標準差:在概率統計中，標準差是壹組值的離差的度量。它可以應用於概率分布、隨機變量、總體或數據集。通常字母σ(小寫sigma)代表標準差。它被定義為它們的平均方差的平方根的均方根(RMS)偏差。[1]在19的20世紀60年代後期，高爾頓制定的標準差仍然是統計離差最常見的度量，衡量數據集的值如何廣泛流通。如果很多數據點接近平均值，標準差就小；如果很多數據點遠離平均值，則標準差較大。如果所有數據值相等，則標準差為零。壹個有用的屬性是標準差和方差，它們以相同的單位表示為數據。
標準方差的計算公式為:
每個數與這個數列平均值之差的平方和除以這個數列的項數，然後開根號。
分析:
標準差與分母(項目數)和分數(偏差)直接相關。
這裏的偏差是每個數和平均值的差。
幾個適用的理解:
1.數據分布越接近平均值，標準差越小；數據分布離平均值越遠，標準差越大。
2.標準差為0，這意味著序列中的每個數字都相等。
3.序列中的每個數字都加上壹個常數，標準差保持不變。
4.序列中的每個數字都乘以壹個不為0的數字n，標準方差擴展n倍。
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