標准方差多少算正常

A. 請問標准偏差在什麼范圍才是正常的

范圍規則的范圍內規則的樣品的標准偏差是約等於四分之一的范圍內的數據。這是一個非常簡單的公式來使用，而只應作為一個非常粗略的估計的標准偏差。

隨著樣本數(或測量次數)n的增大，標准差趨向某個穩定值，即樣本標准差s越接近總體標准差σ，而標准誤則隨著樣本數(或測量次數)n的增大逐漸減小，即樣本平均數越接近總體平均數μ。

標准偏差是一種度量數據分布的分散程度之標准，用以衡量數據值偏離算術平均值的程度。標准偏差越小，這些值偏離平均值就越少，反之亦然。標准偏差的大小可通過標准偏差與平均值的倍率關系來衡量。

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標准偏差和范圍是一個數據集的蔓延這兩項措施。每個數字都以自己的方式告訴我們怎麼間隔出的數據，因為他們都變化衡量。依賴於一個非常簡單的公式，從最大值減去最小值的數據值的范圍內。

標准偏差是變異的一個更可靠的措施，然而，不容易受到異常值，標准偏差的計算比取值范圍為更多地參與。雖然有一個沒有被明確規定的范圍和標准偏差之間的關系，有一個經驗法則，可以是有用的。

B. 一組品質數據的標准差控制在多少以內比較合理

當然取決於這個品質特性的規范公差 比如標准規定這種特性的公差允許限是+-6 ，實際測得的特性標准差為3， 那麼過程的西格瑪水平也就,12/6=2 ,

2 西格瑪質量水平 是個什麼概念？ 相當於30%的品質缺陷率，顯然不能接受 。所以要改進這種品質特性，達到起碼4西格瑪水平 ，也就是千分之6.3的缺陷率，這時候就要控制你的標准差在1.5

所以總結一下，標准差的控製取決於兩樣，一樣就是標准范圍公差要求多少，第二就是要達到多少的合格率水平。

當然話說回來：標准差是越小越好，當然越小的成本就越高！一般是按照公司的質量定位(比如說低價低質量定位 符合性質量市場價定位 高質量高定價定位，或是純粹的高性價比定位）

C. 標准差在多少合適

標准差在多少合適
問題一：標准差的數值的大小代表什麼意義?標准差大好還是小好?標准差也被稱為標准恭差，或者實驗標准差。簡單來說，標准差是一組數據平均值分散程度的一種度量。
一個較大的標准差，代表大部分數值和其平均值之間差異較大；一個較小的標准差，代表這些數值較接近平均值。一般來說標准差較小為好，這樣代表比較穩定。

問題二：計算標准差，一般要至少多少數據才合理？標准差是用來評價單值與均值的離散度，原則上講，只要能計算均值的樣本量就可以計算標准差。但是考慮到分析標准差意義，通常最小的樣本應大於功於5個，才有必要計算標准差。

問題三：標准十分對應的標准差分別是多少？平均數5.5，標准差1.5

問題四：標准差多大算是合理越小越合理

問題五：標准差是多少???求高手?.方差s^2=[(x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2]/n=（0.0121+0.5476+0.0004+0.0625+0.1521+0.4225+0.1024+0.3025+0.1225+0.0196+1.4884）/12=3.377/12=0.2814
標准差=（s^20）^0.5=0.5315

問題六：標准差是多少標准差=方差的算術平方根=s=sqrt((x1-x)^2+(x2-x)^2+.(xn-x)^2)/n))。你將各個數和平均數代入計算即可。
標准差（StandardDeviation），也稱均方差（meansquareerror），是各數據偏離平均數的距離的平均數，它是離均差平方和平均後的方根，用σ表示。標准差是方差的算術平方根。標准差能反映一個數據集的離散程度。平均數相同的，標准差未必相同。

問題七：標准差算出來有什麼作用嗎標准差是反應多組數據之間穩定值差異的，與樣本多少沒有關系，有多少樣本就反應多少樣本之間的數值的穩定性。
所以，只是反應穩定性而已。
下一個數字不是9.3加減3.26的范疇
而是說
標准差越大數組偏差越不穩定，例如你的物理實驗結果的標准差太大，超出實驗結果允許的誤差范圍，那麼說明你的實驗失敗了。
理論上，合適合理的樣本數是減小標准差的方法，但是標准差的大小沒有物理意義，因為他是用來評價一組數據的穩定性的輔助數據。
不是樣本越多標准差越小的，而是越能反映穩定性的真實效果，但是樣本太少，會導致標准差失真。
在標准差的應用上還有雙重標准差。就是計算標准差的標准差。雙重標准差無限趨近於0的時候，就是你的最真實標准差。
五個一般不夠的，最簡單的實驗也基本在10個左右。
應用上主要用在風險資產評估：金融風險評估，各種實驗等
最後舉個最簡單例子：A、B兩組各有6位學生參加同一次語文測驗，A組的分數為95、85、75、65、55、45，B組的分數為73、72、71、69、68、67。這兩組的平均數都是70，但A組的標准差為17.078分，B組的標准差為2.16分，說明A組學生之間的差距要比B組學生之間的差距大得多。

D. spss標准差多少算穩定

spss標准差0.36到0.98的范圍算穩定。

判斷數據穩定，應該看ACF及PACF的截尾性 ，若兩者中一截尾性、另一拖尾則為平穩時間序列，兩者都拖尾或都截尾則為非平穩序列數據不滿足正態分布也可以用ARMA模型，與分布沒關系。

請LZ在SPSS上方尋找Analyze選項-Frequencies(頻數分析法)-把要計算的數據點入VARIABLE(S):內,在STATISTICS里選擇MEAN 和Std.deviation兩個選項,計算出的結果就是頻率和標准差了.當然你要根據你設計的李克特量表的ROWS和COLUMNS做處理。

spss標准差頻數分布的特徵：

由頻數表可看出頻數分布的兩個重要特徵：集中趨勢（central tendency）和離散程度(dispersion)。身高有高有矮。

但多數人身高集中在中間部分組段，以中等身高居多，此為集中趨勢；由中等身高到較矮或較高的頻數分布逐漸減少，反映了離散程度。對於數值變數資料，可從集中趨勢和離散程度兩個側面去分析其規律性。

E. 標准偏差多少算正常

標准偏差多少算正常?
請問標准偏差在什麼范圍才是正常的?5分這個得看具體情況來規定吧，標准偏差只是一種量度數據分布的分散程度的標准，用來衡量數據值偏離算術平均值的程度，如果一組數據確定了，標准差也就確定了。根據工作的需要，嚴格的話就把正常的范圍規憨小一點，寬松的話就規定大一點。
國家規定的誤差標準是多少啊你好，我記得原來是0.03，只要上下在這個范圍，都是准許的，現在可能有變化吧，具體不是很清楚。但這個差是非常小的，對我們的影響不大，這些產品都要經過反復的復稱才可以出廠的，一般不會錯，有的是稱會差點，有的是操作的問題。
標准偏差多少好？越小越好。標准偏差公式：S=Sqrt[(∑(xi-x拔)^2)/（N-1）]公式中∑代表總和，x拔代表x的均值，^2代表二次方，Sqrt代表平方根。例：有一組數字分別是200、50、100、200，求它們的標准偏差。x拔=(200+50+100+200)/4=550/4=137.5S^2=[(200-137.5)^2+(50-137.5)^2+(100-137.5)^2+(200-137.5)^2]/3標准偏差S=Sqrt(S^2)STDEV基於樣本估算標准偏差。標准偏差反映數值相對於平均值(mean)的離散程度。
標准差多大算是合理越小越合理
計算標准差，一般要至少多少數據才合理？標准差是用來評價單值與均值的離散度，原則上講，只要能計算均值的樣本量就可以計算標准差。但是考慮到分析標准差意義，通常最小的樣本應大於功於5個，才有必要計算標准差。
標准差的數值的大小代表什麼意義?標准差大好還是小好?標准差也被稱為標准恭差，或者實驗標准差。簡單來說，標准差是一組數據平均值分散程度的一種度量。
一個較大的標准差，代表大部分數值和其平均值之間差異較大；一個較小的標准差，代表這些數值較接近平均值。一般來說標准差較小為好，這樣代表比較穩定。
標准差大小如何衡量？標准差（StandardDeviation），是各數據偏離平均數的距離的平均數，它是離均差平方和平均後的方根，用σ表示。標准差是方差的算術平方根。標准差能反映一個數據集的離散程度。平均數相同的，標准差未必相同。
這個標准差大小的話，沒有標準的比較依據償你可以根平均數相同的另一數組比較其標准差，標准差越小，數組離散越小。
一組品質數據的標准差控制在多少以內比較合理？當然取決於這個品質特性的規范公差比如標准規定這種特性的公差允許限是+-6，實際測得的特性標准差為3，那麼過程的西格瑪水平也就,12/6=2,
2西格瑪質量水平是個什麼概念？相當於30%的品質缺陷率，顯然不能接受。所以要改進這種品質特性，達到起碼4西格瑪水平，也就是千分之6.3的缺陷率，這時候就要控制你的標准差在1.5
所以總結一下，標准差的控製取決於兩樣，一樣就是標准范圍公差要求多少，第二就是要達到多少的合格率水平。
當然話說回來：標准差是越小越好，當然越小的成本就越高！一般是按照公司的質量定位(比如說低價低質量定位符合性質量市場價定位高質量高定價定位，或是純粹的高性價比定位）

F. 標准差的合理范圍

標准差一般以為標准差以10分左右為宜。平均數反映的是全班分數的集中趨勢，而標准差反映的是分數的離散程度（StandardDeviation），是離均差平方的算術平均數（即：方差）的算術平方根，用σ表示。
標准差也被稱為標准偏差，或者實驗標准差，在概率統計中最常使用作為統計分布程度上的測量依據。標准差能反映一個數據集的離散程度。平均數相同的兩組數據，標准差未必相同。
算術平均數（arithmeticmean），又稱均值，是統計學中最基本、最常用的一種平均指標，分為簡單算術平均數、加權算術平均數。它主要適用於數值型數據，不適用於品質數據。根據表現形式的不同，算術平均數有不同的計算形式和計算公式。

G. 計算標准差，一般要至少多少數據才合理

標准偏差公式：S = Sqrt[(∑(xi-x拔)^2) /（N-1）]公式中∑代表總和，x拔代表x的均值，^2代表二次方，Sqrt代表平方根。

例：有一組數字分別是200、50、100、200，求它們的標准偏差。

x拔 = (200+50+100+200)/4 = 550/4 = 137.5 S^2 = [(200-137.5)^2+(50-137.5)^2+(100-137.5)^2+(200-137.5)^2]/3

標准偏差 S = Sqrt(S^2) STDEV基於樣本估算標准偏差。

標准偏差反映數值相對於平均值 (mean) 的離散程度。

標准差是用來評價單值與均值的離散度，原則上講,只要能計算均值的樣本量就可以計算標准差，但是考慮到分析標准差意義，通常最小的樣本應大於等於5個，才有必要計算標准差。

(7)標准方差多少算正常擴展閱讀

標准差（StandardDeviation），在概率統計中最常使用作為統計分布程度（statisticaldispersion）上的測量。標准差定義是總體各單位標准值與其平均數離差平方的算術平均數的平方根。它反映組內個體間的離散程度。測量到分布程度的結果，原則上具有兩種性質：

為非負數值，與測量資料具有相同單位。一個總量的標准差或一個隨機變數的標准差，及一個子集合樣品數的標准差之間，有所差別。

簡單來說，標准差是一組數據平均值分散程度的一種度量。一個較大的標准差，代表大部分數值和其平均值之間差異較大；一個較小的標准差，代表這些數值較接近平均值。

例如，兩組數的集合{0,5,9,14}和{5,6,8,9}其平均值都是7，但第二個集合具有較小的標准差。

H. 標准差有范圍嗎

你的演算法有問題啦，好像一般標准差的范圍是在10左右，如果出現大的誤差的話，有可能是你的回彈儀有問題，或者是你的演算法有問題，或者你不在同一個架構上檢測。因為同個架構或者是同一個模塊的平均值大體都是一樣的。自己看一下啦，親。

I. spss中的滿意度均值只有2.5左右,標准差有1.1左右,算正常嗎

大於零的值都是正常的。
標准差正不正常根據其變數的本質來判斷。如果沒有給定變數，那麼只要是大於零的值都是正常的。與此同時，方差與標准差區別分類：SPSS方差和標准差。為什麼引入方差：因為均值有時候沒有辦法真是的反應實際情況。

J. 多元線性回歸標准誤差多少算正常

回歸標准誤差小於0.5算正常

回歸分析就是利用樣本（已知數據），產生擬合方程，從而（對未知數據）進行預測

回歸演算法(模型):用平均值，期望，方差，標准差進行預測估計

回歸分析中，又依據描述自變數與因變數之間因果關系的函數表達式是線性的還是非線性的，分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

通過指數來進行判斷即可，線性就是每個變數的指數都是1(一次方)，為直線形態，而非線性就是至少有一個變數的指數不是1(二次方或多次方)，為曲線形態。

一元線性回歸：

若X與Y之間存在著較強的相關關系，則我們有Y≈α+βX

若α與β的值已知，則給出相應的X值，我們可以根據Y≈α+βX得到相應的Y的預測值