标准差反映了什么
标准差反映了一组数据离散程度 。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 。它测量到分布程度的结果,可以当作不确定性的一种测量 。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 。
什么是标准差标准差
标准差也被称为标准偏差 , 或者实验标准差 , 标准差(Standard Deviation)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 。
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标准差的意义标准差是方差的算术平方根,意义在于反映一个数据集的离散程度 。
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扩展知识
一、关于标准差
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 。
二、标准差性质和应用
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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 。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 。
标准差反应的是什么信息问题一:标准差和方差反映数据的什么特征 反映的是一组数据的集中与离散程度、波动与稳定状况,一般的标准差和方差越小说明数据越集中、越稳定,反之越础散 。当然还要是具体情况而定
问题二:标准差算出来有什么作用吗 标准差是 反应多组数据之间稳定值差异的,与样本多少没有关系,有多少样本就反应多少样本之间的数值的稳定性 。
所以,只是反应稳定性而已 。
下一个数字不是 9.3加减3.26的范畴
而是说
标准差越大 数组偏差越不稳定,例如你的物理实验结果的标准差太大,超出实验结果允许的误差范围 , 那么说明你的实验失败了 。
理论上,合适合理 的样本数是减小标准差的方法,但是标准差的大小没有物理意义,因为他是用来评价一组数据的稳定性的辅助数据 。
不是样本越多标准差越小的 , 而是越能反映稳定性的真实效果 , 但是样本太少,会导致标准差失真 。
在标准差的应用上还有双重标准差 。就是计算标准差的标准差 。双重标准差无限趋近于0的时候,就是你的最真实标准差 。
五个一般不够的,最简单的实验也基本在10个左右 。
应用上主要用在风险资产评估: 金融风险评估 , 各种实验等
最后举个最简单例子: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,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 。
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