统计学中标准差怎么计算？
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(StandardDeviation) 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。
σ与S有何区别？
σ是总体标准差，S是样本标准差；σ^2是总体方差，S^2是样本方差。
统计学直方图怎么看出标准差
标准差是看不出来的，必须计算，具体方法步骤如下：
1、先算出方差，然后求方差的算术平方根，即标准差；
2、先求出平均值，才能求出方差。由各小矩形的宽的中点的横坐标乘以相应小矩形的面积，然后求和得到平均值；
3、然后算出平均值减去各小矩形的宽的中点的横坐标的平方乘以小矩形面积，然后求和，就是方差；
4、最后，由方差求算术平方根，这就是标准差。
统计学中的标准差有什么意义
- 平均值表示数据的平均水平，涪绩帝啃郜救佃寻顶默标准差表示围着这个平均值波动情况，标准差越大，波动越大，数据也就越不稳定，有时候希望数据越稳定越好就要重视标准差
统计学中的标准差有什么意义
- 平均值表示数据的平均水平，涪绩帝啃郜救佃寻顶默标准差表示围着这个平均值波动情况，标准差越大，波动越大，数据也就越不稳定，有时候希望数据越稳定越好就要重视标准差
统计学计算方差或标准差除以N或N-1的问题，通俗解释下
- 我在这方面很纳闷。高中学的数学，都是除以N，但上了大学学统计学，发现有不少是除以N-1的。1.请分别就N与N-1举例子，说明一下区别？一定要是有数字的具体的例子，不需要长篇大论讲理论，列又长又臭的公式。2.为什么还需引入方差或标准差除以N-1这个概念？要避免什么问题，使得更严谨？为什么？
- 如果是针对总体的就用N，比如全班只有30个人，算这30个人的方差就除以N；如果是针对样本的就用N-1，比如这30个人是从全校学生中抽查出的，利用这30个人推断全校学生的方差就除以N-1。引入N-1是因为保证推断总体的统计量具有无偏性，因为你是再用样本推断总体所以有时估计高一点，有时估计低一点，无偏性能够保证所有估计值的平均值等于总体的真实值。
