数据标准范文 数据标准范文怎么写

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据标准范文的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据标准范文的解答，让我们一起看看吧。

1. 知道两组数据的平均值和标准差,如何判断两组数据更好？
2. 统计学中的标准差有什么意义？

知道两组数据的平均值和标准差,如何判断两组数据更好？

1) 先要确定好坏的标准（因行业而异）：

学生成绩平均值越高越好（成绩好）、标准差越小越好（成绩稳定）；

射击运动员平均成绩越高越好、方差越小越好（心态、技术稳定）；

对消费者物价越低越好、方差越小越好，对于商人可能相反；

对储户利息越高越好、贷款利率越低越好；对银行则反之。凡此种种.......

2）因此两组数据好坏的比较最好是在两组同行业数据之间进行，根据好坏标准

作出判断。

3）对于两组非同业数据最好根据变异系数的大小作出判断。

统计学中的标准差有什么意义？

方差方差和标准差：

样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；

样本方差的算术平方根叫做样本标准差。

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。

数学上一般用E{[X-E(X)]^2}来度量随机变量X与其均值E(X)的偏离程度，称为X的方差。

定义

设X是一个随机变量，若E{[X-E(X)]^2}存在，则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差，记为D(X)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]^2}，而σ(X)=D(X)^0.5（与X有相同的量纲）称为标准差或均方差。

由方差的定义可以得到以下常用计算公式：

D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2

方差的几个重要性质（设一下各个方差均存在）。

（1）设c是常数，则D(c)=0。

（2）设X是随机变量，c是常数，则有D(cX)=c^2D(X)。

（3）设X，Y是两个相互独立的随机变量，则D(X+Y)=D(X)+D(Y)。

（4）D(X)=0的充分必要条件是X以概率为1取常数值c，即P{X=c}=1，其中E(X)=c。

标准差 标准差(Standard Deviation)

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。因此，标准差也是一种平均数

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。

例如，A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B组的分数为73、72、71、69、68、67。 这两组的平均数都是70，但A组的标准差为17.08分，B组的标准差为2.16分，说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。

统计学里的标准差可以表示一个数据***或者一个变量内数值的变动情况。标准差越大，表示数值之间的互相的差异越大，也就表示这些数值不一致的程度越大；反之，则表示数值之间互相之间差异小，数值之间越稳定。

举个例子。两台生产玻璃瓶的机器，为了测量两台机器生产的稳定性能。则每台机器生产100个玻璃瓶，测量每个玻璃瓶的直径。计算每台机器生产的100个玻璃瓶直径的标准差，那台机器生产玻璃瓶的标准差小，代表那台机器生产的稳定性好。

标准差（Standard Deviation） ,中文环境中又常称均方差,但不同于均方误差（mean squared error,均方误差是各数据偏离平均数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.

到此，以上就是小编对于数据标准范文的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据标准范文的2点解答对大家有用。