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　　标准差（Standard Deviation） ，也叫作均方差（mean square error），主要作为各数据信息偏移平均值的间距的平均值，它是离均差平均数均值后的方根，用σ表明。标准差是标准差的算术平方根。标准差能体现一个数据的离散程度。平均值同样的，标准差不一定同样。那么，标准差怎么计算？　　　　　　标准差能够体现平均值不可以体现出的物品（例如稳定性等）。　　　　　　标准差公式计算是一种公式。标准差也被称作相对标准偏差，或是试验标准差，公式计算以下所显示:　　　　　　样版标准差=标准差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)^2 (x2-x)^2 ......(xn-x)^2)/(n-1))　　　　　　整体标准差=σ=sqrt(((x1-x)^2 (x2-x)^2 ......(xn-x)^2)/n )　　　　　　注释:以上2个标准差公式计算里的x为一组数(n个数据信息)的算数平均值。当全部数(数量为n)几率性地发生时(相匹配的n个几率数值和为1)，则x为这种情况数的数学期望。　　　　　　简易而言，标准差是一组数值自平均值分散开来的水平的一种测量意识。一个很大的标准差，代表绝大多数的数值和其平均值中间差别很大;一个较小的标准差，代表这种数值较贴近平均值。　　　　　　比如，2组数的结合 {0, 5, 9, 14} 和 {5, 6, 8, 9} 其平均值全是 7 ，但第二个结合具备较小的标准差。　　　　　　标准差能够作为可变性的一种测量。比如在物理学科学研究中，做可重复性测量时，测量数值结合的标准差代表这种测量的精准度。若想决策测量值是不是合乎估计值，测量值的标准差占据关键性关键人物角色:假如测量平均值与估计值相距很远(与此同时与标准差数值做比较)，则觉得测量值与估计值相悖。这非常容易了解。因而假如测量值都落在一定数值范畴以外，那麼能够推理估计值是不科学的。　　　　　　标准差运用于项目投资上，可做为度量收益可靠性的指标值。标准差数值越大，代表收益避开以往的收益均值数值，即收益较不稳定，风险性越高。反过来，标准差数值越小，代表收益比较平稳，风险性亦较低。　　　　　　比如，A、B2组都各有6位学员参与同一次语文课测试，A组的成绩为95、85、75、65、55、45，B组的成绩为73、72、71、69、68、67。这2组的平均值全是70，但A组的标准差为17.078分，B组的标准差为2.160分(此数据信息应用的是总本标准差)，表明A组学员中间的差别要比B组学员中间的差别大很多。　　　　　　如果以n个数据信息作为整体，那么求整体标准差，标准差公式计算根号内除于n;若n个数据信息为样版，则求样版标准差，标准差公式计算根号内除于(n-1)。　　　　　　公式计算实际意义　　　　　　全部数(数量为n)记为一个二维数组[n]。　　　　　　将二维数组的全部数求饶后除于n获得算数平均值。二维数组的全部数各自减掉平均值，获得的n个误差各自取平方米，再将获得的全部平方米求饶，随后除于数的数量或数量减一(若所愿为整体标准差则除于n,若所愿为样版标准差则除于(n-1))，最终把获得的商取算术平方根，便是取1/2三次方，获得的結果便是这个数(n个数据信息)的标准差。

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