方差(variance)和标准差(standard deviation)的区别

标准差和方差是基本的数字概念，在整个货币领域都占有重要的地位，包括簿记、财务事项和贡献领域。...

标准差和方差是基本的数字概念，在整个货币领域都占有重要的地位，包括簿记、财务事项和贡献领域。

当我们衡量与大量信息相关的变化时，有两种观点与此紧密相连。

更具体地说，方差和标准差（两者都表明了知识的分布情况）也将包括计算中的步幅的可比性。

方差(variance) vs. 标准差(standard deviation)

方差和标准差的区别在于，标准差不过是方差理论的平方根。这两个术语被用来决定信息收集的传播。标准差和方差都是数学度量，它们从平均值确定信息的传播。

Parameters of the Comparison	Variance	Standard Deviation
定义	它可以用来授予许多美德的概念投资组合。	当涉及到金融部门时，标准差用于证券和其市场。
如何计算？	信息集的每一个值被取和平方，并且这些平方值的平均值被考虑在内。	计算方法是取方差值的平方根。
符号	西格玛（σ）是这里的符号。	西格玛平方（σ2）是标准偏差的符号。
它们是如何区分的？	在这里，方差只在数学计算中最需要。	当需要可变地计算任何数据时，则主要使用标准差。
通式	σ2 = ∑ (x–M）2/n，其中n是数据值的数目，x是特定值，M是平均值。	σ = √∑ (x–M）2/n，其中x是数据的特定值，n是值的总数。这很容易记住，因为它只是方差的平方。

方差与标准差对照表

什么是方差(variance)？

方差的特征是不稳定的比例，这说明个体离聚会的距离有多远。它发现了每一种感知与平均值的不同程度。

在任何一点上，当信息指数的变化很小时，它表明信息的接近性集中在平均值上，尽管更显著的差异估计表明感知分散在数字运算的平均值周围，并且彼此之间。

虽然从数字的角度来看，这个变化是有价值的，但它不会提供任何可以利用的数据。例如，如果你拿一个popular of loads的例子来说，你可能会得到一个9801的变化，这可能会让你在任何情况下都摸不着头脑。适当的回答是，您可以利用差异来整理标准差-大大提高了如何分散负载的比例。为了得到标准偏差，采取示例变化的平方基础：√9801 = 99.

标准差和平均值结合起来，会告诉你大多数人衡量的是什么。例如，如果你的平均值是150公斤，标准差是99公斤，那么很明显大多数人的体重在51公斤到249公斤之间。

什么是标准差(standard deviation)？

方差的平方根就是我们这里所说的标准差，它是通过整理每个信息指南之间相对于平均值的变化来确定的。当主焦点距均值较远时，日内偏差较大；如果它们更接近平均值，则偏差较小。所以数字的**越分散，标准差就越高。

为了确定标准差，包括所有的信息焦点和分离的数量信息焦点。

当观察两个具有相似平均值的独立信息性指数的分布时，标准差是额外有价值的。具有较小标准差的信息收集在平均值周围具有较小的估计分布，因此通常具有相似的低或高质量。

无目的地从标准差较低的信息指数中选择的事物比从标准差较高的信息指数中选择的事物更接近平均值。

在大多数情况下，质量分布越广，标准差就越大。例如，设想一下，我们需要从30名替补中分离出两种不同的测试结果安排，初级测试的分数从31%到98%，不同的分数从82%到93%。考虑到这些范围，标准差对于主要测试的结果会更大。

Main Differences Between 均方差

方差是一个数学值，它描述了从它的数字杂耍平均值的感知的可变性。标准差是信息集合中分散的感知与其平均值相比所占的比例。
方差用西格玛平方（σ2）表示，标准差用符号西格玛（σ）表示。
标准差与信息排列中的质量单位相似，但方差单位是平方单位，通常大于给定数据集中的质量。
差异是一个理想的指针的人分散在一个群体。标准差是信息收集中感知的理想标志。
方差是衡量一次聚会中人们在信息排列上与正常人的距离。然后，标准差又衡量了一个信息集合中有多少感知与其平均值形成了对比。

结论

这两个是基本的事实术语，在各个领域起着至关重要的作用。标准差优于平均值，因为它以与估计值相似的单位表示，而差异以大于给定信息指数的单位表示。

标准差和差是两种不同的数值概念，它们都是紧密相关的。预计波动将计算出标准差。这些数字有助于交易商和投机者决定一个企业的不稳定性，从而使他们能够做出选择。

参考文献

https://europepmc.org/article/med/3207150
https://pubsonline.informs.org/doi/pdf/10.1287/mnsc.45.5.765

发表于 2021-07-10 05:23
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分类：教育

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