方差和标准差有什么区别和联系呢?
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方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数,公式为:
标准差:标准差=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/n)。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。
扩展资料:
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。
虽然样本的真实值是不可能知道的,但是每个样本总是会有一个真实值的,不管它究竟是多少。可以想象,一个好的检测方法,其检测值应该很紧密的分散在真实值周围。
如果不紧密,与真实值的距离就会大,准确性当然也就不好了,不可能想象离散度大的方法,会测出准确的结果。因此,离散度是评价方法的好坏的最重要也是最基本的指标。
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方差和标准差都是用来衡量数据的离散程度的统计量。
方差是指数据集中各个数据与其均值之差的平方和的平均值。可以表示为:
方差 = (各个数据与均值之差的平方和)/ 数据个数
方差的数值越大,表示数据的离散程度越大。
标准差是方差的平方根,用来度量数据与均值之间的平均偏差。可以表示为:
标准差 = 方差的平方根
标准差与方差的数值大小相同,但是标准差更直观,因为它与原始数据的单位保持一致。标准差越大,表示数据的离散程度越大。
方差是指数据集中各个数据与其均值之差的平方和的平均值。可以表示为:
方差 = (各个数据与均值之差的平方和)/ 数据个数
方差的数值越大,表示数据的离散程度越大。
标准差是方差的平方根,用来度量数据与均值之间的平均偏差。可以表示为:
标准差 = 方差的平方根
标准差与方差的数值大小相同,但是标准差更直观,因为它与原始数据的单位保持一致。标准差越大,表示数据的离散程度越大。
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