标准差的特性
时间:2024-01-05 17:05:12 栏目:学习方法
标准差的特性:
1、如果在一个分布中每个分数都加上(或减去)一个常数,则标准差不变。
2、如果每一个分数都乘上(或除以)一个常数,则标准差也将乘上(或除以)那个常数。
3、从均数计算的标准差比分布中根据任何其他点计算的标准差都要小。
标准差也称均方差,是各数据偏离平均数的距离的平均数,它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。标准差是方差的平方根,方差偏向反映的是离散的程度,偏差偏向反映的是离散的度,两者是相符相承。
方差标准差的意义是什么?它们有何特性?
一、标准差它反映组内个体间的离散程度。具有两种特性:
测量到分布程度的结果为非负数值,与测量资料具有相同单位。
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。简单来说,标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差,代表大部分数值和其平均值之间差异较大;一个较小的标准差,代表这些数值较接近平均值。
标准差可以当作不确定性的一种测量。
例如在物理科学中,做重复性测量时,测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。当要决定测量值是否符合预测值,测量值的标准差占有决定性重要角色:
如果测量平均值与预测值相差太远(同时与标准差数值做比较),则认为测量值与预测值互相矛盾。这很容易理解,因为如果测量值都落在一定数值范围之外,可以合理推论预测值是否正确。
二、方差它反映用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。具有特性如下
1、设C是常数,则D(C)=0
2、设X是随机变量,C是常数,则有
3、设 X 与 Y 是两个随机变量,则
其中协方差
特别的,当X,Y是两个不相关的随机变量则
此性质可以推广到有限多个两两不相关的随机变量之和的情况。
扩展资料
方差种类及计算
1、离散型方差
离散型方差的计算式为: ,其中 。
而将上式展开后可得:
2、连续型方差
连续型方差的计算式为: ,其中 。
将上式展开后可得:
证明:由数学期望的性质得
参考资料:
百度百科—方差
百度百科—标准差
标准差是什么意思?
标准是离均差平方的算术平均数(即:方差)的算术平方根,用σ表示。标准差也被称为标准偏差,或者实验标准差,在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量依据。
为非负数值,与测量资料具有相同单位,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。
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。
扩展资料:
标准差可以当作不确定性的一种测量。例如在物理科学中,做重复性测量时,测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。
当要决定测量值是否符合预测值,测量值的标准差占有决定性重要角色:如果测量平均值与预测值相差太远(同时与标准差数值做比较),则认为测量值与预测值互相矛盾。这很容易理解,因为如果测量值都落在一定数值范围之外,可以合理推论预测值是否正确。
标准差应用于投资上,可作为量度回报稳定性的指标。标准差数值越大,代表回报远离过去平均数值,回报较不稳定故风险越高。相反,标准差数值越小,代表回报较为稳定,风险亦较小。
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