本文目录一览1，在情况下标准离差越大风险越大这句话是对的2，标准差越大所需要的样本数量多还是少3，平均数与标准差的关系是A标准差越大4，什么是平均值的标准偏差5，标准误和标准差有区别吗1，在情况下标准离差越大风险越大这句话是对的答案：平均值标准离差是数据偏离平均值的程度。如果平均值很小，即使标准离差比较小
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1，在 情况下标准离差越大风险越大这句话是对的2，标准差越大所需要的样本数量多还是少3，平均数与标准差的关系是 A标准差越大4，什么是平均值的标准偏差5，标准误和标准差有区别吗
1，在 情况下标准离差越大风险越大这句话是对的
答案：平均值标准离差是数据偏离平均值的程度。如果平均值很小，即使标准离差比较小，影响也很大；但如果平均值很大，那么标准离差即使大一点，可能也不敏感。这个题，实际是考你“变异系数”的概念：变异系数=标准差/平均值不行了，我要上厕所，等下再上网再看看别人怎么说的。2，标准差越大所需要的样本数量多还是少
不一样大因为有两个定义,用在不同的场合:如是总体,标准差公式根号内除以n,如是样本,标准差公式根号内除以（n-1),因为我们大量接触的是样本,所以普遍使用根号内除以(n-1)统计上一般认为大于30个样本数就是大样本，这样就可以减少样本误差，所以老师说至少三十个样品。3，平均数与标准差的关系是 A标准差越大
平均数与标准差的关系是( )A．标准差越大，平均数代表性越好B．标准差越小，平均数代表性越好C．平均数大，标准差也大D．平均数小，标准差也小 正确答案B解析[解析] 平均数和标准差是用来描述数据总体特征的一对相互关联的统计指标。平均数反应数据集中趋势，标准差反应数据的离中趋势。二者结合起来才能全面、准确地反应数据的总体特征。标准差越大，平均数的代表性就越小；反之平均数的代表性就越大。5a=1+4+5+a+2 a=3 方差为[(1-3)2+(4-3)2+(3-3)2+(5-3)2+(2-3)2]÷5=2 标准差为√24，什么是平均值的标准偏差
平均值的标准偏差是指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。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。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组的标准差应该是17.078分,B组的标准差应该是2.160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。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。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组的标准差约为17.08分，B组的标准差约为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。平均值的标准偏差。就是在平均制的基础上允许由上下的幅度存在。这个幅度是因为这个产品不同。也是不同的。平均值的标准偏差时相对于单次测量标准偏差而言的，在随机误差正态分布曲线中作为标准来描述其分散程度：在一定测量条件下（真值未知），对同一被测几何量进行多组测量(每组皆测量N 次)，则对应每组N 次测量都有一个算术平均值，各组的算术平均值不相同。不过，它们的分散程度要比单次测量值的分散程度小得多。描述它们的分散程度同样可以用标准偏差作为评定指标。根据误差理论，测量列算术平均值的标准偏差σχ 与测量列单次测量值的标准偏差σ 存在如下关系σχ=σ /√n ----------------------单次测量标准偏差：（贝塞尔公式计算）见图片残余误差νi 即测得值与算术平均值之差N：测量次数原发布者:lisuyan210第二章误差及分析数据的处理重点：误差、偏差的概念及表达；有效数字的位数及运算方法；有限次测定数据的处理方法。难点：有限次测定数据的处理方法本章教学要求：1、误差、偏差的概念及表达。2、误差产生的原因及特点，避免方法。3、有限次测定数据的处理方法4、有效数字的位数及运算方法第一节概述????误差客观存在定量分析数据的归纳和取舍（有效数字）计算误差，评估和表达结果的可靠性和精密度了解原因和规律，减小误差，测量结果→真值第二节测量误差一、误差分类及产生原因二、误差的表示方法三、提高分析结果准确度的方法一、误差分类及产生原因（一）系统误差及其产生原因（二）偶然误差及其产生原因（一）系统误差（可定误差）:由可定原因产生1．特点：单向性、可消除、重现2．分类：按来源分a．方法误差：方法不恰当产生b．仪器与试剂误差：仪器不精确和试剂中含被测组分或不纯组分产生c．操作误差：操作方法不当引起（二）偶然误差（随机误差，不可定误差）：由不确定原因引起特点：1)不具单向性（大小、正负不定）2)不可消除（原因不定）但可减小（测定次数↑）3)分布服从统计学规律（正态分布）二、误差的表示方法（一）准确度与误差（二）精密度与偏差（三）准确度与精密度的关系(一)准确度与误差1．准确度：指测量结果与真值的接近程度2．误差（1）绝对误差：测量值与真5，标准误和标准差有区别吗
标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差。标准偏差反映的是个体观察值的变异，标准误反映的是样本均数之间的变异（即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度），标准误不是标准差。标准误用来衡量抽样误差。标准误越小，表明样本统计量与总体参数的值越接近，样本对总体越有代表性，用样本统计量推断总体参数的可靠度越大。因此，标准误是统计推断可靠性的指标。在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。标准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，标准差能反映一个数据集的离散程度。标准差与标准误都是心理统计学的内容，两者不但在字面上比较相近，而且两者都是表示距离某一个标准值或中间值的离散程度，即都表示变异程度，但是两者是有着较大的区别的。首先要从统计抽样的方面说起。现实生活或者调查研究中，我们常常无法对某类欲进行调查的目标群体的所有成员都加以施测，而只能够在所有成员（即样本）中抽取一些成员出来进行调查，然后利用统计原理和方法对所得数据进行分析，分析出来的数据结果就是样本的结果，然后用样本结果推断总体的情况。一个总体可以抽取出多个样本，所抽取的样本越多，其样本均值就越接近总体数据的平均值。标准差（standard deviation, STD）表示的就是样本数据的离散程度。标准差就是样本平均数方差的开平方，标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的，通常用M±SD来表示，表示样本某个数据观察值相距平均值有多远。从这里可以看到，标准差收到极值的影响。标准差越小，表明数据越聚集；标准差越大，表明数据越离散。标准差的大小因测验而定，如果一个测验是学术测验，标准差大，表示学生分数的离散程度大，更能够测量出学生的学业水平；如果一个侧样测量的是某种心理品质，标准差小，表明所编写的题目是同质的，这时候的标准差小的更好。标准差与正态分布有密切联系：在正态分布中，1个标准差等于正态分布下曲线的68.26%的面积，1.96个标准差等于95%的面积。这在测验分数等值上有重要作用。标准误（standard error, SE)表示的是抽样的误差。因为从一个总体中可以抽取出无多个样本，每一个样本的数据都是对总体的数据的估计。标准误代表的就是当前的样本对总体数据的估计，标准误代表的就是样本均数与总体均数的相对误差。标准误是由样本的标准差除以样本人数的开平方来计算的。从这里可以看到，标准误更大的是受到样本人数的影响。样本人数越大，标准误越小，那么抽样误差就越小，就表明所抽取的样本能够较好地代表样本。1 标准差标准差(s 或sd) ,是用来反映变异程度,当两组观察值在单位相同、均数相近的情况下,标准差越大,说明观察值间的变异程度越大。即观察值围绕均数的分布较离散,均数的代表性较差。反之,标准差越小,表明观察值间的变异较小,观察值围绕均数的分布较密集,均数的代表性较好。在医学研究中,对于标准差的大小,原则上应该控制在均值的12 %以内,如果标准差过大,将直接影响研究的准确性。数理统计表明,在标准正态分布曲线下的面积是有规律性的,根据这一规律,人们经常用均数加减标准差来计算样本观察值数量的理论分布,并以此来鉴定样本的代表性。即: x ±110 s 表示68127 %的观察值在此范围之内; x ±1196 s 表示95 %的观察值在此范围内; x ±2158 s 表示99 %的观察值在此范围内。如果取得的样本资料的实际分布与理论分布非常接近,证明该样本具有代表性。反之,则需要重新修正抽样方法或样本含量。x ±1196 s 是确定正常值的方法,经常在工作中被采用,也称为95 %正常值范围。2 标准误标准误( sx 或s e ) ,是样本均数的抽样误差。在实际工作中,我们无法直接了解研究对象的总体情况,经常采用随机抽样的方法,取得所需要的指标,即样本指标。样本指标与总体指标之间存在的差别,称为抽样误差,其大小通常用均数的标准误来表示。数理统计证明,标准误的大小与标准差成正比,而与样本含量( n ) 的平分根成反比,即: sx = s/ n 这就是标准误的计算方法。抽样研究的目的之一,是用样本指标来估计总体指标。例如:用样本均数来估计总体均数。由于两者间存在抽样误差,且不同的样本可能得到不同的估计值,因此,常用“区间估计”的方法,来估计总体均数的范围。即: x ±1196 sx 表示总体均数的95 %可信区间; x ±2158 sx 表示总体均数的99 %可信区间。95 %可信区间指的是:在x ±1196 sx 范围中,包括总体均数的可能性为95 % ,也就是说,在100 次抽样估计中,可能有95 次正确(包括总体均数) ,有5 次错误(不包括总体均数) 。99 %可信区间也是这个道理,只是包括的范围更大。在实际工作中,由于抽取的样本较小,不呈标准正态分布( u 分布) ,而遵从t 分布,所以常用t 值代替1196 或2158。可在t 值表上查出不同自由度( n ′) 下、不同界值时的t 值。可见到自由度越小, t 值越大,当自由度逐渐增大时, t 值也逐渐接近1196 或2158 ,当n ′= ∞时, t 值就完全被其代替了。所以,我们常用x ± t 0105 sx 表示总体均数的95 %可信区间,用x ± t 0101 sx 表示总体均数的99 %可信区间。综上所述,标准差与标准误尽管都是反映变异程度的指标,但这是两个不同的统计学概念。标准差描述的是样本中各观察值间的变异程度,而标准误表示每个样本均数间的变异程度,描述样本均数的抽样误差,即样本均数与总体均数的接近程度,也可以称为样本均数的标准差。二者不可混淆。由此可见,在众多的医刊上出现的x ±s 的表示方法是错误的。原因就是混淆了二者的概念。当两样本均数进行比较时,正确的用法应该是x ±t0105( n′) sx 。
