高风险、高收益组合投资，更能见效。 而如果是在普通的基金投资组合的选择上，可以自己构建偏股型基金组合或股票型基金组合，当然投资方向最好不同的股基。2.稳中求进型的投资组合 这一投资模式适合以下两个年龄段人群：从结婚到35岁期间，这个时间段还是精力充沛阶段、收入增长快，即使跌倒了也能很快爬起来； 还有一个年龄段是45-50岁，这个年龄段的人，家庭负担减轻且家庭略有储蓄，也可以采用这个模式。 在大类资产配置上，可以大概是储蓄保险40%、债券投资20%、黄金股票投资20%、其他投资20%左右这样的一个比例。 3．保守安全型的投资组合 保守安全型投资组合市场风险比较低，投资收益也较为稳定。各种投资的资金分配比例关系大概是：储蓄、保险投资70%（储蓄60%、保险10%）左右，债券投资20%，其他投资10%左右。 保险和储蓄这两种收益平稳、投资较小的投资工具构成了比较稳固的基本，即使其它方面的投资失败，也不会危及到个人的正常生活，而且不能收回本金的可能性也较小。 而如果是在二级市场的投资方面，比如基金投资。2023-07-22 21:39:331
1,2,3,4,5的标准差怎么算
平均值=3 每个数与3相减的差做平方和 得 4+1+0+1+4=1010/5=2 (方差)开根号得 根号2（标准差）2023-07-22 21:39:435
回归标准差的公式是什么？
rss/(n-k) 这是庞皓版教材的计算公式(根据eviews软件回归结果）S.E.= (∑e^2∕(n-k-1) )^(1/2)回归标准差反映的是各变量值与其平均数的平均差异程度，表明其平均数对各变量值的代表性强弱；公式：各变量值与其平均数的差的平方和再求平均数，是方差，方差开平方就是标准差。SE of regression 是标准误，其计算公式为RSS除以（n-k）(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号.RSS是残差平方和即Sum squared resid=342.5486由此内可得标准容误为6.9954扩展资料：标准化回归系数说的重要性则与上面前提中所说的意义不同，这是一种相对的重要性，与某种情况下，自变量间的离散程度有关。标准化回归系数的比较结果只是适用于某一特定环境的，而不是绝对正确的，它可能因时因地而变化。举例来说，从某一次数据中得出，在影响人格形成的因素中，环境因素的Beta值比遗传因素的Beta值大，这只能说明数据采集当时当地的情况，而不能加以任何不恰当的推论，不能绝对地不加任何限定地说，环境因素的影响就是比遗传因素大。事实上，如果未来环境因素的波动程度变小，很可能遗传因素就显得更为重要。参考资料来源：百度百科-标准回归系数2023-07-22 21:41:541
标准差的公式
方差s^2=[(x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2]/n 标准差=方差的算术平方根标准差计算公式的来源 标准差是反应一组数据离散程度最常用的一种量化形式，是表示精密确的最要指标。 虽然样本的真实值是不能知道，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，基检测值应该很紧密的分散在真实值周围。如不紧密，那距真实值的就会大，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与量化它的离散度?有很多种方法： 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。这一方法最为常见，比如比赛中去掉最高最低分就是极差的具体应用。 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均值的程度。因此将数据与均值之差（我们叫它离均差）加起来就能反映出一个准确的离散程度，越大离散度也就越大。 但是由于偶然误差是成正态分布的，离均差有正有负，对于大样本离均差的代数相加为零的。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相加。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，离均差的平方累加成了评价离散度一个指标。 3.方差（S2） 由于离均差的平方累加值与样本个数有关，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。 我们知道，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，对此统计学上早有考虑，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。 4.标准差（SD） 由于方差是数据的平方，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。2023-07-22 21:44:371
标准差（standard error）计算公式是什么？
计算公式为：1、（SD）标准差，在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。2、SD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【SD】又叫标准差，又常称均方差，但不同于均方误差，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近，标准差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。2023-07-22 21:44:441
标准差的计算公式
我们教学书上写的是方差s^2=[(x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2]/n 标准差=方差的算术平方根 就是说下面除的是n 也就是有多少个数据就除以几2023-07-22 21:45:005
标准差和标准误的计算公式
标准误=标准差/n1/2n是样本量，公式打不上，只能这么写了。公式意思是：标准误等于标准差除以样本量的平方根。2023-07-22 21:46:022
标准偏差怎么计算
标准偏差计算公式：S=Sqrt【（∑（xi-x拔）^2）/（N-1）】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。单次测量的实验标准偏差的公式即为贝塞尔公式，测量值与平均值之差的平方之和（求和公式）除以（n-1)再开方。平均值的实验标准偏差的公式是贝塞尔公式除以根号n，这就变成了你所说的“求和后除以n*(n-1)再开方”。在测量不确定度理论里面，该公式又成为示值重复性引起的标准不确定度的计算公式，这是测量不确定度的一个重要理论与公式。2023-07-22 21:46:361
标准差的公式？
标准差公式是一种数学公式。标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式如下所示：标准差计算公式：标准差σ=方差开平方。样本标准差=方差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/（n-1))。总体标准差=σ=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/n )。注解：上述两个标准差公式里的x为一组数（n个数据）的算术平均值。当所有数（个数为n）概率性地出现时（对应的n个概率数值和为1），则x为该组数的数学期望。标准差是什么？标准差，中文环境中又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。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。平均数相同的两组数据，标准差未必相同;原因是它的大小，不仅取决于标准值的离差程度，还决定于数列平均水平的高低。2023-07-22 21:46:501
标准差的计算公式 大家可以了解一下
1、标准差=方差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/（n-1）)； 2、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）。 3、标准差，中文环境中又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。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。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。2023-07-22 21:47:061
标准偏差怎么算?
标准偏差公式：S = Sqrt[(∑(xi-x拔)^2) /（N-1）]公式中∑代表总和,x拔代表x的均值,^2代表二次方,Sqrt代表平方根.2023-07-22 21:47:414
标准差怎么算公式
标准差公式：标准差σ=方差开平方。标准差，中文环境中又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。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。标准差系数，又称为均方差系数，离散系数。它是从相对角度观察的差异和离散程度，在比较相关事物的差异程度时较之直接比较标准差要好些。标准差系数是将标准差与相应的平均数对比的结果。标准差和其他变异指标一样，是反映标志变动度的绝对指标。它的大小，不仅取决于标准值的离差程度，还决定于数列平均水平的高低。因而对于具有不同水平的数列或总体，就不宜直接用标准差来比较其标志变动度的大小，而需要将标准差与其相应的平均数对比，计算标准差系数，即采用相对数才能进行比较。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）。2023-07-22 21:49:541
标准方差的计算公式
先求出总的平均数！例：共给出a.b.c.d.e五位数。它们的平均数求得为x,该组数的方差S=1/5[(a-x)"+(b-x)"+(c-x)"+(d-x)"+(e-x)"]{其中 " 为平方}请采纳，谢谢2023-07-22 21:50:204
金融学标准差的计算公式
金融学标准差的计算公式SD=Sqrt。标准差公式，使用如下标准偏差公式计算标准偏差很容易：SD=Sqrt有很多在线计算器可以为您应用该公式。标准差（Standard Deviation） ，中文环境中又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，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。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。简介标准差（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。标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它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。2023-07-22 21:51:061
投资组合的标准差计算公式是什么？
投资组合的标准差计算公式为 σP=W1σ1+W2σ2各种股票之间不可能完全正相关，也不可能完全负相关，所以不同股票的投资组合可以减低风险，但又不能完全消除风险。一般而言，股票的种类越多，风险越小。比如我们投资A、B两个股票，标准差分别为0.10和0.14，分别投资50%，二者的相关系数是0.5，所以组合的标准差为[（0.5*0.10）2+（0.5*0.14）2+2*0.5*0.5*0.10*0.14*0.5]1/2=0.1044，而二者的加权平均数=0.1*0.5+0.14*0.5=0.12，0.1044＜0.12。所以，两种证券之间的相关系数<1,证券组合报酬率的标准差就小于各证券报酬率标准差的加权平均数，这里是因为组合抵消了非系统风险而导致的。扩展资料基金投资组合的两个层次第一层次是在股票、债券和现金等各类资产之间的组合，即如何在不同的资产当中进行比例分配；第二个层次是债券的组合与股票的组合，即在同一个资产等级中选择哪几个品种的债券和哪几个品种的股票以及各自的权重是多少。投资者把资金按一定比例分别投资于不同种类的有价证券或同一种类有价证券的多个品种上，这种分散的投资方式就是投资组合。通过投资组合可以分散风险，即“不能把鸡蛋放在一个篮子里”，这是证券投资基金成立的意义之一。基于风险分散的原理，需要将资金分散投资到不同的投资项目上；在具体的投资项目上，还需要就该项资产做多样化的分配，使投资比重恰到好处。切记，任何最佳的投资组合，都必须做到分散风险。如果你是投资新手，手中只有几千元钱，这个原则或许一时还无法适用；但随着年龄增长，你的收入越来越多时，将手中的资金分散到不同领域绝对是明智之举。这时，“一百减去目前年龄”公式将会非常实用。参考资料来源：百度百科-投资组合2023-07-22 21:51:341
标准差怎么算？
计算标准差：（1）计算平均值（2）计算方差（3）计算平均方差（4）计算标准差方差：如果有n个数据x1,x2,x3......xn,数据的平均数为x，那么方差s^2=[(x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2]/n标准差：方差的算术平方根因为有两个定义，用在不同的场合如是总体，标准差公式根号内除以n如是样本，标准差公式根号内除以（n-1)因为大量接触的是样本，所以普遍使用根号内除以（n-1)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。参考资料来源：百度百科-标准差2023-07-22 21:51:501
标准误的计算公式是什么？
标准误的计算公式是标准误等于标准差除以N的根号。标准误英文StandardError衡量对应样本统计量抽样误差大小的尺度，标准误用来衡量抽样误差，标准误越小表明样本统计量与总体参数的值越接近，样本对总体越有代表性，用样本统计量推断总体参数的可靠度越大。标准误的特点标准误是统计推断可靠性的指标，此外还需要特别指出的是，标准误还可以指样本标准差，方差等统计量的标准差，不仅仅只是样本均数的标准差，标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方根误差。标准差与标准误都是数理统计学的内容，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，由于被测量的真值是未知数，各测量值的误差也都不知道，因此不能按上式求得标准误差。2023-07-22 21:52:121
标准差计算公式
先求平均数，再用每项减去平均数，再平方，再加起来。这个和除以项数。再开根号 例如，现在有x1，x2，x3平均数x=（x1+x2+x3）/3 标准差={[(x1-x)^2+(x2-x)^2+(x3-x)^2]/3}^0.52023-07-22 21:53:072
标准差公式是什么？
标准差公式是一种数学公式。标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式如下所示：标准差计算公式：标准差σ=方差开平方。样本标准差=方差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/（n-1))。总体标准差=σ=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/n )。注解：上述两个标准差公式里的x为一组数（n个数据）的算术平均值。当所有数（个数为n）概率性地出现时（对应的n个概率数值和为1），则x为该组数的数学期望。标准差是什么？标准差，中文环境中又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。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。平均数相同的两组数据，标准差未必相同;原因是它的大小，不仅取决于标准值的离差程度，还决定于数列平均水平的高低。2023-07-22 21:53:161
标准差怎么求
因为有两个定义,用在不同的场合:如是总体,标准差公式根号内除以n,如是样本,标准差公式根号内除以（n-1),因为我们大量接触的是样本,所以普遍使玫氖?根号内除以（n-1),2023-07-22 21:53:3711
标准误差的计算公式是什么？
设n个测量值的误差为,则这组测量值的标准误差等于：其中E为误差=测定值—真实值。与标准差的区别标准差与标准误差的意义、作用和使用范围均不同。标准差(亦称单数标准差)一般用SD(standard deviation)表示，是表示个体间变异大小的指标，反映了整个样本对样本平均数的离散程度，是数据精密度的衡量指标；而标准误差一般用SE(standard error）表示，反映样本平均数对总体平均数的变异程度，从而反映抽样误差的大小，是量度结果精密度的指标。随着样本数(或测量次数)n的增大，标准差趋向某个稳定值，即样本标准差s越接近总体标准差σ，而标准误差则随着样本数(或测量次数)n的增大逐渐减小，即样本平均数越接近总体平均数μ；故在实验中也经常采用适当增加样本数(或测量次数)n减小的方法来减小实验误差，但样本数太大意义也不大。标准差是最常用的统计量，一般用于表示一组样本变量的分散程度；标准误差一般用于统计推断中，主要包括假设检验和参数估计，如样本平均数的假设检验、参数的区间估计与点估计等。2023-07-22 21:54:481
标准差计算方法
标准差计算方法：标准差=方差的算术平方根=s=sqrt（（（x1-x）^2+（x2-x）^2+......（xn-x）^2）/n）。标准差（Standard Deviation） ，数学术语，是离均差平方的算术平均数（即：方差）的算术平方根，用σ表示。标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量依据。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。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。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（即1）之68.2%。对于正态分布，两个标准差之内（深蓝，蓝）的比率合起来为95.4%。对于正态分布，正负三个标准差之内（深蓝，蓝，浅蓝）的比率合起来为99.6%。标准差在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量。标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它反映组内个体间的离散程度。2023-07-22 21:55:372
标准差用公式表示是什么？
计算公式为：1、（SD）标准差，在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。2、SD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【SD】又叫标准差，又常称均方差，但不同于均方误差，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近，标准差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。2023-07-22 21:56:451