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1、概念不一样。统计中的方差(样本方差)是每个样本值与我们全体样本值的平均数之差的平方值的平均数;标准差是整体各个相关机构标准值与其平均数离差平方的算术平均数
的平方根。
2、样本不一样。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。
3、针对数据的表现不一样。真正能反映稳定性的是标准差,因为它的单位和数据的单位差不多的,而方差的单位是数据单位的平方,故此,方差有点夸大波动的情况。
4、方差是在可能性论
和统计方差衡量随机变量
或一组数据时离散程度的度量,用来度量随机变量和其数学希望
(即均值)当中的偏离程度。标准差在可能性统计中常做统计分布程度上的测量,反映组内个体当中的离散程度,平均数一样的两组数据,标准差未必一样。
方差和标准差的区别:方差和变量的计算单位不一样;标准差是方差的算术平方根,它和变量的计算单位一样,比方差了解。
一组数据的方差或标准差越小,说明这组数据离散或波动的程度就越小,这组数据也就越稳定。
标准差和方差的区别,概念不一样,计算方式不一样,涵盖范围不一样。
1、概念不一样。
标准差是整体各个相关机构标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。
方差(样本方差)是每个样本值与我们全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。
2、计算方式不一样。
样本标准差=方差的算术平方根=s=sqrt((x1-x)^2+(x2-x)^2+……(xn-x)^2)/(n-1))。
方差的计算公式为:设一组数据x1,x2,x3……xn中,各组数据与它们的平均数的差的平方分别是(x1-),(x2-)……(xn-),既然如此那,我们用他们的平均数来衡量这组数据的波动大小,并把它叫做这组数据的方差。
3、涵盖范围不一样。
因为方差是数据的平方,大多数情况下与检测值本身相差太大,大家很难直观地衡量,故此,经常会用到方差开根号(取算术平方根)换算回来。那就是标准差。
方差等于各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数。这当中,分别是离散型和连续型计算公式。称为标准差或均方差。
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