标准差在什么范围合适

1. 标准差在什么范围合适

标准差在什么范围合适
问题一：请问标准偏差在什么范围才是正常的?5分这个得看具体情况来规定吧，标准偏差只是一种量度数据分布的分散程度的标准，用来衡量数据值偏离算术平均值的程度，如果一组数据确定了，标准差也就确定了。根据工作的需要，严格的话就把正常的范围规憨小一点，宽松的话就规定大一点。

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。

问题三：标准差的数值的大小代表什么意义?标准差大好还是小好?标准差也被称为标准恭差，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。一般来说标准差较小为好，这样代表比较稳定。

问题四：标准差是什么?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17.08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。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”。P.S.在EXCEL中STDEVP函数就是下面评论所说的另外一种标准差，也就是总体标准差。在繁体中文的一些地方可能叫做“母体标准差”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,所以普遍使用根号内除以（n-1),外汇术语：标准差指统计上用于衡量一组数值中某一数值与其平均值差异程度的指标。标准差被用来评估价格可能的变化或波动程度。标准差越大，价格波动的范围就越广，股票等金融工具表现的波动就越大。阐述及应用简单来说，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。标准差应用於投资上，可作为量度回报稳定性的指标。标准差数值越大，代表回报远离过去平均数值，回报较不稳定故风险越高。相反，标准差数值越细，代表回报较为稳定，风险亦较小。样本标准差在真实世界中，除非在某些特殊情况下，找到一个总体的真实的标准差是不现实的。大多数情况下，总体标准差是通过随机抽取一定量的样本并计算样本标准差估计的。

问题五：标准十分对应的标准差分别是多少？平均数5.5，标准差1.5

问题六：标准差在什么范围内,个体差异不大越小越好

2. 标准差在什么范围合适

问题一：请问标准偏差在什么范围才是正常的? 5分 这个得看具体情况来规定吧，标准偏差只是一种量度数据分布的分散程度的标准，用来衡量数据值偏离算术平均值的程度，如果一组数据确定了，标准差也就确定了。根据工作的需要，严格的话就把正常的范围规憨小一点，宽松的话就规定大一点。 
  
   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。 
  
   问题三：标准差的数值的大小代表什么意义?标准差大好还是小好?  标准差也被称为标准恭差，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。 一般来说标准差较小为好，这样代表比较稳定。 
  
   问题四：标准差是什么?  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17.08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。 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”。 P.S. 在EXCEL中STDEVP函数就是下面评论所说的另外一种标准差，也就是总体标准差。在繁体中文的一些地方可能叫做“母体标准差” 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,所以普遍使用根号内除以（n-1), 外汇术语： 标准差指统计上用于衡量一组数值中某一数值与其平均值差异程度的指标。标准差被用来评估价格可能的变化或波动程度。标准差越大，价格波动的范围就越广，股票等金融工具表现的波动就越大。 阐述及应用 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 *** {0, 5, 9, 14} 和 {5, 6, 8, 9} 其平均值都是 7 ，但第二个 *** 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 *** 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。 标准差应用於投资上，可作为量度回报稳定性的指标。标准差数值越大，代表回报远离过去平均数值，回报较不稳定故风险越高。相反，标准差数值越细，代表回报较为稳定，风险亦较小。 样本标准差 在真实世界中，除非在某些特殊情况下，找到一个总体的真实的标准差是不现实的。大多数情况下，总体标准差是通过随机抽取一定量的样本并计算样本标准差估计的。 
  
   问题五：标准十分对应的标准差分别是多少？  平均数5.5，标准差1.5 
  
   问题六：标准差在什么范围内,个体差异不大  越小越好

3. 标准差的概念

4. 标准差的意义

1、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。

2、方差是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）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。

3、方差的特性在于：方差是和中心偏离的程度，用来衡量一批数据的波动大小（即这批数据偏离平均数的大小）并把它叫做这组数据的方差。 在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定。

5. 标准差的意义

标准计算公式 假设有一组数值（皆为实数），其平均值为：此组数值的标准差为：样本标准差在真实世界中，除非在某些特殊情况下，找到一个总体的真实的标准差是不现实的。从一大组数值当中取出一样本数值组合 ，常定义其样本标准差：样本方差s是对总体方差σ的无偏估计。s中分母为n - 1，是因为s的自由度为n - 1 ，这是由于存在约束条件。这里示范如何计算一组数的标准差。例如一群儿童年龄的数值为 { 5,6,8,9 } ：第一步，计算平均值第二步，计算标准差

6. 标准差的解释

从几何学的角度出发，标准差可以理解为一个从 n 维空间的一个点到一条直线的距离的函数。举一个简单的例子，一组数据中有3个值，X1,X2,X3。它们可以在3维空间中确定一个点 P = (X1,X2,X3）。想像一条通过原点的直线。如果这组数据中的3个值都相等，则点 P 就是直线 L 上的一个点，P 到 L 的距离为0，所以标准差也为0。若这3个值不都相等，过点 P 作垂线 PR 垂直于 L，PR 交 L 于点 R，则 R 的坐标为这3个值的平均数：运用一些代数知识，不难发现点 P 与点 R 之间的距离（也就是点 P 到直线 L 的距离）是|PR|。在 n维空间中，这个规律同样适用，把3换成 n 就可以了。

7. 标准差的意义

1、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。2、标准差（StandardDeviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statisticaldispersion）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：3、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。4、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。5、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。

8. 标准差的意义

问题一：标准差的数值的大小代表什么意义?标准差大好还是小好?  标准差也被称为标准恭差，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。 一般来说标准差较小为好，这样代表比较稳定。 
  
   问题二：方差标准差的意义是什么？它们有何特性  1、方差的意义在于反映了一组数据与其平均值的偏离程度； 
  2、方差是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）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。 
  3、方差的特性在于：方差是和中心偏离的程度，用来衡量一批数据的波动大小（即这批数据偏离平均数的大小）并把它叫做这组数据的方差。 在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定。 
  4、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。 
  
   问题三：统计学中的标准差有什么意义  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。 
  数学上一般用E{[X-E(X)]^2}来度量随机变量X与其均值E(X)的偏离程度，称为X的方差。 
  定义 
  设X是一个随机变量，若E{[X-E(X)]^2}存在，则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差，记为D(X)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]^2}，而σ(X)=D(X)^0.5（与X有相同的量纲）称为标准差或均方差。 
  由方差的定义可以得到以下常用计算公式： 
  D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2 
  方差的几个重要性质（设一下各个方差均存在）。 
  （1）设c是常数，则D(c)=0。 
  （2）设X是随机变量，c是常数，则有D(cX)=c^2D(X)。 
  （3）设X，Y是两个相互独立的随机变量，则D(X+Y)=D(X)+D(Y)。 
  （4）D(X)=0的充分必要条件是X以概率为1取常数值c，即P{X=c}=1，其中E(X)=c。 
  标准差 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。 
  
   问题四：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。 
  
   问题五：统计学中的标准差有什么意义？  方差方差和标准差： 
  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。 
  数学上一般用E{[X-E(X)]^2}来度量随机变量X与其均值E(X)的偏离程度，称为X的方差。 
  定义 
  设X是一个随机变量，若E{[X-E(X)]^2}存在，则称E{[X-E(X)]厂2}为X的方差，记为D(X)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]^2}，而σ(X)=D(X)^0.5（与X有相同的量纲）称为标准差或均方差。 
  由方差的定义可以得到以下常用计算公式： 
  D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2 
  方差的几个重要性质（设一下各个方差均存在）。 
  （1）设c是常数，则D(c)=0。 
  （2）设X是随机变量，c是常数，则有D(cX)=c^2D(X)。 
  （3）设X，Y是两个相互独立的随机变量，则D(X+Y)=D(X)+D(Y)。 
  （4）D(X)=0的充分必要条件是X以概率为1取常数值c，即P{X=c}=1，其中E(X)=c。 
  标准差 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17.08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。