資料離散程度的指標 標準差

2021-09-29 05:11:49 字數 2805 閱讀 5816

標準差(standard deviation)

標準差,在概率統計中最常使用作為統計分布程度(statisticaldispersion)上的測量。反應組內個體間的離散程度。

標準差的計算(calculation of standard deviation)

標準差的計算公式為:

σ =1

n∑i=

1n(x

i−μ)

2\sigma=\sqrt \sum_^\left(x_-\mu\right)^}

σ=n1​i

=1∑n

​(xi

​−μ)

2​舉個例子:農場種植的某種水稻,連續6年的年平均產量如下(單位:500g):

品種第一年

第二年第三年

第四年第五年

第六年產量

900920

900850

910920

第一步:計算均值

用希臘字母μ表示水稻產量的均值

μ =x

1+x2

+x3+

x4+x

5+x6

6\mu=\frac+x_+x_+x_+x_+x_}

μ=6x1​

+x2​

+x3​

+x4​

+x5​

+x6​

​第二步:計算每年產量與均值的差,並將結果平方

( x1

−μ1)

2\left(x_-\mu_\right)^

(x1​−μ

1​)2

( x2

−μ)2

\left(x_-\mu\right)^

(x2​−μ

)2( x3

−μ1)

2\left(x_-\mu_\right)^

(x3​−μ

1​)2

( x4

−μ1)

2\left(x_-\mu_\right)^

(x4​−μ

1​)2

( x5

−μ1)

2\left(x_-\mu_\right)^

(x5​−μ

1​)2

( x6

−μ1)

2\left(x_-\mu_\right)^

(x6​−μ

1​)2

第三步:計算將差值平方後的均值

1 n[

(x1−

μ)2+

(x2−

μ)2+

(x3−

μ)2+

(x4−

μ)2+

(x5−

μ)2+

(x6−

μ)2]

\frac\left[\left(x_-\mu\right)^+\left(x_-\mu\right)^+\left(x_-\mu\right)^+\left(x_-\mu\right)^+\left(x_-\mu\right)^+\left(x_-\mu\right)^\right]

n1​[(x

1​−μ

)2+(

x2​−

μ)2+

(x3​

−μ)2

+(x4

​−μ)

2+(x

5​−μ

)2+(

x6​−

μ)2]

第四步:將結果開平方

1 n[

(x1−

μ)2+

(x2−

μ)2+

(x3−

μ)2+

(x4−

μ)2+

(x5−

μ)2+

(x6−

μ)2]

\sqrt\left[\left(x_-\mu\right)^+\left(x_-\mu\right)^+\left(x_-\mu\right)^+\left(x_-\mu\right)^+\left(x_-\mu\right)^+\left(x_-\mu\right)^\right]}

n1​[(x

1​−μ

)2+(

x2​−

μ)2+

(x3​

−μ)2

+(x4

​−μ)

2+(x

5​−μ

)2+(

x6​−

μ)2]

​done!

且慢…還有

樣本標準差

有時候我們的資料只是龐大的資料中心的乙個樣本

這種情況下仍可以計算標準差。

但我們用樣本資料來對整個資料的情況進行估算,對樣本資料的標準差計算公式做一些調整:

s =1

n−1∑

i=1n

(xi−

xˉ)2

s=\sqrt \sum_^\left(x_-\bar\right)^}

s=n−11

​i=1

∑n​(

xi​−

xˉ)2

​最重要的變化是將最上面的公式中的n換成了n-1,n-1的使用被稱為「貝塞爾校正」。

why take a sample?

為什麼要抽樣計算?

mostly because it is easier and cheaper.

主要是因為抽樣計算的方式比較簡單,成本更低一些。

但是當我們做取樣統計的時候,我們就會損失一些資料的精確性。

簡析方差 標準差與數值離散程度

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