方差和标准差的区别

方差和标准差的区别如下：

概念不同

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；

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；

计算方法不同

方差的计算公式为：

式中的s²表示方差，x1、x2、x3、.......、xn表示样本中的各个数据，M表示样本平均数；

标准差=方差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2)/n)。

标准差是方差的算术平方根,这是定义,计算算术平方根首先计算平均数

若x1,x2,x3.xn的平均数为m

则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.+(xn-m)^2]

标准差就是根号1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.+(xn-m)^2]

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。

小伙伴们是否还记得什么是方差?什么是标准差吗?下面就让我来回顾一下吧，希望大家喜欢。

标准差

也称均方差 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。因此，标准差也是一种平均数 标准差是方差的算术平方根。

方差

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。

方差、 标准差 有什么区别

为什么要每个数与平均相减再取平方，取它们的差的绝对值不也可以吗?? 比如一组数据: 7.5,7.5,10,10,10 另一组数据: 6,9,10,10,10

两组数据的平均数显然都是9

他们与平均数的差的绝对值都为6

第一组数据的方差=7.5 第二组数据的方差=12

不相等了吧~~~方差把数据中数值的拨动给扩大了~~ 使得一些很难从其他数据中看到的给显示了出来~~

方差(Variance)是实际值与期望值之差的平方平均数, 而标准差(Standard deviation)是方差的算术平方根.

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。

方差和标准差。方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差为方差的算术平方根，用S表示。方差相应的计算公式为 标准差与方差不同的是，标准差和变量的计算单位相同，比方差清楚，因此很多时候我们分析的时候更多的使用的是标准差。

DSTDEV() 操作目标是样本总体的部分样本。此值是估算全局标准偏差。

DSTDEVP()如果数据库中的数据为样本总体，则此值是真实标准偏差。

这根统计学有关。前者是利用部分数据推测全局样本的标准偏差。内部使用的统计公式不一样你就不要纠结了。有兴趣你必须找一本统计学看看。或者到百度上看看标准偏差 词条。

后者是全局的实际标准偏差。

应用范围不一样 。

一般来说做样本调查都没办法调查样本总体。只能随机在总体中抽取有代表性的样本构成研究对象。

因此此时你得到的数据都是部分样本。此时应该使用dstdev() ，来估算全局样本偏差。

如果你使用的是dstdevp()，那么得到的结果只是采样样本的偏差。

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方差:是实际值与期望值之差平方的平均值，而标准差是方差平方根。

方差求法:1，先求出一组数据的平均数

2，代入方差公式进行计算。(用每一个具体的数据减去平均数得到的差的平方的和去除以数据的总个数)。

举例：设这组数据:x1、x2、x3、……、xn的平均数是M，先求出M，然后代入方差的公式就可以了:

s²=[(x1-M)²+(x2-M)²+(x3-M)²+……+(xn-M)²]÷n

希望帮到你 望采纳 谢谢 加油

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