方差标准差标准差系数

解析几何离差公式
1.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。

2.离差公式是η=ξ-Eξ。

η为ξ的离差，它反映了ξ与其数学期望Eξ的偏离程度。

离差可以指一个观测值或测验分数与特定的参照点（如平均数、中数等）之间的差距。

也可以称“离均差”离差是随机变数的值（即一组数据）关于某个中心值（通常取为数学期望*）偏离或散布的离散程度的一种标志。

它通常用标准差来度量，也可以用平均偏差或平均差来度量]；也可以指直线关于点的离差。

心理和教育方面的实验或调查所得到的数据，大都具有随机变量的性质。

而对这些随机变量的描述，仅有前一章所讲集中趋势的度量是不够的。

集中量数只描述数据的集中趋势和典型情况，它还不能讲明一组数据的全貌。

数据除典型情况之外，还有变异性的特点。

关于数据变异性即离中趋势进行度量的一组统计量，称作差异量数，这些差异量数有标准差或方差，全距，平均差，四分差及各种百分差等等。

第一节方差与标准差方差(Variance)也称变异数、均方。

作为统计量，常用符号S2表示，作为总体参数，常用符号σ2表示。

它是每个数据与该组数据平均数之差乘方后的均值，即离均差平方后的平均数。

方差，在数理统计中又常称之为二阶中心矩或二级动差。

它是度量数据分散程度的一个特别重要的统计特征数。

标准差(Standarddeviation)即方差的平方根，常用S或SD表示。

假设用σ表示，那么是指总体的标准差，本章只讨论对一组数据的描述，尚未涉及总体咨询题，故本章方差的符号用S2，标准差的符号用S。

符号不同，其含义不完全一样，这一点瞧读者能够给予充分的注重。

一、方差与标准差的计算(一)未分组的数据求方差与标准差全然公式是：〔3—la〕〔3—1b〕表3—1讲明公式3—1a与3—1b的计算步骤表3—1未分组的数据求方差与标准差应用3—1公式的具体步骤：①先求平均数X＝36/6＝6；②计算X i-X；③求(Xi-X)2即离均差x2；④将各离均差的平方求和(∑x2)；⑤代进公式3—1a与3—1b求方差与标准差。

具体结果如下：S2(二)已分组的数据求标准差与方差数据分组后，便以次数分布表的形式出现，这时原始数据不见了，假设计算方差与标准差可用下式：(3—3a)(3—3b)式中d＝(Xc-AM)/i，AM为估量平均数Xc为各分组区间的组中值f为各组区间的次数N=Σf为总次数或各组次数和i为组距。

下面以表1—8数据为例，讲明分组数据求方差与标准差的步骤:表3—2次数分布表求方差与标准差具体步骤：①设估量平均数AM，任选一区间的Xc充任；②求d⑧用f乘d，并计算Σfd；④用d与fd相乘得fd2，并求Σfd2；⑤代进公式计算。

第四章 差异量教学目的：1.理解全距、四分位距、百分位距、平均差、方差、标准差和差异系数等概念；2.掌握各种差异量指标的计算方法。

数据的分布特征不仅有集中趋势，还有离中趋势。

以动态的眼光，从不同的角度看，数据是向中间变动的，也是向两端变动的。

两组数据可能平均水平相同，但两组数据的分布特征并不完全相同。

【如】:比较下列两组数据 A 组：88、82、73、76、81 B 组：92、86、70、72、80两组平均数,80==B A X X 但R A =88－73＝15，R Ｂ=92－70＝22。

即A 组较集中，B 组较分散。

因此，我们描述一组数据的分布特征，既要描述其集中趋势，也要描述其离中趋势。

差异量：表示一组数据的离中趋势或变异程度的量称为差异量。

常用的差异量指标有全距、四分位距、百分位距、平均差、方差、标准差和差异系数。

第一节全距、四分位距、百分位距一、全距全距：是一组数距中最大值与最小值之差。

优点：意义明确，计算方便。

缺点：反应不灵敏，易受极端值影响。

二、四分位距（一）四分位距的的概念四分位距:是指一组按大小顺序排列的数据中间部位50%个频数距离的一半。

）（1.4213Q Q QD -=QD ：表示四分位距； Q 3：表示第三四分位数；Q 1：表示第一四分位数。

所以：四分位距的公式又为：22575P P QD -=（二）四分位数的计算方法 1、原始数据计算法（1）将数据由小到大进行排列； （2）分别求出三位四分位数（点）； （3）代入公式计算。

【例如】：有以下16个数据25、22、29、12、40、15、14、39、37、31、33、19、17、20、35、30，其中四分位距的计算方法如下：（1）先将原始数据从小到大排列好；12、14、15、17、*19、20、22、25、*29、30、31、33、*35、37、39、40Q 1=18 Md =27 Q 3=34（2）求出Q 1、Md 、Q 3；（3）将Q 1、Md 、Q 3的得数代入公式（4.1）。

总体标准差公式
总体标准差系数的计算公式为v=o/x×%。

式中:vo为标准差系数;a为标准差;x为平
均数。

当以样本标准差系数（称变异系数i离散系数）估计总体标准差系数时，vs=式
中:vs为变异系数;s为样本标准差。

对于不同水平的总体不宜直接用标准差指标进行对比，标准差系数能更好的反映不同水平总体的标志变动度。

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。

标准差系数又称均方差系数。

充分反映标志变动程度的相对指标。

总体标准差系数的
计算公式为：
式中：为标准差系数；σ为标准差；x 为平均数。

当以样本标准差系数（称变异系
数/离散系数）估计总体标准差系数时，，式中：vs为变异系数；s为样本标准差。

对于
不同水平的总体不宜直接用标准差指标进行对比，标准差系数能更好的反映不同水平总体
的标志变动度。

标准差变动系数为标志变异系数的一种。

标志变异系数指用标志变异指标与其适当的
平均指标对照，去反应总体各单位标志值之间线性程度的相对指标，通常用v则表示。

标
志变异指标存有全距、平均差和标准差，相对应当的，便存有全距系数、平均差系数和标
准差系数3种。

计算方法为：
标志变异系数=标志变异值/相对应的平均值。

方差、标准差、协方差和Pearson相关系数及其间的关系方差、协方差和Pearson相关系数在机器学习的理论概念中经常出现，本文主要理一下这几个概念及其相互间的关系。

（一）方差：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，公式如下：上式中mui为样本均值。

方差可以反应样本数据的离散程度，由上式可以看出，方差越大，样本离散程度也越大。

机器学习中，如果某一特征值的离散程度很小，即表示该特征取值很少，可以认为样本在这个特征上基本没有差异，那这个特征对于样本区分没有什么作用，可以将这个特征去除，从而做到特征选择。

（二）标准差：标准差即方差的开平方，不展开了，下面是公式：（三）协方差：协方差描述的是两个变量间的相关性，计算公式如下：也可以用以下公式表示，两者是等价的：cov(X, Y) = E[(X-E[X])(Y-E[Y])]上式中E[ ]表示求期望，其中E[X]为X特征期望或均值，E[Y]为Y 特征期望或均值。

对比方差和协方差的公式可以看出两者很像，但方差的结果是大于等于0的，当等于0时，说明样本的x特征取值唯一，反应的样本的x特征的离散程度；协方差的取值则可以大于零也可以小于零，当大于零时，说明对应的两个变量x和y与其均值相比都同大于或同小于，即两个变量的变化趋势相同（正相关）；当小于零时，说明对应的两个变量x和y不同时大于或小于其均值，即两个变量的变化趋势相反（负相关）；而当均方根接近零时，说明两个变量基本没有相关性，接近相互独立。

从以上描述可以看出，协方差可以衡量两个变量相关性大小，绝对值越大，说明越相关。

但是，却不好比较多个变量与另外同一个变量间相关性的相对大小，因为量纲没有统一。

为了便于比较不同变量与另外同一个变量间相关性的相对大小，Pearson相关系数被提出了。

Pearson相关系数：如上所述，Pearson相关性系数是为了比较不同变量与另外同一变量间相关性的相对大小，这里要注意的是：Pearson相关性系数衡量的是定距变量间的线性关系，可以用Pearson相关系数来进行特征特征选择。

标准差公式标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式如图。

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。

标准差应用于投资上，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。

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、7 5、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17.07分，B组的标准差为2.37分（此数据时在R统计软件中运行获得），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。

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)公式意义所有数减去其平均值的平方和，所得结果除以该组数之个数（或个数减一)，再把所得值开根号，所得之数就是这组数据的标准差。

[编辑本段]标准差的意义标准差越高,表示实验数据越离散,也就是说越不精确反之,标准差越低,代表实验的数据越精确[编辑本段]离散度标准差是反应一组数据离散程度最常用的一种量化形式，是表示精密确的最要指标。

说起标准差首先得搞清楚它出现的目的。

均方差即标准差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。

标准差是方差的算术平方根。

方差是在概率论和统计方差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。

1、标准差公式：s^2=[(x1-x)^2+(x2-x)^2+……(xn-x)^2]/n。

2、标准差（StandardDeviation），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。

3、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。

标准差计算公式是什么呢？标准差公式是一种数学公式。

标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差：计算公式是：方差和标准差的计算公式是什么方差是应用数学里的专有名词，在概率论和统计学中，是指该变量离其期望值的距离，S2={(x1-m)2+(x2-m)2+(x3-m)2+…+(xn-m)2}/n，公式中M为数据的平均数，n为数据的个数，S2为方差。

标准差又称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，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=方差的算术平方根=√(((x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2)/(n-1))。

样本标准差=方差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/（n-1))总体标准差=σ=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/n )注意：两个标准差公式里的x为一组数（n个数据）的算术平均值。

当所有数（个数为n）概2率性地出现时（对应的n个概率数值和为1），则x为该组数的数学期望。

标准差系数计算公式
标准差系数计算公式
总体标准差系数的计算公式为v=o/x×%。

式中:vo为标准差系数;a为标准差;x为平
均数。

当以样本标准差系数（称变异系数i离散系数）估计总体标准差系数时，vs=式
中:vs为变异系数;s为样本标准差。

对于不同水平的总体不宜直接用标准差指标进行对比，标准差系数能更好的反映不同水平总体的标志变动度。

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。

标准差系数又称均方差系数。

充分反映标志变动程度的相对指标。

总体标准差系数的
计算公式为：
式中：为标准差系数；σ为标准差；x 为平均数。

当以样本标准差系数（称变异系
数/离散系数）估计总体标准差系数时，，式中：vs为变异系数；s为样本标准差。

对于
不同水平的总体不宜直接用标准差指标进行对比，标准差系数能更好的反映不同水平总体
的标志变动度。

标准差变动系数为标志变异系数的一种。

标志变异系数指用标志变异指标与其适当的
平均指标对照，去反应总体各单位标志值之间线性程度的相对指标，通常用v则表示。

标
志变异指标存有全距、平均差和标准差，相对应当的，便存有全距系数、平均差系数和标
准差系数3种。

计算方法为：
标志变异系数=标志变异值/相对应的平均值。

协方差、标准差和相关系数是统计学中常用的三个概念，它们用于描述两个或多个变量之间的关系。

1.协方差：协方差是衡量两个变量同时变化趋势的指标。

如果两个变量同时上
升或下降，协方差为正；如果一个变量上升而另一个下降，协方差为负。

协方差的绝对值越大，说明两个变量之间的关联度越高。

2.标准差：标准差是变量值离散程度的度量。

它表示数据点相对于平均值的分
散程度。

标准差越大，说明数据点越分散；标准差越小，说明数据点越集
中。

3.相关系数：相关系数是衡量两个变量线性关系的强度和方向的指标。

它的值
介于-1和1之间。

如果相关系数为1，表示两个变量完全正相关；如果相关系数为-1，表示两个变量完全负相关；如果相关系数为0，表示两个变量没有线性关系。

在实际应用中，协方差和相关系数可以用于判断两个变量之间的关联程度和方向，而标准差则可以用于评估数据的离散程度和稳定性。

什么是金融中的风险？怎么衡量金融风险？资产将来的价格变化具有不确定性，这种不确定性就被称为风险，风险与收益相伴，是经济运行中的基本矛盾，为了准确的分析资产的收益和风险，我们需要运用一定的方法来衡量风险。

什么是风险？持有资产，将来可能会获得一定的收益，也有可能要承担资产价值的损失，因为资产将来的价格变化具有不确定性，这种不确定性就被称为风险。

从数学角度来说，风险是未来事件的结果具有不确定性；从金融角度来说，风险主要是指无法达到预期报酬的可能性。

风险与收益相伴，是经济运行中的基本矛盾。

任何资产，具有不可分离的风险和收益特性。

为了准确的分析资产的收益和风险，我们需要有定义和测量资产收益和风险的方法。

在公司金融中，研究风险是为了研究投资的风险补偿，对风险的数学度量，是以投资资产的实际收益率与预期收益率的离散程度来表示的。

怎么衡量风险？1、风险衡量的起因在研究怎么衡量风险之前，我们要先了解风险衡量的起因。

一般来讲在确定性的情况下，投资收益率是进行投资决策的最好依据；在不确定性的情况下，仅靠期望收益率来进行投资决策是不够的，还需要考虑实际收益率的高低。

这就是为什么要进行风险衡量。

风险衡量的指标是什么？实际收益率围绕预期收益率波动的程度是判断一项资产优劣的的第二个指标，即风险指标。

2、单项资产风险的衡量资产一般有单项资产和组合资产，我们先从简单的入手，研究单项资产风险指标。

一般衡量单项资产风险有六个指标，即随机变量、概率、期望值、方差、标准差和标准差系数。

下面我们详细的来看一下：（1）随机变量以掷一颗骰子的随机试验为例，它的所有可能结果见，共6个，分别记作ω1,ω2,ω3,ω4,ω5,ω6,这时，Ω={ω1,ω2,ω3,ω4,ω5,ω6},而出现的点数这个随机变量x，就是Ω上的函数x(ωk)=k，k=1,2,…，6 （2）概率例如12粒围棋子从中任取3粒的总数是C(12,3)，取到3粒的都是白子的情况是C(8,3)，则概率为C(8,3)P=——————=14/55C(12,3)它必须满足两个基本条件，（1）概率不能为负，即：0≤Pi≤1；（2）所有可能值的概率之和为1。

方差和标准差的公式方差和标准差是统计学中常用的两个概念，它们可以帮助我们衡量数据的离散程度，对于数据分布的稳定性和可靠性有着重要的意义。

在实际应用中，我们经常会用到方差和标准差来分析数据的波动情况，从而更好地理解数据的特征和规律。

本文将详细介绍方差和标准差的计算公式，希望能帮助读者更好地理解和运用这两个概念。

方差的计算公式。

方差是衡量数据离散程度的一个重要指标，它的计算公式如下：\[Var(X) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (X_i\overline{X})^2\]其中，\(X\) 表示随机变量，\(X_i\) 表示随机变量的第 \(i\) 个取值，\(\overline{X}\) 表示随机变量的均值，\(n\) 表示样本容量。

方差的计算公式可以简单地理解为每个数据与均值的偏差的平方的平均值。

通过计算方差，我们可以了解数据的波动情况，方差越大表示数据的离散程度越高，方差越小表示数据的离散程度越低。

标准差的计算公式。

标准差是方差的平方根，它的计算公式如下：\[SD(X) = \sqrt{Var(X)}\]其中，\(Var(X)\) 表示随机变量 \(X\) 的方差。

标准差可以直观地表示数据的离散程度，它是数据波动情况的一个重要指标。

在实际应用中，我们经常会用标准差来衡量数据的稳定性和可靠性，从而更好地进行数据分析和决策。

方差和标准差的意义。

方差和标准差是统计学中常用的两个指标，它们可以帮助我们更好地理解数据的分布情况。

通过计算方差和标准差，我们可以了解数据的波动情况，从而更好地把握数据的特征和规律。

在实际应用中，方差和标准差被广泛应用于金融、经济、生物、医学等领域，它们对于数据分析和决策具有重要的意义。

总结。

方差和标准差是统计学中重要的概念，它们可以帮助我们更好地理解数据的波动情况，对于数据分析和决策有着重要的意义。

通过计算方差和标准差，我们可以了解数据的离散程度，从而更好地把握数据的特征和规律。

标准差公式是什么
标准差计算公式：标准差σ=方差开平方。

标准差
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;原因是它的大小，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。

方差
方差是数据组中各数值与其均值离差平方的平均数，它能较好地反映出数据的离散程度，是实际中应用最广泛的离散程度测度值。

方差越小，说明数据值与均值的平均距离越小，均值的代表性越好。

标准差与方差的联系
标准差与方差计算比较简便，又具有比较好的数学性质，是应用最广泛的统计离散程度的测度方法。

但是标准差与方差只适用于数值型数据。

此外，与均值一样，它们对极端值也很敏感。

标准差和标准偏差1）首先给出计算公式标准差：σ=（1）标准偏差：s =（2）方差就是标准偏差的平方这下大家就困惑了，这两个公式分别表示什么意义？他们分别在什么情况下用？这两个公式是怎么来的？2）公式由来标准差又叫均方差、标准方差，这个大家都不陌生，它是各数据偏离平均数的距离的平均数，是距离均差平方和平均后的方根，用σ表示。

说白了就是表示数据分本离散度的一个值。

计算公式也很好理解，从一开始接触我们用的看的都是这个公式。

那么第二个公式，怎么来的呢？其实标准偏差从样本估计中来的。

比如我们有一批数据，共10000个点，他们服从正太分布，很容易计算出它的均值和标准差。

在这里我们叫做样本均值和样本标准差。

表示如下： 样本均值：11n i i X X n ==∑ 样本方差：2211()n ni i s X X n ==-∑ 这两个公式就是大家常用的公式。

那么现在我们认为，我们想用采集到的这10000个样本估计数据的真实分布，想要求出其均值μ和方差2σ。

对于均值μ，我们容易通过期望获得：但是对于方差，我们知道212()niiX Xσ=-∑是服从卡分分布21nχ-的（这一点请查阅卡分分布的定义）。

因此有下面的公式：这个公式的第一个等号后面是利用期望的性质，试图构造卡分分布来求解。

第二个等号后面是利用卡分分布的均值计算出来的。

请自行查阅卡方分布的定义和性质。

这么一来，我们就能看出，X是μ的无偏估计，而2ns则不是2σ的无偏估计。

但是我们可以通过对样本方差进行重新构造，从而是2ns就是2σ的无偏估计。

我们定义：这样我们重新来求解方差的期望：这样一来，2s就是2σ的无偏估计，这也就是这个公式的由来。

3）这两个公式的应用。

在实际中，公式（2）用的更多。

因为当样本容量比较小的时候，公式（1）会过小的估计实际标准差；如果样本容量较大，公式（1）和公式（2）很接近。

这时候公式（1）叫做渐近无偏估计，当然还是比不上公式（2）的无偏估计喽。

标准差计算对比度
1、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。

2、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。

3、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。