Question

相对标准偏差

相对标准偏差的概念是什么？

Answer 1

相对标准偏差的计算公式如下：

其中S为标准偏差(也可以表示为SD)

相对标准偏差（RSD）在分析方法验证中一般用于评价方法的精密度、重复性，当RSD值越小时精密度越高、重复性越好，RSD＝0是我们的美好的愿望，可惜只能存在于理想的状态下，由于误差的原因，RSD＝0只能出现在传说里。

评价一个分析方法时，一般会用到若干概念，如准确度、精密度、专属性、耐用性等等，就准确度和精密度的关系来说一般存在四种情形：准确且精密、准确不精密、精密不准确、不准确也不精密。

所建立的方法应该能达到第一种情形。精密度就是分析方法的一个评价参数，它代表了一系列测定值的一致性，这个参数的指标就是RSD。

扩展资料

虽然标准偏差能够反映检测结果的精密程度，但是对于下面两组数据则无法正确体现：

第一组：10.1、10.2、10.3、10.4、10.5.

第二组： 0.1、0.2、0.3、0.4、0.5.

虽然这两组数据的相对标准偏差都为0.158，但第一组数据是在10.3的基础上“波动”0.158，第二组数据是在“0.3”的基础上“波动”0.158，两组数据的“波动基础”明显不同。这样，必须引人“相对标准偏差”这个概念来体现这种波动的相对大小。相对标准偏差的计算公式如式(1)，这样，第一组数据的

第二组数据的

精密程度立刻体现出来。

参考资料来源：百度百科-相对标准偏差

Answer 2

相对标准偏差（rsd，relative standard deviation）就是指:标准偏差与测量结果算术平均值的比值，即：　　相对标准偏差（rsd）=标准偏差（sd）/计算结果的算术平均值（x）*100%
假设有10个数据，如图。标准偏差（sd）=stdev()，平均值的计算公式为=average（），相对标准偏差=c61/c62

Answer 3

就是指标准偏差与测量结果算术平均值的比值，即：
　　相对标准偏差（RSD）=标准偏差（SD）/计算结果的算术平均值（X）*100%
　　该值通常用来表示分析测试结果的精密度。

Answer 4

。
STEYX()返回通过线性回归法计算 y 预测值时所产生的标准误差。标准误差用来度量根据单个 x 变量计算出的 y 预测值的误差量。
示例:
=STEYX({2,3,9,1,8,7,5},{6,5,11,7,5,4,4}) 等于 3.305719
参数可以是数字，或者是涉及数字的名称、数组或引用。
如果数组或引用参数里包含文本、逻辑值或空白单元格，这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内。
如果 known_y's 和 known_x's 为空或其数据点数不同，函数 STEYX 返回错误值 #N//A

Answer 5

能。
STEYX()返回通过线性回归法计算 y 预测值时所产生的标准误差。标准误差用来度量根据单个 x 变量计算出的 y 预测值的误差量。
示例:
=STEYX({2,3,9,1,8,7,5},{6,5,11,7,5,4,4}) 等于 3.305719
参数可以是数字，或者是涉及数字的名称、数组或引用。
如果数组或引用参数里包含文本、逻辑值或空白单元格，这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内。
如果 known_y's 和 known_x's 为空或其数据点数不同，函数 STEYX 返回错误值 #N//A。