样本标准偏差和总体标准偏差有什么区别

1. 样本标准偏差和总体标准偏差有什么区别

样本标准偏差是对某个数据中的部分数据线进行分析，而总体标准偏差是对整个数据进行分析。分析的范围广度不同。
样本标准差=√[1/(n-1)Σ(Xi-X拔)²] i从1到n
总体标准差=√ {∫[-∞→+∞] (x-E(X))²f(x) dx} f(x)是总体的概率密度，E(X)是总体的期望。
样本的标准差是用数据算出来的，只要有测量数据就可以计算，而总体的标准差要通过概率密度才能求出来，一般是做不到的，因为在数理统计中，总体的分布一般是未知的。
样本的标准差是总体标准差的近似。

2. 样本标准偏差和总体标准偏差有什么区别？

样本标准偏差是对某个数据中的部分数据线进行分析，而总体标准偏差是对整个数据进行分析。分析的范围广度不同。
样本标准差=√[1/(n-1)Σ(Xi-X拔)²] i从1到n
总体标准差=√ {∫[-∞→+∞] (x-E(X))²f(x) dx} f(x)是总体的概率密度，E(X)是总体的期望。
样本的标准差是用数据算出来的，只要有测量数据就可以计算，而总体的标准差要通过概率密度才能求出来，一般是做不到的，因为在数理统计中，总体的分布一般是未知的。
样本的标准差是总体标准差的近似。

3. 如何理解样本标准偏差和总体标准偏差？

样本标准偏差  ，  代表所采用的样本X1,X2,...,Xn的均值。
总体标准偏差  ，  代表总体X的均值。
例：有一组数字分别是200、50、100、200，求它们的样本标准偏差。
 = (200+50+100+200)/4 = 550/4 = 137.5
 = [(200-137.5)^2+(50-137.5)^2+(100-137.5)^2+(200-137.5)^2]/(4-1)
样本标准偏差 S = Sqrt(S^2)=75

扩展资料：
标准差也被称为标准偏差，标准差(Standard Deviation)描述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。
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，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。平均数相同的两个数据集，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组的标准差应该是18.708分,B组的标准差应该是2.366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。
参考资料：百度百科---标准偏差

4. 样本标准差和总体标准差的区别是什么？计算上有什么不同

5. 样本标准差和总体标准差有什么区别

1、意义不同
样本标准差在真实世界中，除非在某些特殊情况下，找到一个总体的真实的标准差是不现实的。大多数情况下，总体标准差是通过随机抽取一定量的样本并计算样本标准差估计的。
2、用法不同
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）。

扩展资料
标准差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，标准差受到极值的影响。
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；如果一个测验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。

6. 样本标准差和总体标准差的关系是什么？

样本的标准差等于总体标准差除以根号下样本的个数。样本标准差=√[1/(n-1)Σ(Xi-X拔)²] i从1到n。总体标准差=√ {∫[-∞→+∞] (x-E(X))²f(x) dx} f(x)是总体的概率密度，E(X)是总体的期望。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)，二式差一个自由度,n与n-1。

样本：

样本（specimen）是观测或调查的一部分个体，总体是研究对象的全部。总体中抽取的所要考查的元素总称，样本中个体的多少叫样本容量。一般的，样本的内容是带着单位的，例如：调查某中学300名中学生的视力情况中，样本是300名中学生的视力情况，而样本容量则为300。选取样本的过程叫做抽样，根据不同的对象，在抽样方法也有所不同。

7. 样本标准差和总体标准差的区别是什么

样本标准差=√[1/(n-1)Σ(Xi-X拔)²]     i从1到n
总体标准差=√ {∫[-∞→+∞] (x-E(X))²f(x) dx}   f(x)是总体的概率密度，E(X)是总体的期望。
 
样本的标准差是用数据算出来的，只要有测量数据就可以计算，而总体的标准差要通过概率密度才能求出来，一般是做不到的，因为在数理统计中，总体的分布一般是未知的。
 
样本的标准差是总体标准差的近似。

8. 求总体的标准偏差和样本的标准偏差公式。

标准偏差公式：

例如：有一组数字分别是200、50、100、200，求它们的样本标准偏差。
 = (200+50+100+200)/4 = 550/4 = 137.5
 = [(200-137.5)^2+(50-137.5)^2+(100-137.5)^2+(200-137.5)^2]/(4-1)
样本标准偏差 S = Sqrt(S^2)=75。
一、样本标准偏差的计算步骤是：
1、每个样本数据，减去样本全部数据的平均值；
2、把步骤一所得的各个数值的平方相加；
3、把步骤二的结果除以 (n - 1)（“n”指样本数目）；
4、从步骤三所得的数值之平方根就是抽样的标准偏差。
二、总体标准偏差的计算步骤是：
1、每个样本数据，减去总体全部数据的平均值；
2、把步骤一所得的各个数值的平方相加；
3、把步骤二的结果除以 n （“n”指总体数目）；
4、从步骤三所得的数值之平方根就是总体的标准偏差。
拓展资料标准偏差(Std Dev,Standard Deviation) -统计学名词。一种量度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。
总体标准偏差与样本标准偏差区别
总体标准偏差：
针对总体数据的偏差，所以要平均，

样本标准偏差，也称实验标准偏差：
针对从总体抽样，利用样本来计算总体偏差，为了使算出的值与总体水平更接近，就必须将算出的标准偏差的值适度放大，即，