[ 路丁前言 ] 什么是方差(Variance)？标准差和标准偏差是度量数据信息基因变异水平的最重要、最常见的指标值。
标准差是每个数据信息两者之间算术平均数的离差平方和的平均值，一般以σ2表明。标准差的数量单位和量纲不有利于从经济发展实际意义上开展表述，因此具体统计工作总结中要用标准差的算术平方根——标准偏差来度量数据统计的差别水平。
标准偏差别称均方差，一般用σ表明。标准差和标准偏差的测算也分成简易平均法和加权平均法，此外，针对整体数据信息和样版数据信息，公式计算略有不同。
方差的计算公式计算
设整体标准差为σ2，针对没经排序梳理的原始记录，方差的计算公式计算为：
针对排序数据信息，方差的计算公式计算为：
标准差的平方根即是标准偏差，其相对的计算方法为：
未排序数据信息：
排序数据信息：
样本方差和标准偏差
样本方差与整体标准差在预估上的差别是：整体标准差是用数据信息数量或总频数除去离差平方和，而样本方差则是用样版数据信息数量或总频数减1除去离差平方和，在其中样版数据信息数量减1即n－1称之为可玩性。设样本方差为
，依据未排序数据信息和排序数据信息测算样版方差的公式各自为：
未排序数据信息：
排序数据信息：
未排序数据信息：
排序数据信息：
例:调查一台设备的生产量，运用取样程序流程来检测生产制造出去的产品品质，假定收集的数据信息以下：
3.433.453.433.483.523.503.393.483.413.383.493.453.513.50
依据该制造行业通用性规律：假如一个样版中的14个数值数据的标准差超过0.005，则该设备务必关掉待修。问这时的设备是不是务必关掉？
解：依据己知数据信息，测算
因而，该设备工作中一切正常。
标准差和标准偏差也是依据所有数据信息测算的，它体现了每一个数据信息两者之间平均值对比均值相距的标值，因而它能精确地体现出数据信息的离散程度。标准差和标准偏差是具体中运用最普遍的离散程度度量值。
数据分析网编写：数据信息小博士
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