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混世小仙女
- 标准方差,也称为均方差或期望的偏差平方和,是衡量一组数值中各数与平均值之间差异的度量。在统计学中,它是计算数据集中各个观测值与均值之间差的平方的平均值,然后取其平方根。 假设我们有一组数据 $X_1, X_2, ..., X_N$,其中 $X_I$ 是该组数据中的一个观测值。那么这组数据的均值 $\MU$ 可以通过以下公式计算: $$\MU = \FRAC{1}{N} \SUM_{I=1}^N X_I$$ 接下来,我们需要计算每个观测值与均值之差的平方,即: $$D_I = (X_I - \MU)^2$$ 然后,将这些平方值相加得到总和,再除以观测值的数量 $N$ 来得到方差 $S^2$: $$S^2 = \FRAC{1}{N} \SUM_{I=1}^N D_I$$ 最后,我们取方差的平方根得到标准方差 $\SIGMA$: $$\SIGMA = \SQRT{S^2}$$ 因此,标准方差 $\SIGMA$ 就是这组数据中各个观测值与均值之间差异的平均程度。
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- 标准方差是衡量一组数值中各数分散程度的统计量。计算标准方差的公式如下: $$\SIGMA = \SQRT{\FRAC{1}{N}\SUM_{I=1}^{N}(X_I - \MU)^2}$$ 其中,$\SIGMA$ 表示标准方差,$N$ 表示数据的个数,$X_I$ 表示第$I$个数据点,$\MU$ 表示这组数据的平均值。
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鸾月
- 在数学中,标准方差(STANDARD DEVIATION)是用来衡量一组数值的离散程度或变异程度的一个统计量。它通过计算每个数据点与平均值的偏差的平方和,然后除以数据的个数,最后取平方根来得到。 具体来说,标准方差的计算公式为: $$\SIGMA = \SQRT{\FRAC{1}{N}\SUM_{I=1}^{N}(X_I - \MU)^2}$$ 其中,$\SIGMA$ 表示标准差,$N$ 是数据的个数,$X_I$ 是每个数据点的值,$\MU$ 是这组数据的平均值。 例如,如果一个数据集包含5个数据点,其值为 $A, B, C, D, E$,则平均值 $\MU$ 为: $$\MU = \FRAC{A B C D E}{5}$$ 将这些值代入公式中,我们可以得到标准差的具体数值。
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