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    标准差和方差的区别-标准差和方差公式

    发布时间:2020-11-17 14:25:46 作者:冬青好 

      标准差
      标准差是数值分散的测量,标准差的符号是 σ ,公式很简单:方差的平方根。那么,"方差是什么?"

      方差,方差的定义是,离平均的平方距离的平均。

      按照以下的步骤来计算方差:

      求数值的 平均,从每一个数值减去平均,然后求差的平方,求结果的平均。(为什么要求平方?)

      例子,你和朋友们量度了狗狗的身高(毫米):

    20201117141134.png

      身高(到肩膀)是:600mm、470mm、170mm、430mm 和 300mm,求平均、方差和标准差,第一步是求平均:

      答案:

    20201117141251.png

      平均身高是 394 mm。我们画在图上:

    20201117141324.png

      接着求每条狗和平均的距离:

    20201117141359.png

      要计算方差,求每个距离的平方,然后求平均:

    20201117141435.png

      方差是 21,704,标准差是方差的平方根:

    标准差
       
    σ = √21,704
      = 147.32……
      = 147 (到最近的毫米)


      标准差很有用。 我们现在可以显示哪个高度是在离平均一个标准差(147mm)之内:

    20201117141534.png

      标准差是一个甄别数值是正常与否的"标准",罗德维拉犬高的狗,腊肠犬矮的狗……但不要告诉它们!

      可是……如果数据是样本数据,以上例子的数据是对象总体的数据(我们的对象就是那 5条狗),但如果数据是个样本(只是对象总体的一部分),计算便会有点改变!

      如果你有 "N"个数值,而这些数值是:

    • 对象总体:在求方差时除以 N(如上)
    • 样本:在求方差时除以 N-1

      其他的计算步骤不变,包括计算平均在内。

      例子:如果我们的 5条狗只是更多狗里的的一个样本,我们便要除以 4,而不是除以 5:

      样本方差 = 108,520 / 4 = 27,130

      样本标准差 = √27,130 = 164 (到最近的毫米)

      想象这是对样本数据的 "修补"。

      公式,这是在 标准差公式 网页里的两个公式(你可以去看看来了解更多):


    "对象总体标准差":

      [(1/N) 乘以 (xi - mu)^2 从 i=1 到 N 的总和] 的平方根
    "样本标准差":   [(1/(N-1)) 乘以 (xi - xbar)^2 从 i=1 to N 的总和] 的平方根

      乍看很复杂,但其实只是在计算样本方差时,有个重要的改变:以除以 N-1 来代替除以 N

      *脚注:为什么要求差的平方?如果我们只把和平均的差加起来……负值和正值便会互相抵消:

    标准差为何 a   4 + 4 − 4 − 44 = 0


      这不行。我们可以用绝对值吗?

    标准差为何 a   |4| + |4| + |−4| + |−4|4 = 4 + 4 + 4 + 44 = 4


      不错(这叫 平均差),但看看这个例子:

    标准差为何 b   |7| + |1| + |−6| + |−2|4 = 7 + 1 + 6 + 24 = 4

     

      糟了!数据比较分散,但结果还是 4。我们来试试求每个差的平方(最后才取平方根):

    标准差为何 a   √(42 + 42 + 42 + 424) = √(644) = 4
    标准差为何 b   √(72 + 12 + 62 + 224) = √(904) = 4.74...

     

      好极了!当数据比较分散时,标准差也比较大……正是我们想要的,其实这个方法和 两点之间的距离 都是基于同一个原理,不过应用不同而已,同时,用代数来处理平方和平方根比处理绝对值要容易很多,标准差也比较容易被应用在其他数学领域。

     

    更新:20210423 104219     


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