离散值计算公式，excel离散系数的计算公式是什么

四分位差的计算公式为：Qr= Q3- Q1。

1.第一需打开excel表格。

2.第一，找到一行并输入对应的权重，可以直接输入到上面一行的中。

3.找到公式-插入函数-sumproduct()，它可在全部函数中找到。

4.找到它后面，选择Array1和array2，它们分别是权重和操作数。

5.结果是你想要的值的加权和。

6.有的时候比如，当你需非常多计数时，两个变量都在变化。

7.故此，我们需做一个变量变换。在这里，我们将重量输入到手册中，并手动编写公式。

8.然后按Ctrl键将鼠标放置在框的右下角，您将看到它是自动计算的。

离散系数的计算公式：标准差与平均数的比值称为离散系数或变异系数，记为C.V。数据区域为A1:E200既然如此那，离散系数F1=STDEV(A1:E200)/AVERAGE(A1:E200)。

数据外输入=STDEVP(A2:H2)回车。

离散系数的计算公式：标准差与平均数的比值称为离散系数或变异系数，记为C.V。数据区域为A1：E200既然如此那，离散系数F1=STDEV（A1：E200）/AVERAGE（A1：E200）。

1离散系数

离散系数是衡量资料中各观测值离散程度的一个统计量。当进行两个或多个资料离散程度的比较时，假设度量单位与平均数一样，可以直接利用标准差来比较。假设单位和（或）平均数不一样时，比较其离散程度就不可以采取标准差，而需采取标准差与平均数的比值（相对值）来比较。

2离散系数主要作用

离散系数在可能性论的不少分支中都拥有应用，例如说在更新理论、排队理论和可靠性理论中。在这些理论中，指数分布一般比正态分布更为常见。

因为指数分布的标准差等于其平均值，故此，它的离散系数等于一。离散系数小于一的分布，例如爱尔朗分布称为低差别的，而离散系数大于一的分布，如超指数分布则被称为高差别的。

1、离差系数算法：

表示变量可能性分布函数离散程度的指标。也称变差系数，代表符号为Cv，计算公式为：

式中Cν为可能性分布的标准差б与均值之比值。Cv值很大，则系列的离散程度很大，即系列中各项的值同均值相差很大；Cv值较小，则系列的离散程度较小，即系列各项的值同均值相差较小。

2、强度保证率算法：

由可能性度t，再按照标准正态分布曲线方程就可以求得强度保证率P（%），或利用上表可查出。表中t为可能性度，P（t）为强度保证率。

y可以取任意值，故此，可以取x和y来表示。但按离散书中说的是，使用了换名规则。想再理解深入，那就是自由变元和管束变元的问题，之故此，是有的时候，写y，有的时候，写x是因为在运算时让人明白是自由变元还是管束变元，你要明白x,y在不一样情况下是代表自由变元或者管束变元。

如你第一个公式有的时候，写成（彐x）(-P(x)VQ(x)）【-代表否定】那是把x都看做管束变元。

有的地方却换名了变成彐x彐y(-P(x)VQ(y)）【-代表否定】那是p(x)与Q(Y)中的管束变元不一样，一个是x，一个是y。故此，要换名，那看得人明白。有不明白的，再找我吧。期望对你的有很大帮助。

换名规则是出现在->一阶逻辑里，换名规则涉及到是 “管束产生” 或 “自由产生”？大多数情况下的，在一个合式公式中，有的个体变项不仅是管束产生的又是自由产生的，为不要混淆，采取请看下方具体内容二规则：

换名规则：将量词辖域中产生的某管束产生的个体变项及对应的详细指导变项改成另一个在辖域中未曾产生的个体变项，其余不变。

代替规则：将某自由变项用与公式中全部个体变项不一样的变项符号代替且处处代替。

其实，

(p∧q) → (p∨q) == ┐(p∧q)∨(p∨q)

== (┐p∨┐q)∨(p∨q)

== (┐p∨p)∨(┐q∨q)

== 1

计算公式请看下方具体内容：Cpk = Cp * ( 1 - ｜Ca｜)，Cpk是Ca及Cp两者的中和反应，Ca反应的是位置关系(集中趋势)，Cp反应的是散布关系(离散趋势) 依据公式：Ca=(X-U)/(T/2) ， 计算出制程准确度：Ca值 依据公式：Cp =T/6 ， 计算出制程精密度：Cp值 依据公式：Cpk=Cp(1-|Ca|) ， 计算出制程能力指数：Cpk值

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。标准偏差的大小可以通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。

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，

公式请看下方具体内容所示：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））整体标准差=σ=sqrt（（（x1-x）^2+（x2-x）^2+......（xn-x）^2）/n）因为方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，大家很难直观的衡量，故此，经常会用到方差开根号换算回来那就是我们要说的标准差（SD）。

在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1），它的意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，故此，自由度是（n-1）。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。在可能性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。平均数一样的两组数据，标准差未必一样。

标准差

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。标准偏差的大小可以通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。平均数一样的两个数据集，标准差未必一样。

比如，A、B两组各有6位学生参与同一次语文测验，A组的成绩为95、85、75、65、55、45，B组的成绩为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70，但A组的标准差肯定是17.078分,B组的标准差肯定是2.160分，说明A组学生当中的差距要比B组学生当中的差距大得多。

整体标准偏差与样本标准偏差区别

整体标准偏差：针对整体数据的偏差，故此，要平均，

样本标准偏差，也称实验标准偏差：针对从整体抽样，利用样本来计算整体偏差，为了使算出的值与整体水平更接近，就一定要将算出的标准偏差的值适度放大，即，

公式

样本标准偏差，代表所采取的样本X1,X2,...,Xn的均值。

整体标准偏差，代表整体X的均值。

例子：有一组数字分别是200、50、100、200，求它们的样本标准偏差。

= (200+50+100+200)/4 = 550/4 = 137.5

= [(200-137.5)^2+(50-137.5)^2+(100-137.5)^2+(200-137.5)^2]/(4-1)

样本标准偏差 S = Sqrt(S^2)=75， 注：八年级（下册）上海科学技术出版 21.2数据的离散程度中的标准差是整体标准

标准偏差计算公式是S=Sqr(∑(xn-x拨)^2/(n-1))公式中∑代表总和，x拨代表x的算术平均值，^2代表二次方，Sqr代表平方根。