标准方差是什么意思？

标准方差：在概率统计，标准差是一个值的集合分散的措施。它可以适用于一个概率分布，随机变量，人口或数据集。通常字母σ（小写西格玛）表示标准偏差。它被定义为根均方根（RMS）的偏差值，从他们的平均方差的平方根。[1]在19世纪60年代后期，由高尔顿制定的标准偏差仍然是最常见的统计分散的措施，测量数据集的值是如何广泛流传。如果许多数据点接近平均值，标准偏差小，如果许多数据点，然后远离平均标准偏差为大。如果所有的数据值相等，则标准差是零。一个有用的属性是标准差，方差不同，它在相同的单位作为数据表示。

标准方差的计算公式是：

每一个数与这个数列的平均值的差的平方和，除以这个数列的项数，再开根号。

分析：

标准方差主要和分母（项数）、分之（偏差）有直接关系

这里的偏差为每一个数与平均值的差。

几个适用的理解：

1.数据分布离平均值越近，标准方差越小；数据分布离平均值越远，标准方差越大。

2.标准方差为0，意味着数列中每一个数都相等。

3.序列中每一个数都加上一个常数，标准方差保持不变的

4.序列中每一个数都乘以不为0的数N，标准方差扩大N倍。