方差和标准差的公式分别是什么？

方差公式：

标准差公式：标准差=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/n)。

性质：设C为常数，则D(C) = 0（常数无波动）； D(CX )=$C^2$ D(X ) （常数平方提取，C为常数，X为随机变量）。

标准差是一组数值自平均值分散开来的程度的一种测量观念。一个较大的标准差，代表大部分的数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。

扩展资料：

由于方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，人们难以直观的衡量，所以常用方差开根号换算回来这就是我们要说的标准差（SD）。

在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1)，它的意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以自由度是（n-1)。

所有数减去其平均值的平方和，所得结果除以该组数之个数（或个数减一，即变异数），再把所得值开根号，所得之数就是这组数据的标准差。

参考资料来源：百度百科——方差

参考资料来源：百度百科——标准差

方差公式：

前x为数据个数，后x为这组数据的平均数，x1、x2、xn等是每个数据。

标准差公式：标准差=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/n)。

性质：设C为常数，则D(C) = 0（常数无波动）； D(CX )=$C^2$ D(X ) （常数平方提取，C为常数，X为随机变量）。

在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。

扩展资料：

标准差反映组内个体间的离散程度。测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质：

为非负数值，与测量资料具有相同单位。一个总量的标准差或一个随机变量的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。

简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。

虽然样本的真实值是不可能知道的，但是每个样本总是会有一个真实值的，不管它究竟是多少。可以想象，一个好的检测方法，其检测值应该很紧密的分散在真实值周围。

如果不紧密，与真实值的距离就会大，准确性当然也就不好了，不可能想象离散度大的方法，会测出准确的结果。因此，离散度是评价方法的好坏的最重要也是最基本的指标。

参考资料来源：百度百科——标准差

参考资料来源：百度百科——方差

方差有两个计算公式：法一： s^2=1/n ×[(x1-x)^2+(x2-x)^2+.......+(xn-x)^2] 前x为数据个数，后x为这组数据的平均数，x1、x2、xn等是每个数据 法二： s^2=1/n ×（x1^2 +x2^2 +...+xn^2) -x^2 标准差是方差的平方根，即：s=√1\x ×[(x1-x)^2+(x2-x)^2+.......+(xn-x)^2].【【不清楚，再问；满意， 请采纳！祝你好运开☆！！】】

方差 s^2=1\x ×[(x1-x)^2+(x2-x)^2+.......+(xn-x)^2]
前x为数据个数，后x为这组数据的平均数，x1、x2、xn等是每个数据
标准差是方差的平方根，即：s=√1\x ×[(x1-x)^2+(x2-x)^2+.......+(xn-x)^2]
x的意义同上

标准差是方差开方后的结果(即方差的算术平方根)
假设这组数据的平均值是m
方差公式s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+...+(xn-m)^2]
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