计算标准差和相对精度

标准差(Standard Deviation) 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 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 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组的标准差为1708分,B组的标准差为216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 标准差也被称为标准偏差,或者实验标准差 关于这个函数在EXCEL中的STDEVP函数有详细描述,EXCEL中文版里面就是用的“标准偏差”字样但我国的中文教材等通常还是使用的是“标准差” 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 例：有一组数字分别是200、50、100、200,求它们的标准偏差 x拔 = (200+50+100+200)/4 = 550/4 = 1375 S^2 = [(200-1375)^2+(50-1375)^2+(100-1375)^2+(200-1375)^2]/3 标准偏差 S = Sqrt(S^2) STDEV基于样本估算标准偏差标准偏差反映数值相对于平均值 (mean) 的离散程度

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。

定义离散系数,离散系数又称变异系数,是统计学当中的常用统计指标,主要用于比较不同水平的变量数列的离散程度及平均数的代表性

变异系数是衡量资料中各观测值变异程度的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

离散系数指标离散系数指标有：全距（极差）系数、平均差系数、方差系数和标准差系数等常用的是标准差系数,用CV(Coefficient of Variance)表示

CV(Coefficient of Variance):标准差与均值的比率

用公式表示为：CV=σ/μ

标准差系数：v = σ/μ （1）

μ -- 总体平均值（260）

σ -- 标准差

v -- 标准差系数（03）

由（1）式：03 = σ/260

解出：σ = 78

方差为：σ² = 6084

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