样本标准差公式到底有哪些，样本方差怎么算

样本标准差=√[1/(n-1)Σ(Xi-X拔)²] i从1到n总体标准差=√ {∫[-∞→+∞] (x-E(X))²f(x) dx} f(x)是总体的概率密度，E(X)是总体的期望。如是总体,标准差公式根号内除以n如是样本,标准差公式根号内除以（n-1)二式差一个自由度,n与n-1。扩展资料：假设你的样本在A1:A2000任意选一空白的单元格样本标准差：=stdev(A1:A2000)总体标准差=stdevp(A1:A2000)样本的标准差是用数据算出来的，只要有测量数据就可以计算，而总体的标准差要通过概率密度才能求出来，一般是做不到的。样本的标准差是总体标准差的近似。

样本标准差，也叫实验标准差，是所有（样本数据“减去”样本平均值）的“平方”的“总和”，再除以样本总数减去1 的“开方”后所得（分母永远是n-1） ： S=√【∑(Xi-X)² /n-1】 有这个公式计算所得s=156.

5 全数标准差，分母是全体样本总数n（不减1）：S=√【∑(Xi-X)² /n 】由此公式算的s=147.

5 我理解的就是这样，我也是数学差，在网上学的，从来没有接触过的东西，献丑了。

答:一个数就不存在标准差。

标准差是统计数据处理时使用的一种数值。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

计算标准差的步骤通常有四步：计算平均值、计算方差、计算平均方差、计算标准差。例如，对于一个有六个数的数集2,3,4,5,6,8，其标准差可通过以下步骤计算：

1.

计算平均值：

(2 + 3 + 4 + 5+ 6 + 8)/6 = 30 /6 = 5

2.

计算方差：

(2 – 5)^2 = (-3)^2= 9

(3 – 5)^2 = (-2)^2= 4

(4 – 5)^2 = (-1)^2= 0

(5 – 5)^2 = 0^2= 0

(6 – 5)^2 = 1^2= 1

(8 – 5)^2 = 3^2= 9

3.

计算平均方差：

(9 + 4 + 0 + 0+ 1 + 9)/6 = 24/6 = 4

4.

计算标准差：

√4 = 2

标准差（Standard Deviation），在概率统计中常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量。标准差定义为方差的算术平方根，反映组内个体间的离散程度。测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质：一个总量的标准差或一个随机变量的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。其公式如下所列。标准差的观念是由卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）引入到统计中

​标准差σ=方差开平方。标准差是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。即标准差是方差的平方根(方差是离差的平方的加权平均数)。

标准差计算公式：标准差σ=方差开平方。

标准差是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。即标准差是方差的平方根(方差是离差的平方的加权平均数)。

标准差是各种可能的报酬率偏离期望报酬率的综合差异。

标准差反映的是整体风险，整体风险是包含特有风险的(即非系统风险)，因此标准差也反映了非系统风险。

资本资产定价模型的研究对象，是充分组合情况下风险与要求的收益率之间的均衡关系。

证券市场线描述的是市场均衡条件下单项资产或资产组合(无论是否已经有效地分散风险)的期望收益与风险之间的关系。

资本市场线描述的是由风险资产和无风险资产构成的投资组合的期望收益与风险之间的关系。

5-9比方说,有1、2、3、4、5、这5个数先算出他们的平均数（1+2+3+4+5）/9=3方差为：(（5-1）^2+(5-2)^2+(5-3)^2+(5-4)^2+(5-5)^2)/5=6标准差即方差的平方根=根号6

标准差公式是一种数学公式。标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式如下所示：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）)总体标准差=σ=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/n )

比如要测量一个圆相对于基准坐标系的一个位置度，基准为A、B、C三个基准。

圆心理论坐标为（X，Y，Z），实测圆心坐标为（X1，Y1，Z1），则圆的位置度公式就是： 三坐标测量仪的软体尺寸输出界面应该有位置度输出这个功能的，建立好坐标系，选择相应的基准，再采点测量特征。后在输出位置度就行了。 位置度是一个形体的轴线或中心平面允许自身位置变动的范围﹐即一个形体的轴线或中心平面的实际位置相许变动范围，是限制被测要素的实际位置对理想位置变动量的指标。

1、标准差计算公式是标准差σ=方差开平方。标准差，中文环境中又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中常使用作为统计分布程度上的测量。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。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。

2、标准差系数，又称为均方差系数，离散系数。它是从相对角度观察的差异和离散程度，在比较相关事物的差异程度时较之直接比较标准差要好些。标准差系数是将标准差与相应的平均数对比的结果。标准差和其他变异指标一样，是反映标志变动度的绝对指标。

3、它的大小，不仅取决于标准值的离差程度，还决定于数列平均水平的高低。因而对于具有不同水平的数列或总体，就不宜直接用标准差来比较其标志变动度的大小，而需要将标准差与其相应的平均数对比，计算标准差系数，即采用相对数才能进行比较。

每一个输减去平均数的差的平方和，然后再去除以样本容量，后开根号求标准差。

样本量的计算公式为： N=Z 2 ×(P ×(1-P))/E

Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取0.5。E:样本均值的标准差乘以z值，即总的误差p:目标总体占总体的比例。(比如：一个班级中男生占所有学生的30%。则p=30%)。

标准差为总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。标准差表示的就是样本数据的离散程度。标准差就是样本平均数方差的开平方，标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的，通常用M±SD来表示，表示样本某个数据观察值相距平均值有多远。 标准差受到极值的影响。标准差越小，表明数据越聚集；标准差越大，表明数据越离散。

　　标准差（StandardDeviation），中文环境中又常称均方差，但不同于均方误差（meansquarederror，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近），标准差是离均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。平均数相同的，标准差未必相同。　　首先求出平均数x'。对于样本的数据，标准差^2=方差=各数据与x'之差的和再除以n-1，也就是[(x1-x')^2+(x2-x')^2+...+(xn-x')^2]/(n-1)对于总体的数据，标准差^2=方差=各数据与x'之差的和再除以n，也就是[(x1-x')^2+(x2-x')^2+...+(xn-x')^2]/n

标准离差的计算公式是标准离差率=标准离差/期望值，标准离差是样本方差的正平方根。设随机变量ξ的数学期望为Eξ，称(ξ-Eξ)2的数学期望为ξ的方差。它是用来表示随机变量与其数学期望之间离散程度的一个量。对于子样x1，x2，…，x，也类似地定义为它的方差，式中Σ为总计的符号，而这个量也反映了子样的离散程度。方差的平方根称为“均方差”、“根方差”或“标准差”。尤其当自由度为n-1时，称为样本方差。S2的正平方根S即样本的标准离差。以样本方差S2来估计总体方差o2在n比较大时，两者相差很小，但当n小时，两者差别颇大

离差的计算公式是标准离差率=标准离差/期望值，离差即标志变动度，又称“偏差”，是观测值或估计量的平均值与真实值之间的差，是反映数据分布离散程度的量度之一。

1.平均离差=离差的绝对值/平均值

2.公式中离差=单项数值-平均值