方差和标准差区别(方差与标准差是什么意思)

方差与标准差是什么意思

标准差是方差的算术平方根，标准差用s表示，方差是标准差的平方，方差用s^2表示，光看它的表示方法就可以知道二者的关系。

方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。 概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。

统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。 在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。

均值和方差的关系：

均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是很有限的，而标准差给我们描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。以这两个集合为例，[0，8，12，20]和[8，9，11，12]，两个集合的均值都是10，但显然两个集合差别是很大的，计算两者的标准差，前者是8.3，后者是1.8。

显然后者较为集中，故其标准差小一些，标准差描述的就是这种“散布度”。之所以除以n-1而不是除以n，是因为这样能使我们以较小的样本集更好的逼近总体的标准差，即统计上所谓的“无偏估计”。而方差则仅仅是标准差的平方。

方差和标准差是干嘛的

1、方差 方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。用来度量随机变量和其数学期望之间的偏离程度。

2、平均差 平均差是表示各个变量值之间差异程度的数值之一。指各个变量值同平均数的的离差绝对值的算术平均数。

3、标准差 标准差是离均差平方的算术平均数的平方根，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。

方差和标准差表示什么

标准差和方差的区别，概念不同，计算方法不同，涵盖范围不同。

1、概念不同。

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。

方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。

2、计算方法不同。

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））。

方差的计算公式为：设一组数据x1，x2，x3……xn中，各组数据与它们的平均数的差的平方分别是(x1-)，(x2-)……(xn-)，那么我们用他们的平均数来衡量这组数据的波动大小，并把它叫做这组数据的方差。

3、涵盖范围不同。

由于方差是数据的平方，一般与检测值本身相差太大，人们难以直观地衡量，所以常用方差开根号（取算术平方根）换算回来。这就是标准差。

方差等于各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数。其中，分别为离散型和连续型计算公式。称为标准差或均方差。

方差和标准差是什么关系

方差和标准差的公式：标准差=sqrt(((x1-x)^2+(x2-x)^2+……(xn-x)^2)/n)，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最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。

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。

虽然样本的真实值是不可能知道的，但是每个样本总是会有一个真实值的，不管它究竟是多少。可以想象，一个好的检测方法，其检测值应该很紧密的分散在真实值周围。

如果不紧密，与真实值的距离就会大，准确性当然也就不好了，不可能想象离散度大的方法，会测出准确的结果。因此，离散度是评价方法的好坏的最重要也是最基本的指标。

方差与标准差是什么意思区别

标准差反应数据的变化幅度,即上下左右波动的剧烈程度.在统计中可以用来计算某变量值的区间范围（即置信区间）.

·方差：即标准差的平方.

所以,标准差和方差两者没有本质区别.

但是标准差和标准差系数（反应数据发生变化的可能性,即这种变化是否会经常发生.）区别很大