y拔(y上一横)和x拔是y平均值和x平均值。
求和的n就是x,y的总个数,xi和yi的i应该写成下标,表示这n个x里面的第i个x、y同理。最终计算出来a和b就是回归方程的参数。
亲，为您查询到的答案如下：SPSS中的X拔±S是指样本标准差，它是一种统计量，用来衡量一组数据的离散程度。它是通过计算每个数据项与样本平均值之间的差异来计算的。X拔±S可以用来衡量样本数据的离散程度，从而更好地了解样本的分布情况。它还可以用来比较不同样本的离散程度，以便更好地比较不同样本的分布情况。
正态分布的x拔：统计量就是X拔=155对应在标准正态分布的一个量。
即对应的值为m=（X拔-均值）/样本标准差。
其中样本标准差=总体标准差/样本总量的开二次方。
X拔表示样本Xi（i=1，2，…，n）的均值，简记为X'。
∵X~N（0，1），∴X'~N（0，1/n）。∴E（X'²）=D（X'）=1/n。
而，X'的密度函数f（x'）=Ae^［-nx²/2］，x'∈R，A=√［n/（2π）］。∴E（x'^4）=∫（-∞，∞）（x^4）f（x）dx。∴E（x'^4）=…=3/n²。
∴D（X'²）=E（x'^4）-［E（X'²）］²=2/n²。
正态曲线
呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。
均数加减标准差。
x拔加减s在统计学是均值加减标准差。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要说的标准差。
在统计学中样本的均差多是除以自由度（n减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减1。
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