标准差的意义及作用
标准差的意义和应用是什么？
标准差的意义和应用是什么？
标准差意义:就是衡量这个平均值的代表性的，越小越好，也可以说是衡量这组数据的离散程度。
应用例子：如果要从两个选手中选一个去参加比赛，可以根据他们的平时成绩来选.如果他们的平均成绩一样，那就比较标准差，那个小，就让那个去参加.如果平均值不一样大，你自己应该也会分析了吧！只不过那时候可能引出一个变异系数的问题.
标准差有什么用？
标准差是反映一组数据离散程度最常用的一种量化形式，是表示精确度的重要指标。说起标准差首先得搞清楚它出现的目的。我们使用方法去检测它，但检测方法总是有误差的，所以检测值并不是其真实值。检测值与真实值之间的差距就是评价检测方法最有决定性的指标。但是真实值是多少，不得而知。因此怎样量化检测方法的准确性就成了难题。这也是临床工作质控的目的：保证每批实验结果的准确可靠。
标准差有什么作用？
标准差指统计上用于衡量一组数值中某一数值与其平均值差异程度的指标。标准差被用来评估价格可能的变化或波动程度。标准差越大，价格波动的范围就越广，股票等金融工具表现的波动就越大。
标准差的大小说明的一组数的波动问题。比如两个班的学生分数，标准差的大小能说明两个班的学生成绩谁的波动大，也就是哪个班的学生成绩稳定些，标准差大的不稳定些，标准差小的稳定些。
标准差有什么作用？
标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的准差(Standard Deviation) 也称均方差(mean square error)
各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数，它是离差平方和平均后的方根。用σ表示。因此，标准差也是一种平均数
标准差是方差的算术平方根，标准差未必相同
方差标准差的意义？
一、标准差它反映组内个体间的离散程度。具有两种特性：测量到分布程度的结果为非负数值，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。标准差可以当作不确定性的一种测量。
例如在物理科学中，做重复性测量时，测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。当要决定测量值是否符合预测值，测量值的标准差占有决定性重要角色：如果测量平均值与预测值相差太远（同时与标准差数值做比较），则认为测量值与预测值互相矛盾。这很容易理解，因为如果测量值都落在一定数值范围之外，可以合理推论预测值是否正确
二、方差它反映用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。具有特性如下1、设C是常数，则D（C）=02、设X是随机变量，C是常数，则有 向左转|向右转3、设 X 与 Y 是两个随机变量，则向左转|向右转其中协方差 向左转|向右转特别的，当X，Y是两个不相关的随机变量则向左转|向右转此性质可以推广到有限多个两两不相关的随机变量之和的情况。向左转|向右转