如何计算两个数字之间的差异百分比，两期平均数比较公式推导

求一个数是另一个数的百分之几 用除法.例求甲数是乙数的百分之几 甲÷乙*100%百分比的拓展：百分比,又称百分率、百分数(符号为%)是一种表达比例,比率或分数数值的方法,使用100作为分母.举例如1%,即代表百分之一,或1/100或0.01,而82%,即代表百分之八十二,或82/100或0.82.成和折则表示十分之几,举例如“七成”和“七折”,代表70/100或70%或0.7.

求一个数是另一个数的百分之几 用除法.例求甲数是乙数的百分之几 甲÷乙*100%百分比的拓展：百分比,又称百分率、百分数(符号为%)是一种表达比例,比率或分数数值的方法,使用100作为分母.举例如1%,即代表百分之一,或1/100或0.01,而82%,即代表百分之八十二,或82/100或0.82.成和折则表示十分之几,举例如“七成”和“七折”,代表70/100或70%或0.7.

两期平均数是统计学中常用的统计量，用来表明两个时期各观测值相对集中较多的中心位置。

在畜牧业、水产业生产实践和科学研究中，平均数被广泛用来描述或比较各种技术措施的效果、畜禽某些数量性状的指标等等。

两期平均数比较公式=(A/B)/(A/B×1+b/1+a)-1=a-b/a+b。如果则这个数大于零即现期平均数大于基期平均数故平均数上升；如果，则现期平均数小于基期平均数，平均数下降。

加权算术平均数同时受到两个因素的影响，一个是各组数值的大小，另一个是各组分布频数的多少。在数值不变的情况下，一组的频数越多，该组的数值对平均数的作用就大，反之，越小。

平均数的优点：

平均数非常明显的优点之一是，它能够利用所有数据的特征，而且比较好算。另外，在数学上，平均数是使误差平方和达到小的统计量，也就是说利用平均数代表数据，可以使二次损失小。因此，平均数在数学中是一个常用的统计量。但是平均数也有不足之处，正是因为它利用了所有数据的信息，平均数容易受极端数据的影响。

例如，在一个单位里，如果经理和副经理工资特别高，就会使得这个单位所有成员工资的平均水平也表现得很高，但事实上，除去经理和副经理之外，剩余所有人的平均工资并不是很高。这时，中位数和众数可能是刻画这个单位所有人员工资平均水平更合理的统计量。

0

1、两期比重差值：现期比重-基期比重=

；（其中，A和B分别对应部分和整体的现期数值，a和b是其对应的增长率）

2、平均数的增长率：平均数A/B的增长率=

，其中a和b对应A和B的增长率。

推导过程：若总量的现期量A，总数的现期增长率a，总量的现期量B，总数的现期增长率b，则：即：

。

三、解题技巧

1、两期比重变化

（1）先判断方向：若ab，则比重上升；反之下降。（带正负号比较）

（2）再判断数值：

（猜）选数值（绝对值）小的选项。（效率高，有极小风险）

这是因为：两期比重上升或下降几个百分点=

，因此实际值应远远小于|a%-b%|。

（做）数值远小于|a-b|，据此对选项进行排除，这是因为：两期比重上升或下降几个百分点=

，因此实际值应远远小于|a%-b%|。若选项仍不唯一，则需按照公式计算。

2、平均数的增长率

（1）先判断方向：若ab，平均数变大；反之变小。（带正负号比较）

（2）再判断数值：套用公式

（由于分母接近于1，所以结果一般接近于a-b，略大或略小）。

四、典型题目1、求比重变化的数值

【例1】2013年3月末，主要金融机构本外币工业中长期贷款余额6.46万亿元，同比增长3.2%。其中，轻工业中长期贷款余额6824亿元，同比增长7.6%。

2013年3月末，轻工业中长期贷款余额占工业中长期贷款余额总体的比重与上年相比：（ ）

A.约上升0.4个百分点 B.约上升4个百分点

C.约下降0.4个百分点 D.约下降4个百分点

【解析】问“比重与上年相比”，选项为百分点，可判断题型为比重变化。其中，部分为“轻工业中长期贷款余额”，增长率为7.6%，整体为“工业中长期贷款余额”，增长率为3.2%，7.6%3.2%，比重上升，排除C、D；数值远小于7.6%-3.2%=4.4%，故本题答案为A选项，也可以在判断完方向后直接选数值小的A选项，如果为了保险，可以套入公式进行计算再选择。

数的大小比较有以下几种方法：

一、整数的大小比较：

1、先看位数，位数多的数大比如：100大于20，因为100有3位数，而20只有2位数2、位数相同，从高位看起，相同数位上的数大那个数就大。

比如：320大于310，位数相同，高位百位都是3，所以接着看下一位十位，320的十位是2，310的十位是1，2＞1，因此320大于310。

二、小数的大小比较：

1、先比较两个数的整数部分，整数部分大的那个数就大；比如：6.1大于5.9，因为6.1整数部分是6，5.9整数部分是5，65，因此6.1大于5.9。

2、整数部分相同，再看它们的小数部分，从高位看起，依数位比较，相同数位上的数大的那个数就大。

比如：0.0223大于0.0199。三、分数的大小比较：分母相同的分数，分子大的分数大；分子相同的分数，分母小的分数大；分母不同的分数，先通分在比较。

比如：6/9大于5/9 |注意：“x/y”格式代表“y分之x”

四、根式的大小比较：

1、比较两个根式（根式外没有数字）根号下的数字，根号下数字大的，根式也大。

比如：√3大于√22、若根号外有数字，则先把根号外的数字平方后放进根号里面（乘以根号内的数字），再通过以上方法比较。

比如：3√2大于2√33√2中，把3放进根号内，式子变成√(3×3×2)＝√182√3中，把2放进根号内，式子变成√(2×2×3)＝√12因此3√2大于2√3扩展资料：万能比较公式（作差法）：假设给定两个数x和y，若要判断它们之间的大小关系，则可以使用作差法。

具体如下：已知x，y两个数，作x－y，若x－y＞0，则通过不等式的左右数字移动可得x＞y。

同理若x－y＜0，则x＜y。

举例：判断3/8与1/3的大小。

解：令3/8－1/3，则3/8－1/3＝9/24－8/24＝1/24由于(1/24)＞0，因此3/8＞1/3。

tana对边比邻边得到的比值，它是一个正数，代表的是直角三角形中，两个直角边的长度的比值。初中学习解直角三角形时，在直角三角形内，其中一个锐角a的正切值，定义为这个锐角a的对边比这个锐角的邻边，两个边长的比值称做这个角a的正切值，在高中学习三角函数时，重新定义了角的正切值。

对边比邻边的三角函数公式是：sinA=a/c，三角函数是基本初等函数之一，是以角度（数学上常用弧度制，下同）为自变量，角度对应任意角终边与单位圆交点坐标或其比值为因变量的函数。

居民收入差距测量的方法和指标林 宏 陈广汉在现代发展经济学中,经济学家提出了许多分析规模收入分配差别的方法和指标.在这些方法和指标中,有的是由收入分配理论推导出来的比如说洛伦茨曲线,基尼系数,库兹涅茨比率,沃尔夫森"极化指数"等;有的则是从统计学中发展出来的,比如人口(或家户)众数组的分布频率,测度大多数人(或家户)所覆盖的绝对收入范围,以及测度低或高收入对平均收入偏离度的离散系数等;有的是从其他相关或相近学科中引入的,比如来自物理学的泰尔指数等.这里介绍几种常用的.一,洛伦茨(Lorenz)曲线洛伦茨曲线早是美国经济统计学家M Lorenz为研究财富,土地和工资收入的分配是否公平而提出的.在一个平面直角坐标系中,纵轴为收入百分比,横轴为人口(或家户)百分比,45度线为平均分配线,右下角的90度线为绝对非平均分配线.洛伦茨曲线处于45到90度之间.根据某国某年的收入分配分组资料,将一定人口(或家户)比重所对应的收入比重在图上描出,就可得到该国这一年的收入分配洛伦茨曲线.从洛伦茨曲线上可以直观地看出每个阶层的收入比重,从曲线的弯曲度可以观察到各个阶层的收入差别情况,通过对比不同的曲线了解不同国度总收入分配差别程度或同一国家不同时期的收入差别变动情况.离45度线越远,离90度线越近的曲线表示的收入差别程度越大.但是洛伦茨曲线无法以一个确切的数值来表示收入差别,特别是当几条曲线相交的时候. 其积分的数学表达为:设收入变量u的分布函数为ρ(u),即收入为u的人数占总人数的百分比为ρ(u),总人口数为N,则收入小于t的人口数为 Nρ(u)du,占总人数百分比为:P(t)= ρ(u)du/N= ρ(u)du收入小于t的所有人数的收入之和(称累积收入)为 Nρ(u)du,它在总收入中的比重为I(t)= uNρ(u)du/ uNρ(u)du= uρ(u)du,其中μ= uρ(u)du是收入u的期望值或社会总的平均收入.由以下两个参数方程决定的曲线即为洛伦茨曲线:P=P(t)= ρ(u)du 和 I=I(t)= uρ(u)du ,(t≥0)二,基尼(Gini)系数,或称基尼集中率基尼系数及计算基尼系数的方法是意大利经济学家(C.Gini1912)在洛伦茨曲线的基础上提出的,随后,瑞赛(Ricci,1916),道尔顿(Dalton,1920),尹特马(Yntema,1938),阿特金森(atkinson,1970),纽伯瑞(Newdery,1938),赛新斯基(Sheshinski,1972)等人又做了进一步研究.它用于进一步计算收入分配的差异程度.根据国际通常标准,基尼系数在0.3以下为佳的平均状态,在0.3~0.4之间为正常状态,超过0.4为警戒状态,而超过0.6以上就属社会动乱随时发生的危险状态.Gini系数G的计算公式为:G= Sa/(Sa+Sb)式中Sa,Sb分别表示洛伦茨曲线与绝对平均线,洛伦茨曲线与绝对不平均线所围成的面积.当G=0,Sa=0,表明洛伦茨曲线与绝对平均线的重合,因而此时的收入分配是绝对平均的;当G=1,Sb=0时,表明洛伦茨曲线与绝对不平均线重合,而此时的收入分配是绝对不平均的,所有的收入都集中在一个人手中.显然0≤G≤1.在研究收入差距的文献中,基尼系数使用为广泛.究其原因,是因为基尼系数有以下优点:(1)基尼系数能以一个数值反映总体收入差距状况. (2)基尼系数是国际经济学界所采用的流行的指标,因而具有比较上的方便.(3)基尼系数的计算方法较多,便于利用各种资料.(4)利用基尼系数也便于进行分解分析,可以将总收入的基尼系数(G)与其各个分项收入的关系写成:G=∑(Ui×Ci)其中的Ui和Ci分别是第I项收入在总收入中所占的份额和集中率. 三,人口收入份额度量方法 (the income share of certain number population)用一定人口收入份额反映收入差距,在国际上是常用工具之一.这里着重介绍以下几类方法:1,库兹涅茨比率.基尼系数之外,还有许多衡量收入不均等的方法.西蒙·库兹涅茨就提出过一种被称为"库兹涅茨比率"的方法——把各收入层的收入份额与人口份额之间差额的绝对值加相加起来,然后再去除以人口数.其计算公式为:其中R为库兹涅茨比率,yi,Pi分别表示各阶层的收入份额和人口比重.库兹涅茨比率越大,则表示收入差距越大;反之则越小.库兹涅茨比率计算简单方便,比较适合用来反映群体内部的收入差距情况,尤其适合比较两个群体内部的收入差距情况.这种方法运用于规模收入分配时,所反映的不均等性要比基尼系数来得大些,因为它给富阶层和贫阶层的权数较大,中间阶层的权数较小.为了消除权数的不良影响,人们考虑用某些收入阶层的收入分配状况,来反映社会收入分配的差距水平.其中主要是采用一定百分比的家户或者人口所占的收入份额作为指数来表示收入分配差距.其中以库兹涅茨指数,阿鲁瓦利亚指数,收入不良指数和五分法(十分法)为典型.2,以富有的20%人口所占有的收入份额表示一个社会的收入分配状况,这一比率也就是人们通常所说的库兹涅茨指数.这一指数的低值为0.2,指数越高,则收入差别越大.一个极端的情况是,收入绝对平均的分配,那么,收入低的20%的社会成员将可以获得全部收入的20%,当然相应地,收入高的20%的社会成员也仅仅得到了全部收入的20%,这是不可能发生的.3,以40%低层人口所占有的收入份额来表示,一个社会的收入分配状况,这一比率也就是人们通常所说阿鲁瓦利亚指数.这一指数的高值为0.4,指数越低,收入差别越大.4,以高收入的20%的人所占有的收入份额与低收入的20%的人口所占有的收入份额之比表示一个社会的收入分配状况,这一比率也就是人们通常所说的收入不良指数(或者叫欧希玛指数),这—指数的低值为1,指数越高,收入差别越大.这一指数的性质和特点与前二者是一致的,但是更周全和清晰一些.这一方法,便于分收入层次考察收入差距,很具体,但是在反映收入差距变动总体趋势方面略有不足.而以库兹涅茨指数和阿鲁瓦利亚指数之比计算的指数,则与收入不良指数具有同样的性质和意义.5,以收入分配水平(份额)高和低的各20%家户或者人口来测度一个社会的收入分配情况,同时也就意味着把全部家户或者人口分成了低收入,次低收入,中等收入,较高收入和高收入五个层次,经济学中将此称为五分法.而在人口众多的国家和地区,五分法分层后,每一个层次的人数依旧偏大,人们就又考虑十分法等更多的等分方法,以便使得贫富两极的规模相对小些,比较的力度加大一些.不过,以上指数都是以某一或某些阶层的收入份额的变动来反映收入差别变化的,其优点是便于分层考察,具体分析,缺点是不能全面反映各个阶层的收入整别变动总体情况,也就是可以知道想了解的局部情况,却无法了解一般情况.6,沃尔夫森"极化指数"沃尔夫森(Michael C.Wolfson)1994年在《美国经济评论》上发表了一篇文章,专门阐述了他对于收入分配和不平等的问题的看法.1997年有两位学者Martin Ravallion and Shaohua Chen在世界银行的杂志上撰文分析了沃尔夫森研究成果.沃尔夫森认为的两极分化,不是收入水平在两极之间差距极度拉大,而是总人口中穷人部分和富人部分都在越来越多.中等收入阶层的人数却在减少(他假设这一部分人会终完全消失.也就是说社会后只剩下"有钱人"(haves)和"穷人"(have-nots)这两个有和一无所有的部分.为了测度他所说的两极分化现象,他提出了一个"极化指数".像基尼系数一样,这个指数也是处于0(没有分化)和1(完全分化)之间.当收入完全平等的时候,为0分化;当收入极度不平等的时候,也就是富人占有了全部收入时,极化也就发生了,这个时候,1/2的人拥有的收入为0,另外1/2人则占有了平均收入的2倍.当然,经常的情况是发生这两极之间.用公式表示的沃尔夫森"极化指数":W=2(U*-U1)/M其中,∪*指修正了的平均收入(平均收入×1—基尼系数);∪1指贫困的1/2人口的平均收入;M为中位收入.四,泰尔熵标准(Theil's entropy measure)或者泰尔指数(Theil index)作为衡量个人之间或者地区间收入差距(或者称不平等度)的指标,这一指数经常被使用.泰尔熵标准是由泰尔(Theil,1967)利用信息理论中的熵概念来计算收入不平等而得名.假设U是某一特定事件A将要发生的概率,P(A)=U.这个事件发生的信息量为E(U)肯定是U的减函数.用公式表达为:E(U)=log(1/u).当有n个可能的事件1,2,…,n时,相应的概率假设分别为U1,U2,…,Un,Ui≥0,并且∑Ui=1.熵或期望信息量可被看作每一件的信息量与其相应概率乘积的总和: E(U)= ∑Uih(Ui)= ∑Ui log(1/Ui)显然,n种事件的概率Ui越趋近于(1/n),熵也就越大.在物理学中,熵是衡量无序的标准.如果Ui被解释为属于第i单位的收入份额,E(U)就是一种反映收入分配差距不平等的尺度.收入越平均,E(U)就越大.如果绝对平均,也就是当每个Ui都等于(1/n)时,E(U)就达到其大值logn.泰尔将logn—E(U)定义为不平等指数——也就是泰尔熵标准:T=logn—E(U)= ∑ui*lognui用泰尔熵指数来衡量不平等的一个大优点是,它可以衡量组内差距和组间差距对总差距的贡献.泰尔熵标准只是普通熵标准(generalized entropy measures)的一种特殊情况.当普通熵标准的指数C=0时,测量结果即为泰尔熵指数.取C=0的优势在于分析组内,组间差距对总差距的解释力时更加清楚.泰尔熵指数和基尼系数之间具有一定的互补性.基尼系数对中等收入水平的变化特别敏感.泰尔熵T指数对上层收入水平的变化很明显,而泰尔熵L和V指数对底层收入水平的变化敏感.五,变异指标 变异指标又叫变动度,是统计学中描述具有相同性质的标志值数列离散程度的重要指标.如果变量数列中各单位标志值之间的差异越大,即标志值的离散程度越大,各标志值与其平均值距离的总和就越大;反之,如果变量数列中各单位标志值之间的差异越小,即标志值的离散程度越小,各标志值与其平均值距离的总和就越小.根据不同的度量方法,变异指标可以分为全距,平均差,方差和标准差,变异系数以及加权的变异系数,离均差变异系数,加权离均差系数等.并且运用到收入分配的研究中,测算各区域(或组)间人均收入相对差异的大小.它们的数值越小,则表示各区域(或组)间人均收入相对差异越小.1,全距(R),是标志值数列中大值和小值之差.它表明了数列中各单位标志值变动的范围.R越大(小)则标志值数列中变动大(小).其计算方法为R=大标志值—小值标志值全距(R)计算简便,但是受标志值数列两端数值的影响,不考虑其他标志值的差异程度,因此不能够反映标志值真实的差异程度.此外,在分组的情况下,全距更难反映出标志值的变异程度.2,平均差(MD),是分布数列中各单位标志值与其平均数之间绝对离差的平均数,它反映了数列中相互差异的标志值的差距水平.MD越大(小),则说明数列中标志值变动程度大(小).其计算方法为:平均差比较全面,客观的反映数列的标志值平均变动程度.尽管以离差形式出现,但是计算也比较简单,直观的表示出了各单位标志值与其平均数存在的平均差异,含义明确.但是,它以平均绝对离差形式出现,妨碍了下一步的代数运算,因此在应用中受到一定的限制.3,方差和标准差方差(S2)是分布数列中各单位标志值与其平均数之间离差的平方和的平均数,标准差(S)又叫均方差,是方差的平方根,其计量单位与平均数的计量单位相同.二者都可以反映标志值相对平均数的差异程度.上面的方差和标准差计算方法都是对数值离差求算术平均值,因此可能导致其中存在的规模差异不能够充分体现,因此也有人用加权的标准差表达公式,即:其中,观测指标 yi=Yi/fi ; 而指标平均值为, 这体现了加权标准差与平均标准差在处理标准平均值上面的不同.显然,加权标准差不受划分方法的影响,因此更具稳定性.4,平均差和标准差都是测定数列中标志值差异程度的平均指标,它们的大小,不但取决于数列各标志值的差异程度,而且还受到了其平均值大小的影响.如果两个现象的数列平均水平存在较大差异,平均差和标准差就难于准确反映其变动程度.另外,平均差和标准差都有计量单位,是有名数,不可以比较计量单位不同的数列的变动程度.所以,人们又引入了变异系数作为测量相对收入差距的工具. 其中,平均变异系数的计算公式为:V=S/ 或者V=MD/ 或者V=R/ ,这里 =∑yi/n加权后的平均变异系数的计算公式为:V*= S/ * 或者V*=MD/ * 或者V*=R/ *,这里*=∑yi/∑fi六,其他1,贫困指数贫困指数是指收入在某个临界水平(即贫困水平)以下的人口占总人口的比重.应该指出,贫困指数同大多数其他指数一样,隐藏着一个重要特征,即指数包含着绝对的价值判断.贫困指数由1998年诺贝尔经济学奖得主阿马蒂亚·森(AMARTYA SEN )提出.其计算公式为P=H·[I+(1-I)·G],H代表一个社会一定的,预先确定好的贫困线下的人口数,G为基尼系数,I为衡量收入分配的指标,处于0和1之间,G和I均针对处于贫困线以下的贫穷群体计算得出.在发展中国家,人们通常用贫困指数来度量收入的不公平程度.2,偏离值法偏离值法可精确测量收入分配状况,利于进行纵向或横向比较,并且操作简便.其计算公式为:R=∑|yi-1/n|,i=1,2,…n;y1+y2+…+yn=1其中,R为偏离值,n为分组数,即将社会上的人口平均分为n个等级;yi表示第i组的收入比重.n可取不同的值,n取值越大将社会等级分得越细,R的取值范围越大(如当n=5时,0≤R≤1.6,当n=10时,0≤R≤1.8;当n=20时,0≤R≤1.9).国际上通行做法是将人均收入较高的发达国家社会人口平均分为5个等级(n=5);人均收入中下等的国家社会人口平均分为10个等级(n=10),即n=5,每个等级各占总人口的20%或者10%.每个等级在国民收入中所占比重分别用y1,y2,y3,y4,y5表示.如果,收入分配绝对平均,则每个等级分得0.2(20%)或者0.1(10%).这里,将0.2或者0.1称作收入分配绝对平均的中心值.在现实生活中,人均收入较高的发达国家的y1,y2,y3,y4,y5总是以0.2为中心,人均收入中下等的国家的y1,y2,y3,y4,y5总是以0.1为中心,上下变动.在此基础上,把R=|y1-0.1|+|y2-0.1|+|y3-0.1|+|y4-0.1|+|y5-0.1|所得的结果称作某一时期(通常为1年)现实收入分配均等程度与收入分配绝对平均的偏离值,简称为收入分配均等程度偏离值(偏离值).偏离值R介于[0,1.8]之间,偏离值越趋向1.8,收入分配越不均.3,倒U拐点按照著名的库兹涅茨"倒U"假说,一国收入分配的不平等会随着早期经济发展而恶化,达到高点后,又随着后期经济发展而改善.库兹涅茨还同时得出结论:人均国民收入在300~500美元之间,收入分配不均等程度达到高顶点.其顶点在这一收入分配的"倒U"曲线上,成为"拐点".由此,"拐点"出现时的人均收入水平(300~500美元)就成为人们判断收入差距的又一种尺度.4,辅助性指标中外一些学者认为,由于各国的国情不同,以及一国国内不同时期的不同情况,试图以一个精确数值来衡量收入差距具有较大的局限性.因此,可采用以上众多指标中的一个比如基尼系数,并且辅以若干具有通用性,可比性和可操作性的辅助指标,更加全面,深入地衡量收入差距.辅助指标可考虑:(1)各收入分组收入占全部收入比重.(2)各收入分组收入水平增长率.(3)贫困发生率和贫困距比率.(4)恩格尔系数.

需要新建一个条件格式规则，就可以实现在excel使用条件格式，让一列与另一列比较。演示软件版本为excel2007，具体操作请参照以下步骤。

1、首先在电脑上打开目标excel表格，然后选中表格中B列的数据，点击次级选项卡中的“格式”选项。

2、然后在出现的窗口中，依次执行命令“条件格式/新建规则”。

3、然后在出现的窗口中，点击规则类型中的后一项，然后输入公式【=$B1$A1】。

4、然后点击“格式”按钮进入其设置界面，设置其填充颜色为红色，后对以上设置进行确定。

5、完成以上设置后，即可在excel中使用条件格式让一列数据与另一列数据进行比较。

有参照明示值：

相对偏差=[（标签明示值－测定值）/量程值]×100%

如果没有明示值则也改写成：

相对偏差=[(单次测定值-平均值)/平均值] ×100%

相对偏差是指某一次测量的绝对偏差占平均值的百分比。相对偏差只能用来衡量单项测定结果对平均值的偏离程度。

除了相对误差以外还有绝对偏差：

绝对偏差=测定值－平均值

绝对误差和相对误差：

设某测量值N的真值为N′，误差为ε=|N'-N|，则，它反映测量值偏离真值的大小，叫做绝对误差。绝对误差ε和测量值N具有相同的单位。

用绝对误差无法比较不同测量结果的可靠程度，于是人们用测量值的绝对误差与测量值之比来评价，并称它为相对误差，用表示，并可化成百分比，也叫百分误差。

计算公式： 公式：平均偏差除以平均数（注意后求出的是百分数） 　　 用途：常用于分析化学的定量实验。 　 在日常的检验检测工作中，检测结果是否准确并不确定，但可以通过多次测量的方法来得出一个准确的结果，所测量数据的算术平均值就能代表总体的平均水平。 个测量数据偏差的平方和除以数据个数减1的平方根。由于式中对单个数据偏差平方后，较大的偏差更能突出地反映出来，所以标准偏差能更好地说明数据的离散程度，在实际使用中更加常见。

（实验值-平均值）的绝对值除以平均值，就是相对偏差，相对偏差的平均值就是平均相对偏差。