方差和标准差的计算公式

方差的计算公式：S&sp2;=1/n[(x1-X)&sp2;+(x2-X)&sp2;+(x3-X)&sp2;+...(xn-X)&sp2;](X表示平均数）；标准差的计算公式：标准差=sqrt(((x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2)/n)

标准差是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。

方差求法

1，先求出一组数据的平均数；

2，代入方差公式进行计算。(用每一个具体的数据减去平均数得到的差的平方的和去除以数据的总个数)。

举例

设这组数据：x1、x2、x3、……、xn的平均数是M，先求出M，然后代入方差的公式就可以了：

s=[(x1-M)+(x2-M)+(x3-M)+……+(xn-M)]÷n；

极差是一组数据中*的数减去*的数；方差是，举个例子一组数据1,2,3,先求出这组数据的平均数（1+2+3）*1/3然后用这组数据的三个数分别减去平均数，在把减完的数相加在除以这组数据的数，就是有几个数除以几。

标准差

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*方法，其*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，*性当然也就不好了，不可能想象离散度大的方法，会测出*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。

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