标准偏差是对数据的离散程度或分散程度的度量，它表示一个数据集合中每个数据点与平均值的分散程度。标准偏差越大，数据点之间的离散程度就越高。标准偏差的计算公式为：标准偏差=√[(求和Σ(xi-x̄)²)/(n-1)]，其中，xi为第i个数据点，x̄为均值，n为总的数据点数。该公式先求出每个数据点与均值的差，然后将这些差的平方相加得到总和，并除以数据点数减一，最后再求算术平方根即为标准偏差。通过计算标准偏差可以对数据的分散情况进行评估，从而确定数据的可靠性和有效性。

标准偏差(Std Dev,Standard Deviation) -统计学名词。

标准差也被称为标准偏差，标准差(Standard Deviation)描述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。

标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度，标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。平均数相同的两个数据集，标准差未必相同。

计算步骤

样本标准偏差的计算步骤是：

步骤一、(每个样本数据 减去样本全部数据的平均值)。

步骤二、把步骤一所得的各个数值的平方相加。

步骤三、把步骤二的结果除以 (n - 1)（“n”指样本数目）。

步骤四、从步骤三所得的数值之平方根就是抽样的标准偏差。

总体标准偏差的计算步骤是：

步骤一、(每个样本数据 减去总体全部数据的平均值)。

步骤二、把步骤一所得的各个数值的平方相加。

步骤三、把步骤二的结果除以 n （“n”指总体数目）。

步骤四、从步骤三所得的数值之平方根就是总体的标准偏差。

标准偏差怎么算 扩展

标准偏差是一种用来描述数据分散程度（离散程度）的统计量，通常表示为σ。 下面是计算标准偏差的步骤：

1. 计算平均值：计算数据集的平均值x̄，即各个数据之和除以数据个数。

2. 计算偏差：每个数据点与平均值的差值称为偏差，即xi - x̄。

3. 计算偏差的平方：对每个偏差进行平方，得到(xi - x̄)^2。

4. 计算方差：将所有偏差的平方求和并除以数据个数n，得到方差s^2，公式为：s^2 = ∑(xi - x̄)^2 / n。

5. 计算标准偏差：将方差取平方根就得到标准偏差σ，公式为：σ = √s^2。

例如，对于数据集[2, 4, 6, 8, 10]，可以按照上述步骤计算标准偏差：

1. 平均值 x̄ = (2+4+6+8+10)/5 = 6

2. 计算偏差：(-4, -2, 0, 2, 4)

3. 计算偏差的平方：(16, 4, 0, 4, 16)

4. 计算方差：s^2 = (16+4+0+4+16) / 5 = 8

5. 计算标准偏差：σ = √8 ≈ 2.83

因此，该数据集的标准偏差为2.83。标准偏差越大，数据分布越分散；标准偏差越小，数据分布越集中。

标准偏差怎么算 扩展

标准偏差的计算公式是s=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/（n-1）)，

标准偏差是一种度量数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。