1樓：左手半夏
1、意義不同bai
樣本標準
差du在真實世界中，除zhi非在某些特殊情況下
dao，找到乙個總體版的真實的標準差是不權現實的。大多數情況下，總體標準差是通過隨機抽取一定量的樣本並計算樣本標準差估計的。
2、用法不同
如是總體，標準差公式根號內除以n， 如是樣本，標準差公式根號內除以（n－1）。
擴充套件資料
標準差表示的就是樣本資料的離散程度。標準差就是樣本平均數方差的開平方，標準差通常是相對於樣本資料的平均值而定的，通常用m±sd來表示，表示樣本某個資料觀察值相距平均值有多遠。從這裡可以看到，標準差受到極值的影響。
標準差越小，表明資料越聚集；標準差越大，表明資料越離散。標準差的大小因測驗而定，如果乙個測驗是學術測驗，標準差大，表示學生分數的離散程度大，更能夠測量出學生的學業水平；如果乙個測驗測量的是某種心理品質，標準差小，表明所編寫的題目是同質的，這時候的標準差小的更好。
2樓：絲域
區別就是樣本標準差的分母是n-1
總體標準差分母是n
3樓：淵源
樣本標準差
du=√[1/(n-1)σ(xi-x拔)²] i從1到n總體標準差=√zhi f(x)是總體的dao概率密度，e(x)是總體的期望。
樣本版的標準差是用資料算出權來的，只要有測量資料就可以計算，而總體的標準差要通過概率密度才能求出來，一般是做不到的，因為在數理統計中，總體的分布一般是未知的。
樣本的標準差是總體標準差的近似。
4樓：西域牛仔王
顧名思義，抄總體標準差是由全體資料得出的，反映了總體的資料特徵，樣本標準差只是總體中部分資料得出的，只能反映選取的樣本的資料特徵。
計算時，總體標準差是除以 n （n 是總體個數）的，而樣本標準差是除以 (n-1) （n 是樣本容量）的。雖有細微差別，但當 n 很大時，差別不明顯。
5樓：連退共享
為什麼樣本的標準差分母是n-1 總體的是n?
樣本標準差和總體標準差有什麼區別? 5
6樓：32座森林
樣本標準差=√[1/(n-1)σ
來(xi-x拔)²] i從1到n
總體標準自差=√ f(x)是總體的概du率密度，e(x)是總體的期望。zhi
樣本的標準差是
dao用資料算出來的，只要有測量資料就可以計算，而總體的標準差要通過概率密度才能求出來，一般是做不到的，因為在數理統計中，總體的分布一般是未知的。
樣本的標準差是總體標準差的近似。
7樓：匿名使用者
當樣本數量接近總體數量時 兩個就會相同
但是總體往往很大沒法全部統計,就要對回總體進行取樣答
取樣也是有講究的 要求有一定的分布和全面性 樣本取的越多就越精確,但是當樣本到標準差與總體標準差的接近不是一次函式關係 而是到90%準確以上要提高1%往往要增加很多 所以只要夠就可以了
8樓：匿名使用者
樣本標準差和抄
總體標襲準差,顧名思義，一bai個是樣本的標準du差，乙個是總體的標準差zhi。
在你求標準差dao的時候以樣本為基礎，所求的標準差就是樣本標準差；以總體為基礎，所求的標準差就是總體標準差。
一般來講，總體得數量很大，用總體來求標準差或方差是不可能的。所以只能用樣本來代替總體。樣本的數量越大樣本標準差就越接近準確值（總體標準差）。
當樣本量和總體量相等時，樣本標準差就等於總體標準差了。
樣本標準差（s）和總體標準差（σ）的區別是什麼？計算上有什麼不同？
9樓：波波球
樣本標準
差抄=√[1/(n-1)σ(xi-x拔)²] i從bai1到n
總體標準差=√ f(x)是總體的du概率密zhi度，e(x)是總體的期望dao。
樣本的標準差是用資料算出來的，只要有測量資料就可以計算，而總體的標準差要通過概率密度才能求出來，一般是做不到的，因為在數理統計中，總體的分布一般是未知的。
樣本的標準差是總體標準差的近似。
樣本標準差和總體標準差的區別是什麼？計算上有什麼不同
10樓：雪音淼
樣本copy
標準差=√[1/(n-1)σ(xi-x拔)²] i從1到n總體標準差=√ f(x)是總體的概率密度，e(x)是總體的期望。
如是總體,標準差公式根號內除以n
如是樣本,標準差公式根號內除以（n-1)
二式差乙個自由度,n與n-1。
11樓：匿名使用者
耐克公司的年度報告顯示平均每個美國人每年會買6.5雙鞋，標準差為2.1，選取乙個81人的樣本，該樣本的標準差是多少
12樓：匿名使用者
50個學生的期望是均值算的，因此分母的自由度應該是n-1，所以都應該用上面那個公式。期望是固定的情況下才用下面那個那公式。
13樓：哦呵呵
請問解決了嗎。sp=根號p(1-p)又是什麼?
14樓：匿名使用者
上式為樣本抄標準差，
襲下式為總體標準差，二式差乙個自由度,n與n-1。
乙個班級學生身高的標準差，50個學生有50個身高資料，如求這個班級學生身高的標準差那麼用總體標準差，如這50個身高資料作為全校學生的抽樣，那麼用樣本標準差，因為這50個身高資料是全校學生的樣本。
15樓：呃呃呃好的吧的
乙個是抽樣，隨機性大。見了他，她變得很低很低，低到塵埃，但她心裡是歡喜的，從塵埃裡開出花來
計算器中的總體標準差和樣本標準差有什麼區別
16樓：春素小皙化妝品
1、觀測物件不同
樣本標準差觀測或調查的一部分個體，總體標準差是研究物件的全部。總體包含的觀察單位通常是大量的甚至是無限的，在實際工作中，一般不可能或不必要對每個觀察單位逐一進行研究。只能從中抽取一部分觀察單位加以實際觀察或調查研究，根據對這一部分觀察單位的觀察研究結果，再去推論和估計總體情況。
2、定義不同
總體標準差是總體各單位標誌值與其算術平均數之間的平均離差，用σ表示。樣本標準差表示的就是樣本資料的離散程度。標準差就是樣本平均數方差的開平方，標準差通常是相對於樣本資料的平均值而定的，通常用m±sd來表示，表示樣本某個資料觀察值相距平均值有多遠。
3、作用不同
總體標準差反映研究總體內個體之間差異程度，樣本標準差說明樣本資料的離散程度。
17樓：匿名使用者
樣本標準差
在真實世界中，除非在某些特殊情況下，找到乙個總體的真實的標準差是不現實的。大多數情況下，總體標準差是通過隨機抽取一定量的樣本並計算樣本標準差估計的。
標準差是描述一組觀察值離散趨勢的常用指標，描述離散程度的指標還有：
極差（全距） r=最大值-最小值
式中n-1稱為自由度。
樣本標準差
總體標準差
總體的指標稱為引數，用希臘字母表示，如總體均數（μ），總體標準差（σ），總體率（π），樣本的指標稱為統計量，用拉丁字母表示，如樣本均數（），樣本標準差（s），樣本率（p）。
標準差的應用：
（1）說明觀察值離散程度的大小，若兩組觀察值單位相同，均數相近，則標準差愈小，表示觀察值離散程度愈小。觀察值圍繞均數分布較密集，均數的代表性較好。
（2）與均數一起描述正態分佈資料的特徵。
（3）計算變異係數當兩組觀察值的單位不同或者兩組單位相同而均數相差很大時，需計算變異係數比較兩組資料的變異程度大小。
（4）計算標準誤。
因為有兩個定義,用在不同的場合:
如是總體,標準差公式根號內除以n,
如是樣本,標準差公式根號內除以（n-1),
因為我們大量接觸的是樣本,所以普遍使用根號內除以(n-1)
樣本標準差與總體標準差的區別 為什麼乙個除n乙個除n-1 數學意義是什麼?
18樓：匿名使用者
用比較簡潔易懂的方式來解釋給你聽吧
首先 你用總體標準差的話除以n 這個是精確的算出了總體的標準差沒錯吧？
那麼如果你用同樣的方式來計算你的樣本的話，這樣就會出現乙個情況就是你等同於把樣本當做了另乙個總體來處理 而不是你的樣本樣本的作用是為了估計總體
那為什麼不是n-2 n-3呢？
因為在n趨近於很大的值得時候， n-1 就約等於n 但是 不等於n這樣就能夠做到乙個估計的作用了。
這個是我的的理解。。。。。
希望對你有幫助。。。
19樓：匿名使用者
如是總體，標準差公式根號內除以n
如是樣本，標準差公式根號內除以（n-1)
（樣本至少比總體的個數少一）
因為我們大量接觸的是樣本，所以普遍使用根號內除以（n-1)標準差公式
1、方差s^2=[(x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2]/(n)
2、標準差=方差的算術平方根
公式意義 ：所有數減去其平均值的平方和，所得結果除以該組數之個數（或個數減一，即變異數)，再把所得值開根號，所得之數就是這組資料的標準差。
標準差和標準誤有什麼區別和聯絡,標準差和標準誤的區別和聯絡是什麼
區別 概念不同 標準差是描 述觀察值 個體值 之間的變異程度 標準誤是描述樣版本均數的權抽樣誤差 用途不同 標準差與均數結合估計參考值範圍，計算變異係數，計算標準誤等。標準誤用於估計引數的可信區間，進行假設檢驗等。它們與樣本含量的關係不同 當樣本含量n足夠大時，標準差趨向穩定 而標準誤隨n的增大而減...
spss標準差分析標準差怎麼分析
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