标准方差多少算正常

A. 请问标准偏差在什么范围才是正常的

范围规则的范围内规则的样品的标准偏差是约等于四分之一的范围内的数据。这是一个非常简单的公式来使用，而只应作为一个非常粗略的估计的标准偏差。

随着样本数(或测量次数)n的增大，标准差趋向某个稳定值，即样本标准差s越接近总体标准差σ，而标准误则随着样本数(或测量次数)n的增大逐渐减小，即样本平均数越接近总体平均数μ。

标准偏差是一种度量数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。

(1)标准方差多少算正常扩展阅读

标准偏差和范围是一个数据集的蔓延这两项措施。每个数字都以自己的方式告诉我们怎么间隔出的数据，因为他们都变化衡量。依赖于一个非常简单的公式，从最大值减去最小值的数据值的范围内。

标准偏差是变异的一个更可靠的措施，然而，不容易受到异常值，标准偏差的计算比取值范围为更多地参与。虽然有一个没有被明确规定的范围和标准偏差之间的关系，有一个经验法则，可以是有用的。

B. 一组品质数据的标准差控制在多少以内比较合理

当然取决于这个品质特性的规范公差 比如标准规定这种特性的公差允许限是+-6 ，实际测得的特性标准差为3， 那么过程的西格玛水平也就,12/6=2 ,

2 西格玛质量水平 是个什么概念？ 相当于30%的品质缺陷率，显然不能接受 。所以要改进这种品质特性，达到起码4西格玛水平 ，也就是千分之6.3的缺陷率，这时候就要控制你的标准差在1.5

所以总结一下，标准差的控制取决于两样，一样就是标准范围公差要求多少，第二就是要达到多少的合格率水平。

当然话说回来：标准差是越小越好，当然越小的成本就越高！一般是按照公司的质量定位(比如说低价低质量定位 符合性质量市场价定位 高质量高定价定位，或是纯粹的高性价比定位）

C. 标准差在多少合适

标准差在多少合适
问题一：标准差的数值的大小代表什么意义?标准差大好还是小好?标准差也被称为标准恭差，或者实验标准差。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。一般来说标准差较小为好，这样代表比较稳定。

问题二：计算标准差，一般要至少多少数据才合理？标准差是用来评价单值与均值的离散度，原则上讲，只要能计算均值的样本量就可以计算标准差。但是考虑到分析标准差意义，通常最小的样本应大于功于5个，才有必要计算标准差。

问题三：标准十分对应的标准差分别是多少？平均数5.5，标准差1.5

问题四：标准差多大算是合理越小越合理

问题五：标准差是多少???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
标准差=（s^20）^0.5=0.5315

问题六：标准差是多少标准差=方差的算术平方根=s=sqrt((x1-x)^2+(x2-x)^2+.(xn-x)^2)/n))。你将各个数和平均数代入计算即可。
标准差（StandardDeviation），也称均方差（meansquareerror），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。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。平均数相同的，标准差未必相同。

问题七：标准差算出来有什么作用吗标准差是反应多组数据之间稳定值差异的，与样本多少没有关系，有多少样本就反应多少样本之间的数值的稳定性。
所以，只是反应稳定性而已。
下一个数字不是9.3加减3.26的范畴
而是说
标准差越大数组偏差越不稳定，例如你的物理实验结果的标准差太大，超出实验结果允许的误差范围，那么说明你的实验失败了。
理论上，合适合理的样本数是减小标准差的方法，但是标准差的大小没有物理意义，因为他是用来评价一组数据的稳定性的辅助数据。
不是样本越多标准差越小的，而是越能反映稳定性的真实效果，但是样本太少，会导致标准差失真。
在标准差的应用上还有双重标准差。就是计算标准差的标准差。双重标准差无限趋近于0的时候，就是你的最真实标准差。
五个一般不够的，最简单的实验也基本在10个左右。
应用上主要用在风险资产评估：金融风险评估，各种实验等
最后举个最简单例子：A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B组的分数为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70，但A组的标准差为17.078分，B组的标准差为2.16分，说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。

D. spss标准差多少算稳定

spss标准差0.36到0.98的范围算稳定。

判断数据稳定，应该看ACF及PACF的截尾性 ，若两者中一截尾性、另一拖尾则为平稳时间序列，两者都拖尾或都截尾则为非平稳序列数据不满足正态分布也可以用ARMA模型，与分布没关系。

请LZ在SPSS上方寻找Analyze选项-Frequencies(频数分析法)-把要计算的数据点入VARIABLE(S):内,在STATISTICS里选择MEAN 和Std.deviation两个选项,计算出的结果就是频率和标准差了.当然你要根据你设计的李克特量表的ROWS和COLUMNS做处理。

spss标准差频数分布的特征：

由频数表可看出频数分布的两个重要特征：集中趋势（central tendency）和离散程度(dispersion)。身高有高有矮。

但多数人身高集中在中间部分组段，以中等身高居多，此为集中趋势；由中等身高到较矮或较高的频数分布逐渐减少，反映了离散程度。对于数值变量资料，可从集中趋势和离散程度两个侧面去分析其规律性。

E. 标准偏差多少算正常

标准偏差多少算正常?
请问标准偏差在什么范围才是正常的?5分这个得看具体情况来规定吧，标准偏差只是一种量度数据分布的分散程度的标准，用来衡量数据值偏离算术平均值的程度，如果一组数据确定了，标准差也就确定了。根据工作的需要，严格的话就把正常的范围规憨小一点，宽松的话就规定大一点。
国家规定的误差标准是多少啊你好，我记得原来是0.03，只要上下在这个范围，都是准许的，现在可能有变化吧，具体不是很清楚。但这个差是非常小的，对我们的影响不大，这些产品都要经过反复的复称才可以出厂的，一般不会错，有的是称会差点，有的是操作的问题。
标准偏差多少好？越小越好。标准偏差公式：S=Sqrt[(∑(xi-x拔)^2)/（N-1）]公式中∑代表总和，x拔代表x的均值，^2代表二次方，Sqrt代表平方根。例：有一组数字分别是200、50、100、200，求它们的标准偏差。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标准偏差S=Sqrt(S^2)STDEV基于样本估算标准偏差。标准偏差反映数值相对于平均值(mean)的离散程度。
标准差多大算是合理越小越合理
计算标准差，一般要至少多少数据才合理？标准差是用来评价单值与均值的离散度，原则上讲，只要能计算均值的样本量就可以计算标准差。但是考虑到分析标准差意义，通常最小的样本应大于功于5个，才有必要计算标准差。
标准差的数值的大小代表什么意义?标准差大好还是小好?标准差也被称为标准恭差，或者实验标准差。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。一般来说标准差较小为好，这样代表比较稳定。
标准差大小如何衡量？标准差（StandardDeviation），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。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。平均数相同的，标准差未必相同。
这个标准差大小的话，没有标准的比较依据偿你可以根平均数相同的另一数组比较其标准差，标准差越小，数组离散越小。
一组品质数据的标准差控制在多少以内比较合理？当然取决于这个品质特性的规范公差比如标准规定这种特性的公差允许限是+-6，实际测得的特性标准差为3，那么过程的西格玛水平也就,12/6=2,
2西格玛质量水平是个什么概念？相当于30%的品质缺陷率，显然不能接受。所以要改进这种品质特性，达到起码4西格玛水平，也就是千分之6.3的缺陷率，这时候就要控制你的标准差在1.5
所以总结一下，标准差的控制取决于两样，一样就是标准范围公差要求多少，第二就是要达到多少的合格率水平。
当然话说回来：标准差是越小越好，当然越小的成本就越高！一般是按照公司的质量定位(比如说低价低质量定位符合性质量市场价定位高质量高定价定位，或是纯粹的高性价比定位）

F. 标准差的合理范围

标准差一般以为标准差以10分左右为宜。平均数反映的是全班分数的集中趋势，而标准差反映的是分数的离散程度（StandardDeviation），是离均差平方的算术平均数（即：方差）的算术平方根，用σ表示。
标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量依据。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。
算术平均数（arithmeticmean），又称均值，是统计学中最基本、最常用的一种平均指标，分为简单算术平均数、加权算术平均数。它主要适用于数值型数据，不适用于品质数据。根据表现形式的不同，算术平均数有不同的计算形式和计算公式。

G. 计算标准差，一般要至少多少数据才合理

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

例：有一组数字分别是200、50、100、200，求它们的标准偏差。

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

标准偏差 S = Sqrt(S^2) STDEV基于样本估算标准偏差。

标准偏差反映数值相对于平均值 (mean) 的离散程度。

标准差是用来评价单值与均值的离散度，原则上讲,只要能计算均值的样本量就可以计算标准差，但是考虑到分析标准差意义，通常最小的样本应大于等于5个，才有必要计算标准差。

(7)标准方差多少算正常扩展阅读

标准差（StandardDeviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statisticaldispersion）上的测量。标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它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。

例如，两组数的集合{0,5,9,14}和{5,6,8,9}其平均值都是7，但第二个集合具有较小的标准差。

H. 标准差有范围吗

你的算法有问题啦，好像一般标准差的范围是在10左右，如果出现大的误差的话，有可能是你的回弹仪有问题，或者是你的算法有问题，或者你不在同一个架构上检测。因为同个架构或者是同一个模块的平均值大体都是一样的。自己看一下啦，亲。

I. spss中的满意度均值只有2.5左右,标准差有1.1左右,算正常吗

大于零的值都是正常的。
标准差正不正常根据其变量的本质来判断。如果没有给定变量，那么只要是大于零的值都是正常的。与此同时，方差与标准差区别分类：SPSS方差和标准差。为什么引入方差：因为均值有时候没有办法真是的反应实际情况。

J. 多元线性回归标准误差多少算正常

回归标准误差小于0.5算正常

回归分析就是利用样本（已知数据），产生拟合方程，从而（对未知数据）进行预测

回归算法(模型):用平均值，期望，方差，标准差进行预测估计

回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。

通过指数来进行判断即可，线性就是每个变量的指数都是1(一次方)，为直线形态，而非线性就是至少有一个变量的指数不是1(二次方或多次方)，为曲线形态。

一元线性回归：

若X与Y之间存在着较强的相关关系，则我们有Y≈α+βX

若α与β的值已知，则给出相应的X值，我们可以根据Y≈α+βX得到相应的Y的预测值