OD260与OD280比值的问题
DNA纯度的判断根据OD260/OD280的比值判断，符合要求纯度高的纯化DNA其OD260/OD280在1.6-1.8之间，低于此范围表明蛋白质含量超标，高于此范围表明样品中含有RNA。
一般机器给出的比值是分子分母同时减OD320所得,你可以自己算一下OD260/OD280,如果在要求的范围内,说明你的OD320偏高,即可能有有机物污染,比如酒精未充分挥发
我要纠正一下，纯DNA的A260/A280应大于1.8，纯的RNA应达到2.0，样品中如果含有蛋白质及苯酚，A260/A280比值会明显下降。对于纯的样品，只要读出260nm的A值即可以算出含量。通常以A值为1相当于50微克/ml 双螺旋DNA，或者40微克/ml单链DNA（RNA），或者20微克/ml寡核苷酸计算。
OD260／OD280 1.9-2.0 RNA居多纯度已经很高了
纯DNA：OD260/OD280≈1.8(＞1.9,表明有RNA污染；＜1.6，表明有蛋白质、酚等污染）
纯RNA：1.7 ＜OD260/OD280＜2.0（＜1.7时表明有蛋白质或酚污染；＞2.0时表明可能有异硫氰酸残存）
OD是optical density（光密度）的缩写，OD＝1og（1／trans），其中trans 为检测物的透光值。吸光度吸光度,absorbance,是指光线通过溶液或某一物质前的入射光强度与该光线通过溶液或物质后的透射光强度比值的对数，影响它的因素有溶剂、浓度、温度等等吸光系数与入射光的波长以及被光通过的物质有关。只要光的波长被固定下来，同一种物质，吸光系数就不变。当一束光通过一个吸光物质（通常为溶液）时，溶质吸收了光能，光的强度减
弱。吸光度就是用来衡量光被吸收程度的一个物理量。
吸光度用A表示，A＝abc，其中a为吸光系数，单位L/(g?cm),b为液层厚度（通常为比色皿的厚度），单位cm ，c为溶液浓度，单位g/L 影响吸光度的因数是b和c。a是与溶质有关的一个常量，温度通过影响c，而影响A。
一般来说OD260代表核酸的吸光度,OD280代表蛋白质的吸光度,OD230代表其他杂质(多糖等)的吸光度。A260/A280与OD260/OD280的意思是一样的。A代表吸光值，而OD是光密度值，一个意思。
A260/280比值一度成为判断核酸纯度的唯一通用标准，纯的DNA一般在1.8-2.0之间；后来发现在抽提过程中使用的许多试剂影响A260 和A280 读数；同时，对同一样品10 倍数量级稀释后测定吸光值发现，分光光度计的吸光值仅在一定的区域是线性的。结论是：当A260 读数处在0.1-0.5 之间，A200 到A320 之间的数值构成一条光滑的曲线时，
少量苯酚(30 ul/ml) 残留使A230，A260，A280 均变大(差不多增加一倍)，但A260/A280 和A260/A230 均在 2 左右。少量异硫氰酸胍(132 uM) 残留使A230 变大，但A260，A280 几乎不变，所以A260/A280 仍在 2 左右，而A260/A230 大大低于2。大量异硫氰酸胍(2.4 M) 残留使A230，A260，A280 均变大，根本就没有办法测定了。PEG (6.25%) 残留使A230，A260，A280 均变大，但对A230，A260 影响更大，所以A260/A280 比2 大不少，而A260/A230 仍在 2 左右。
核酸抽提中常用的试剂，如Phenol，Guanidine Isothiocyanate，PEG 都能使A260 和A280 的值变大，但是却可能使二者的比值与高纯度核酸的比值一致。因为A260 值几乎是峰值，所以有必要在其两边各取一个：A280 和
A230。干净的核酸A260/A230 应该在2 左右。如果有在230nm处的强吸收提示污染有酚盐离子等有机化合物
1.蛋白质污染：确保不要吸入中间层及有机相。减少起始样品量，确保裂解完全、彻底。加入氯仿后首先要充分混匀，并且离心分层的离心力和时间要足够。如果所得RNA的OD260/OD280比值偏低，则用氯仿重新抽提一次，再沉淀，溶解。
2.苯酚残留：确保不要吸入中间层及有机相。加入氯仿后首先要充分混匀，并且离心分层的离心力和时间要足够。
3.多糖或多酚的残留：一些特殊的组织和植物中，多糖、多酚含量较多，这些残留也会导致OD260/OD280比值偏低。因此，从这类材料中提取RNA时，需要注意多糖、多酚杂质的去除。
4.设备限制：测定OD260及OD280数值时，要使OD260读数在0.1-0.5之间。此范围线性最好。用水稀释样品：测OD值时，对照及样品稀释液请使用10mM Tris，pH7.5。用水作为稀释液将导致比值偏低。
比值低可能有蛋白污染，高了可能有DNA污染，建议你抽提的RNA分三管，两管保存，另一管用来跑胶和测定OD，跑胶是最直观的，1%的胶就可以，抽提后马上跑，一般不会降解很多，所以设备材料不需要去酶处理
不会有影响的。你的od比低可能是溶解时用的水的PH值偏酸。可以试着调到8.0左右再测，这样就会上来了。
标准偏差与相对标准偏差公式
标准偏差与相对标准偏 差公式 文件排版存档编号：[UYTR-OUPT28-KBNTL98-UYNN208]
标准偏差 数学表达式： S-标准偏差（%） n-试样总数或测量次数，一般n值不应少于20- 30个 i-物料中某成分的各次测量值，1～n； 标准偏差的使用方法 六个计算标准偏差的公式 标准偏差的理论计算公式 设对真值为X的某量进行一组等精度测量, 其测得值为l1、l2、……l n。令测得值l与该量真值X之差为真差占σ, 则有σ = l i X 1 σ = l2X 2 …… σn = l n X 我们定义标准偏差(也称)σ为 （1）
由于真值X都是不可知的, 因此真差σ占也就无法求得, 故式只有理论意义而无实用价值。 标准偏差σ的常用估计—贝塞尔公式 由于真值是不可知的, 在实际应用中, 我们常用n次测量的算术平均值 来代表真值。理论上也证明, 随着测量次数的增多, 算术平均值最接近真值, 当时, 算术平均值就是真值。 于是我们用测得值l i与算术平均值之差——剩余误差（也叫残差）V i来代替真差σ , 即 设一组等精度测量值为l1、l2、……l n 则 …… 通过数学推导可得真差σ与剩余误差V的关系为 将上式代入式(1)有 (2) 式(2)就是着名的贝塞尔公式(Bessel)。
它用于有限次测量次数时标准偏差的计算。由于当时， ,可见贝塞尔公式与σ的定义式(1)是完全一致的。 应该指出, 在n有限时, 用贝塞尔公式所得到的是标准偏差σ的一个估计值。它不是总体标准偏差σ。因此, 我们称式(2)为标准偏差σ的常用估计。为了强调这一点, 我们将σ的估计值用“S ” 表示。于是, 将式(2)改写为 (2') 在求S时, 为免去求算术平均值的麻烦, 经数学推导(过程从略)有 于是, 式(2')可写为 (2") 按式(2")求S时, 只需求出各测得值的平方和和各测得值之和的平方艺 , 即可。 标准偏差σ的无偏估计 中定义S2为 数学上已经证明S2是σ2的无偏估计。即在大量重复试验中, S2围绕σ2散布, 它们之间没有。而式(2')在n有限时,S并不是总体标准偏差σ的无偏估计, 也
平均数标准差计算例题
例1 测定蚕豆根在25℃的逐日生长量（长度）于表1，试求根长的每天平均增长率及第7，11天的根长 表1 蚕虫根长的每天增长率 求出日平均增长率（几何平均数） G=1.31021 即日平均增长率为1.31021毫米。 第7天的根长应为 17×（1.31021)6=85.9992=86.00毫米。 若用算术平均值计算，则第7天的根长应为 17×（1.31205)6=86.7266毫米，与实际不符。 第11天的根长应为 17×（1.31021)6=253.4306=253.43毫米
未分组资料中位数求法： 例2 观察某除草剂对一种杂草的除草效果，施药后对10株杂草观察，发现其死亡时间分别为7、8、8、9、11、12、12、13、14、14小时，求其中位数。 即10株杂草从施药到死亡时间的中位数为11.5小时 已分组资料中位数求法： L — 中位数所在组的下限； i — 组距； f — 中位数所在组的次数； n — 总次数； c — 小于中数所在组的累加次数。 例3 取三化螟初孵幼虫204头，使其在浸有1：100敌百虫的滤纸上爬行（在25℃下），得不同时间的死亡头数于表2中，试求中位数。 表2 敌百虫的杀螟效果 ) 2(c n f i L M d -+=5.112 12112265)12/(2/=+=+=+=+x x x x M n n d
由表2可见：i =10，n =204，因而中位数只能在累加头数为118所对应的“35—45”这一组，于是可确定L =35，f =36，c=82，代入公式得： (分钟) 即50%的三化螟幼虫死亡时间的中位数为40.6分钟。即致死中时间，致死中量。 加权平均数计算公式： 式中： y i —第i 组的组中值； f i —第i 组的次数； k —分组数。 例：某村共种五块麦地，各地块的面积分别为0.1，0.2，0.4，0.15，0.15公顷，其相应的小麦单位面积产量为2250，1900，1500，1700，2300公斤/公顷，求该村小麦的平均产量？ 例：欲了解春季盐碱土的盐分分布动态，在某地对一米土体内进行盐分分析，每个剖面共分8层取样，重复两次，测得结果（%）如下表，求：（1）0-10cm 土层的盐分平均含量（%）；（2）一米土体内的盐分平均含量（%）。 6.40)822204 (361035)2(=-+=-+=c n f i L d M ∑∑∑∑= = ++++++===f fy f y f f f f y f x f x f y k i i k i i i k k k 1 1212211权
标准偏差与相对标准偏差
标准偏差 标准偏差（也称标准离差或均方根差）是反映一组测量数据的。是指结果在某一个时段内误差上下波动的幅度。是的重要参数之一。是测量变动的统计测算法。它通常不用作独立的指标而与其它指标配合使用。 标准偏差在、、等领域中均得到了广泛的应用。因此, 标准偏差的计算十分重要, 它的准确与否对器具的不确定度、测量的不确定度以及所接收产品的质量有重要影响。然而在对标准偏差的计算中, 不少人不论测量次数多少, 均按计算。 样本标准差的表示公式 数学表达式： ?S-标准偏差（%） ?n-试样总数或测量次数，一般n值不应少于20-30个 ?i-物料中某成分的各次测量值，1～n； 标准偏差的使用方法 ?在价格变化剧烈时，该指标值通常很高。 ?如果价格保持平稳，这个指标值不高。 ?在价格发生剧烈的上涨/下降之前，该指标值总是很 低。 标准偏差的计算步骤 标准偏差的计算步骤是： 步骤一、(每个样本数据－全部数据之平均值)2。 步骤二、把步骤一所得的各个数值相加。 步骤三、把步骤二的结果除以(n - 1)（“n”指）。 步骤四、从步骤三所得的数值之平方根就是的标准偏差。
六个计算标准偏差的公式 标准偏差的理论计算公式 设对真值为X的某量进行一组等精度测量, 其测得值为l 1、l 2、……l n。令测得值l与该量真 值X之差为真差占σ, 则有σ 1 = l i X σ 2 = l2X …… σ n = l n X 我们定义标准偏差(也称)σ为 （1） 由于真值X都是不可知的, 因此真差σ占也就无法求得, 故式只有理论意义而无实用价值。标准偏差σ的常用估计—贝塞尔公式 由于真值是不可知的, 在实际应用中, 我们常用n次测量的算术平均值 来代表真值。理论上也证明, 随着测量次数的增多, 算术平均值最接近真值, 当时, 算术平均值就是真值。 于是我们用测得值l i与算术平均值之差——剩余误差（也叫残差）V i来代替真差σ , 即 设一组等精度测量值为l 1、l 2、……l n 则 …… 通过数学推导可得真差σ与剩余误差V的关系为 将上式代入式(1)有
MATLAB 标准差 均值
Matlab标准差std函数 std(x)算出x的标准偏差。x可以是一行的matrix或者一个多行matrix矩阵； 如果只有一行，那么就是算一行的标准偏差，如果有多行，就是算每一列的标准偏差。 std（x，a）也是x的标准偏差但是a可以＝0或者1.如果是0和前面没有区别，如果是1就是最后除以n，而不是n－1.（你参考计算标准偏差的公式，一般都用除以n－1的公式。） std(x,a,b)这里a表示是要用n还是n－1，如果是a是0就是除以n －1，如果是1就是除以n。 b这里是维数，比如说 1234 4561 如果b是1，就是按照行分，如果b是2就是按照列分 如果是三维的矩阵，b＝3就按照第三维来分数据。 Matlab均值Mean函数 函数功能 求数组的平均数或者均值 使用方法
M=mean(A) 返回沿数组中不同维的元素的平均值。 如果A是一个向量，mean(A)返回A中元素的平均值。 如果A是一个矩阵，mean(A)将其中的各列视为向量，把矩阵中的每列看成一个向量，返回一个包含每一列所有元素的平均值的行向量。如果A是一个多元数组，mean(A)将数组中第一个非单一维的值看成一个向量，返回每个向量的平均值。 M=mean(A,dim) 返回A中沿着标量dim指定的维数上的元素的平均值。对于矩阵，mean(A,2)就是包含每一行的平均值的列向量。 《Simulink与信号处理》 应用举例编辑本段回目录 A=[123;336;468;477]; mean(A) ans= 3.0000 4.50006.0000 mean(A,2) ans= 2.0000
4.0000 6.0000 6.0000 mean(A) 当A为向量时，那么返回值为该向量所有元素的均值当A为矩阵时，那么返回值为该矩阵各列向量的均值mean(A,2) 返回值为该矩阵的各行向量的均值。
标准差和标准偏差 (1)
标准差和标准偏差 1）首先给出计算公式 标准差：σ=（1） 标准偏差：s =（2）方差就是标准偏差的平方 这下大家就困惑了，这两个公式分别表示什么意义？他们分别在什么情况下用？这两个公式是怎么来的？ 2）公式由来 标准差又叫均方差、标准方差，这个大家都不陌生，它是各数据偏离平均数的距离的平均数，是距离均差平方和平均后的方根，用σ表示。。说白了就是表示数据分本离散度的一个值。计算公式也很好理解，从一开始接触我们用的看的都是这个公式。 那么第二个公式，怎么来的呢？其实标准偏差从样本估计中来的。比如我们有一批数据，共10000个点，他们服从正太分布，很容易计算出它的均值和标准差。在这里我们叫做样本均值和样本标准差。表示如下： 样本均值：1 1n i i X X n ==∑ 样本方差：2211()n n i i s X X n ==-∑ 这两个公式就是大家常用的公式。那么现在我们认为，我们想用采集到的这10000个样本估计数据的真实分布，想要求出其均值μ和方差2σ。 对于均值μ，我们容易通过期望获得：
但是对于方差，我们知道 2 1 2 () n i i X X σ = - ∑ 是服从卡分分布2 1 n χ - 的（这一点请查阅卡分分布的 定义）。因此有下面的公式： 这个公式的第一个等号后面是利用期望的性质，试图构造卡分分布来求解。第二个等号后面是利用卡分分布的均值计算出来的。请自行查阅卡方分布的定义和性质。 这么一来，我们就能看出，X是μ的无偏估计，而2 n s则不是2σ的无偏估计。但是我们 可以通过对样本方差进行重新构造，从而是2 n s就是2σ的无偏估计。我们定义：这样我们重新来求解方差的期望： 这样一来，2s就是2σ的无偏估计，这也就是这个公式的由来。 3）这两个公式的应用。 在实际中，公式（2）用的更多。因为当样本容量比较小的时候，公式（1）会过小的估计实际标准差；如果样本容量较大，公式（1）和公式（2）很接近。这时候公式（1）叫做渐近无偏估计，当然还是比不上公式（2）的无偏估计喽。 看了上面这段话，你可能还不知道该用哪个。其实是这样的：如果我们想求一批数据的标准差，那么自然就用公式（1）。如果我们是利用现在的样本估计真实的分布，那么就用公式（2）。 4）在EXCEL中，方差是VAR(),标准偏差是STDEV()，函数里解释是基于样本，分母是除的N-1，其实就是公式（2）。还有个VARP()和STDEVP(),基于样本总体，分母是N，也就是说你关注的就是这批数据。 在Excel透视表中 标准偏差为=STDEVA()
相关性平均值标准差相关系数回归线及最小二乘法概念
平均值、标准差、相关系数、回归线及最小二乘法相关性 线性相关 数据在一条直线附近波动，则变量间是线性相关 非线性相关 数据在一条曲线附近波动，则变量间是非线性相关 不相关 数据在图中没有显示任何关系，则不相关 平均值 N个数据的平均值计算公式： 标准差 标准差表示了所有数据与平均值的平均距离，表示了数据的散度，如果标准差小，表示数据集中在平均值附近，如果标准差大则表示数据离标准差比较远，比较分散。标准差计算公式： x、y两个变量组成了笛卡尔坐标系中的一 坐标(x,y)，这个坐标标识了一个点的位置。 个 各包含n个常量的X,Y两组数据在笛卡尔坐标系中以n个点来进行表示。 相关系数 相关系数用字母r来表示，表示两组数据线性相关的程度（同时增大或减小的程度），从另一方面度量了点相对于标准差的散布情况，它没有单位。包含n个数值的X、Y两组数据的相关系数r的计算方法： 简单的说，就是r=[(以标准单位表示的x )X(以标准单位表示的y )]的平均数 根据上面点的定义，将X、Y两组数据的关系以点的形式在笛卡尔坐标系中画出，SD线表示了经过中心点（以数据组X、Y平均值为坐标的点），当r>0时，斜率=X的标准
差/Y的标准差；当r<0时，斜率=-X的标准差/Y的标准差；的直线。通常用SD线来直观的表示数据的走向： 1、当r<0时,SD线的斜率小于0时，则说明数据负相关，即当x增大时y减少。 2、当r>0时，SD线的斜率大于0时，则说明数据正相关，此时当x增大时y增大。 3、相关系数r的范围在[-1,1]之间，当r=0时表示数据相关系数为0(不相关)。当r=正负1时，表示数据负相关，此(x,y)点数据都在SD线上。 4、r的值越接近正负1说明(x,y)越靠拢SD线，说明数据相关性越强，r的值越接近0说明(x,y)点到SD线的散度越大（越分散），数据相关性越小。 回归方法主要描述一个变量如何依赖于另一个变量。y对应于x的回归线描述了在不同的x值下y的平均值情况，它是这些平均值的光滑形式，如果这些平均值刚好在一条直线上，则这些平均值刚好和回归线重合。通过回归线，我们可以通过x值来预测y值（已知x值下y值的平均值）。下面是y对应于x的回归线方程： 简单的说，就是当x每增加1个SD，平均而言，相应的y增加r个SD。 从方程可以看出： 1、回归线是一条经过点，斜率为的直线。 2、回归线的斜率比SD线小，当r=1或-1时，回归线和SD线重合。 当用回归线从x预测y时，实际值与预测值之间的差异叫预测误差。而均方根误差就是预测误差的均方根。它度量回归预测的精确程度。y关于x的回归线的均方根误差用下面的公式进行计算: 由公式可以看出，当r越接近1或-1时，点越聚集在回归线附近，均方根误差越小； 反之r越接近0时，点越分散，均方根误差越大。 最小二乘法寻找一条直线来拟合所有的点，使得这条直线到所有的点之间的均方根误差最小。可以看到，当求两个变量之间的关系时，最小二乘法求出的直线实际上就是回归线。只不过表述的侧重点不同：
《分数的意义》复习教案doc资料
《分数的意义》复习 教案
《分数的意义》单元复习教学设计 一、教学内容： 北师大版教科书五年级上册第五单元《分数的意义》。 二、教学目标： 1.理解分数与除法的关系，能进行假分数与带分数的互化；掌握分数的基本性质，进一步理解分数与除法的关系。 2.进一步理解分数的意义，能正确用分数描述图形或简单的生活现象，能积极参与、感悟根据学习先后顺序整理知识的方法，提高整理知识的能力。 三、教学重点、难点： 重点：理解分数与除法的关系，能进行假分数与带分数的互化；掌握分数的基本性质，难点：感悟根据学习先后顺序整理知识的方法。进一步理解分数与除法的关系。 四、配套资源： 《分数的意义》希沃白板课件 《分数的意义》单元小测、《分数的意义》专项突破 五、课前准备 课前，教师发给学生如下复习资料，学生独立完成： 1.请同学们自主复习课本P63——P73内容,先从前往后把学习的主要知识点写下来，然后看看哪些知识点之间有联系，把它进行梳理，试着整理成知识思维导图。 2.收集本单元你认为易错的题型。 六、教学设计 （一）.游戏引入
（1）森林运动会开始了，小狮子和小老虎参加赛跑。请两位同学饰演角色，进行判断比赛。 师：在这个游戏中，你能想到本单元学习过的哪些知识？ 学生自由回答，教师引导有序回忆概念。 （分数的意义、分数的基本性质、真分数、假分数，分数与除法的关系等） 学生汇报时，教师随机出示本单元的主要知识点。 （2）今天我们学习练习六，将对这一单元前一部分的内容整理与复习，相信通过今天的复习，同学们对分数会有更深入的认识。板书：练习六 【设计意图：以一组简单并有特征的判断题为线索，让学生重现已有的概念，不仅能抓住要领，而且能提高复习的效率，为接下来建构知识网络做好准备。】 (二)回顾与交流 （1）分组交流 师：课前大家对本单元的知识进行了初步的整理，现在请四人小组对每个知识点进行交流和补充，根据知识间的联系，形成一份较完整的思维导图。 学生分组活动时，教师巡视，了解学生整理情况并及时给予指导。 【设计意图：将整理知识的主动权交给学生，让学生在合作中形成知识互补，在沟通知识联系的过程中进一步加深对知识的理解。】 （2）汇报交流，完善思维导图，沟通知识间的联系。 师：哪一组愿意来介绍整理的情况？ 请4～5个小组的同学上台展示汇报，说出每个知识点的主要内容，结合实例简单讲解，其他小组的同学进行质疑，提出改进意见。 师：通过刚才的交流，同学们对本单元的知识有了进一步的认识。
计量资料的标准差和标准误有何区别与联系1
1、计量资料的标准差和标准误有何区别与联系 标准差和标准误都是变异指标，但它们之间有区别，也有联系。区别: ①概念不 同；标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽 样误差；②用途不同；标准差与均数结合估计参考值范围，计算变异系数，计算 标准误等。标准误用于估计参数的可信区间，进行假设检验等。③它们与样本含 量的关系不同: 当样本含量n 足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n的增大 而减小，甚至趋于0 。联系: 标准差，标准误均为变异指标，当样本含量不变时， 标准误与标准差成正比。 2、二项分布、Poission分布的应用条件 二项分布的应用条件:医学领域有许多二分类记数资料都符合二项分布(传染病和遗传 病除外)，但应用时仍应注意考察是否满足以下应用条件：(1) 每次实验只有两类对立 的结果；(2) n次事件相互独立；(3) 每次实验某类结果的发生的概率是一个常数。 Poisson分布的应用条件:医学领域中有很多稀有疾病(如肿瘤,交通事故等）资料都符合Poisson分布，但应用中仍应注意要满足以下条件：（1) 两类结果要相互对立；（2) n次试验相互独立；（3) n应很大, P应很小。 3、极差、四分位数间距、标准差、变异系数的适用范围有何异同？ 答：这四个指标的相同点在于均用于描述计量资料的离散程度。其不同点为： 极差可用于各种分布的资料，一般常用于描述单峰对称分布小样本资料的变异程度，或用于初步了解资料的变异程度。若样本含量相差较大，不宜用极差来比较资料的离散程度。 四分位数间距适用于描述偏态分布资料、两端无确切值或分布不明确资料的离散程度。 标准差常用于描述对称分布，特别是正态分布或近似正态分布资料的离散程度。 变异系数适用于比较计量单位不同或均数相差悬殊的几组资料的离散程度。 4.中位数、均数、几何均数的适用条件有何异同。 （1）均数适用于描述对称分布，特别是正态分布的数值变量资料的平均水平；（2）几何均数适用于描述原始数据呈偏态分布，但经过对数变换后呈正态分布或近似正态分布的数值变量资料的平均水平；（3）中位数适用于描述呈明显偏态分布（正偏态或负偏态），或分布情况不明，或分布的末端有不确切数值的数值变量资料的平均水平。 5.第一类错误与第二类错误的区别与联系。
算术平均值的实验标准差和单次测量值的实验标准差的区别
一、问题的提出 在不等精度直接测量时，由各测量值x i及其标准差σi计算加权算术平均值的标准差时，有两个计算公式 式中:p i——各测量值的权；σi——各测量值的标准差；σ——单位权标准差；——加权算术平均值的标准差。 但这两个公式的计算结果有时会相差很大。那么，在这种情况下，采用哪个公式更为合理呢？本文对此从公式的推导到公式的选用进行探讨，并给出了一般性的原则。 二、公式的数学推导 在不等精度测量时，各测量值的权的定义式为: 测量结果的最佳估计值为: 则测量结果的不确定度评定为: 对式(5)求方差有 设各测量值x i的方差都存在，且已知分别为，即D(x i)=
由(4)式有=σ2/p i 从公式(1)的推导，我们可以看出，此时各测量值的方差(或标准差)必须是已知的。而在实际测量中，常常各测量值的方差(或标准差)是未知的，无法直接应用公式(1)进行不确定度评定。但是，从分析来看，如果能由各测量值的残差(其权等于测量值的权)求出单位权标准差的估计值，并将其代入公式(1)中，就可计算出加权算术平均值标准差的估计值。为此，作如下推导: 由残差νi=x i-i=1，2，……n 对νi单位权化 由于v i的权都相等，因而可设为1，故用v i代替贝塞尔公式中的νi 可得单位权标准差的估计值 将此式代入公式(1)，即得到加权算术平均值标准差的估计值
从上面的推导我们可以看出，公式(1)是在各测量值的标准差已知时计算出的不等精度测量结果的不确定度的准确值；而公式(2)是在各测量值的标准差未知时计算出的不等精度测量结果的不确定度的估计值。从概率论与数理统计知识可知，只有在n→∞时，其单位权标准差的估计值才能等于单位权的标准差，而由于测量次数的有限性和随机抽样取值的分散性，这两者是不相等的，所以由公式(1)和公式(2)确定的不确定度的值是也不相同的。 三、公式选用的一般原则 笔者用了较大的篇幅来进行公式的数学推导，主要是为了说明这两个公式推导的前提是不一样的，其应用当然也就不同。我们分两种情况来进行讨论。 1.各测量值的标准差未知时 显然，在这种情况下，由于其测量值的权是由其他方法得到的，而各测量值的标准差未知，无法应用公式(1)来进行不确定度评定，而只能用公式(2)。 2.各测量值的标准差已知时 当已知测量值x i和其标准差σi时，有两种方法计算的标准差:第一种 方法是用公式(1)进行计算，第二种方法是用公式(2)进行计算。前面已述这两种方法在理论上是不相等的。两种方法的区别是:第一种方法是根据已知的σi计算，没有用到测量数据x i。而第二种方法既用到了σi(确定权)，也用到了测量数据x i(计算残差)。公式(2)是一个统计学公式，与观测次数n有关，只有n足够大，即观测数据足够多时，该公式才具有实际意义。所以，根据前面的推导分析，当测量次数较少时，考虑到随机抽样取值的分散性，建议采用公式(1)进行不确定度评定，当测量次数较多时，采用公式(2)评定不确定度更能真实地反映出这一组数据的不确定度值，它包含了由随机效应引起的不确定度，也包含了由系统效应引起的不确定度，因而更具有实验性质。现在的问题是，测量次数究竟为多少时才是较少或较多呢？根据概率论与数理统计知识，单次测量的标准差与平均值的标 准差的关系为:，当σ一定时，n>10以后，已减少得非常缓慢。所 以常把n=10作为一个临界值。综上所述，当测量次数n<10时，用公式(1)进行计算效果较好；当测量次数n≥10时，采用公式(2)来评定不确定度会更客观一些。另外，还有一个问题值得注意:不等精度测量本来就是改变了测量条件的复现性测量，这些改变了的测量条件有可能带来系统误差。当n足够大时且本次测量条件与以前的测量条件变化不大时，两个公式计算的结果应近似相等。否则本次测量数据可能存在系统误差。 四、实例
02资料的整理平均数标准差
1 资料的整理 一、资料的分类 1 数量性状资料 （一）计量资料 指用量测手段得到的数量性状资料，即用度、量、衡等计量工具直接测定的数量性状资料。其数据是用长度、容积、重量等来表示，如体高、产奶量、体重、绵羊剪毛量等。这种资料的各个观测值不一定是整数，两个相邻的整数间可以有带小数的任何数值出现，其小数位数的多少由度量工具的精度而定，它们之间的变异是连续性的。因此，计量资料也称为连续性变异资料。 （二）计数资料 指用计数方式得到的数量性状资料。在这类资料中，它的各个观察值只能以整数表示，在两个相邻整数间不得有任何带小数的数值出现。如猪的产仔数、鸡的产蛋数、鱼的尾数、母猪的乳头数等，这些观察值只能以整数来表示，各观察值是不连续的，因此该类资料也称为不连续性变异资料或间断性变异资料。 2 质量性状资料 （一）统计次数法 在一定的总体或样本中，根据某一质量性状的类别统计其次数，以次数作为质量性状的数据。例如，在研究猪的毛色遗传时，白猪与黑猪杂交，子二代中白猪、黑猪和花猪的头数分类统计如下表。
2 表2-1 白猪和黑猪子二代的毛色分离情况 毛色 次数（f ） 频率（%） 白色 332 73.78 黑色 96 21.33 花色 22 4.89 合 计 450 100.00 这种由质量性状数量化得来的资料又叫次数资料。 （二）评分法 对某一质量性状，因其类别不同，分别给予评分。例如，在研究猪的肉色遗传时，常用的方法是将屠宰后2小时的猪眼肌横切面与标准图谱对比，由浅到深分别给予1 5分的评分，以便统计分析。 二、资料的整理 三、常用统计图 平均数、标准差与变异系数 一、平均数 平均数是统计学中最常用的统计量，用来表明资料中各观测值相
平均值、方差、标准差
平均值(Mean)、方差(Variance)、标准差(Standard Deviation) 对于一维数据的分析，最常见的就是计算平均值(Mean)、方差(Variance)和标准差(Standard Deviation)。 平均值 平均值的概念很简单：所有数据之和除以数据点的个数，以此表示数据集的平均大小；其数学定义为： 以下面10个点的CPU使用率数据为例，其平均值为。 14 31 16 19 26 14 14 14 11 13 方差、标准差 方差这一概念的目的是为了表示数据集中数据点的离散程度；其数学定义为： 标准差与方差一样，表示的也是数据点的离散程度；其在数学上定义为方差的平方根： 为什么使用标准差 与方差相比，使用标准差来表示数据点的离散程度有3个好处： 表示离散程度的数字与样本数据点的数量级一致，更适合对数据样本形成感性认知。依然以上述10个点的CPU使用率数据为例，其方差约为41，而标准差则为；两者相比较，标准差更适合人理解。 表示离散程度的数字单位与样本数据的单位一致，更方便做后续的分析运算。 在样本数据大致符合正态分布的情况下，标准差具有方便估算的特性：%的数据点落在平均值前后1个标准差的范围内、95%的数据点落在平均值前后2个标准差的范围内，而99%的数据点将会落在平均值前后3个标准差的范围内。 贝赛尔修正 在上面的方差公式和标准差公式中，存在一个值为N的分母，其作用为将计算得到的累积偏差进行平均，从而消除数据集大小对计算数据离散程度所产生的影响。不过，使用N 所计算得到的方差及标准差只能用来表示该数据集本身(population)的离散程度；如果数据集是某个更大的研究对象的样本(sample)，那么在计算该研究对象的离散程度时，就需要对上述方差公式和标准差公式进行贝塞尔修正，将N替换为N-1： 经过贝塞尔修正后的方差公式： 经过贝塞尔修正后的标准差公式：
标准偏差与相对标准偏差公式
标准偏差 数学表达式： S-标准偏差（%） n-试样总数或测量次数，一般n值不应少于20-30个 i-物料中某成分的各次测量值，1～n； 标准偏差的使用方法 六个计算标准偏差的公式[1] 标准偏差的理论计算公式 设对真值为X的某量进行一组等精度测量, 其测得值为l1、l2、……l n。令测得值l与该量真值X之差为真差占σ, 则有σ1 = l i?X σ2 = l2?X …… σn = l n?X 我们定义标准偏差(也称标准差)σ为
（1） 由于真值X都是不可知的, 因此真差σ占也就无法求得, 故式只有理论意义而无实用价值。标准偏差σ的常用估计—贝塞尔公式 由于真值是不可知的, 在实际应用中, 我们常用n次测量的算术平均值 来代表真值。理论上也证明, 随着测量次数的增多, 算术平均值最接近真值, 当时, 算术平均值就是真值。 于是我们用测得值l i与算术平均值之差——剩余误差（也叫残差）V i来代替真差σ , 即 设一组等精度测量值为l1、l2、……l n 则 …… 通过数学推导可得真差σ与剩余误差V的关系为 将上式代入式(1)有
(2) 式(2)就是著名的贝塞尔公式(Bessel)。 它用于有限次测量次数时标准偏差的计算。由于当时， ,可见贝塞尔公式与σ的定义式(1)是完全一致的。 应该指出, 在n有限时, 用贝塞尔公式所得到的是标准偏差σ的一个估计值。它不是总体标准偏差σ。因此, 我们称式(2)为标准偏差σ的常用估计。为了强调这一点, 我们将σ的估计值用“S ” 表示。于是, 将式(2)改写为 (2') 在求S时, 为免去求算术平均值的麻烦, 经数学推导(过程从略)有 于是, 式(2')可写为 (2") 按式(2")求S时, 只需求出各测得值的平方和和各测得值之和的平方艺 , 即可。 标准偏差σ的无偏估计 数理统计中定义S2为样本方差
夏普比率-标准差-贝他系数
夏普比率-标准差-贝他系数 夏普比率 现代投资理论的研究表明,风险的大小在决定组合的表现上具有基础性的作用。风险调整后的收益率就是一个可以同时对收益与风险加以考虑的综合指标,以期能够排除风险因素对绩效评估的不利影响。夏普比率就是一个可以同时对收益与风险加以综合考虑的三大经典指标之一。投资中有一个常规的特点，即投资标的的预期报酬越高，投资人所能忍受的波动风险越高；反之，预期报酬越低，波动风险也越低。所以理性的投资人选择投资标的与投资组合的主要目的为：在固定所能承受的风险下，追求最大的报酬；或在固定的预期报酬下，追求最低的风险。 ·夏普比率计算公式 ·夏普比率在运用中应该注意的问题 夏普比率（Sharpe Ratio），又被称为夏普指数--- 基金绩效评价标准化指标 夏普比率概述1990年度诺贝尔经济学奖得主威廉·夏普（William Sharpe）以投资学最重要的理论基础CAPM
（Capital Asset Pricing Model，资本资产定价模式）为出发，发展出名闻遐迩的夏普比率（Sharpe Ratio）又被称为夏普指数，用以衡量金融资产的绩效表现。 威廉·夏普理论的核心思想理性的投资者将选择并持有有效的投资组合，即那些在给定的风险水平下使期望回报最大化的投资组合，或那些在给定期望回报率的水平上使风险最小化的投资组合。解释起来非常简单，他认为投资者在建立有风险的投资组合时，至少应该要求投资回报达到无风险投资的回报，或者更多。 夏普比率计算公式夏普比率计算公式：=[E(Rp)－Rf]/σp 其中E(Rp)：投资组合预期报酬率 Rf：无风险利率 σp：投资组合的标准差 目的是计算投资组合每承受一单位总风险，会产生多少的超额报酬。比率依据资本市场线(Capital Market Line,CML)的观念而来，是市场上最常见的衡量比率。当投资组合内的资产皆为风险性资产时，适用夏普比率。夏普指数代表投资人每多承担一分风险，可以拿到几分报酬；若为正值，代表基金报酬率高过波动风险；若为负值，代表基金操作风险大过于报酬率。这样一来，每个投资组合都可以计算Sharpe
关于标准差计算的参考资料
关于标准差(Standard deviation)计算的参考资料 标准差是用来反映各个数据值与数据均值的偏离程度的。在脆弱性分析中，标准差可以用来评价同一指标的各数据与这一指标据平均值的偏离程度，即数据是否集中。标准差的值越大，就说明各个数据偏离均值的程度越大，那么均值对所有数据的代表程度越小。反之，标准差的值越小，就说明各个数据偏离均值的程度越小，那么均值对所有数据的代表程度越大。 例如：在一个县中，各个乡的农户人均纯收入偏离该县农户人均纯收入的程度，就可以用标准差来衡量。 标准差的计算 假设标准差为S 。 对于未分组的原始数据，其标准差的计算公式为： n ) X X (S 2 n 1i i ∑-=＝（n>=30） 1 n )X X (S 2i -∑-=（n<30） 为数据个数。 为所有数据的平均值； 个数据值；为数据中的第为标准差； 其中：n X i X S i 对于分组数据，其标准差的计算公式为： ∑∑-==k 1 i i i 2 k 1i i F F )X X (S ＝（∑=k 1i i F >=30） 1F F )X X (S k 1 i i i 2 k 1i i －＝∑∑-==（∑=k 1i i F <30）
为总频数。 为数据分组的组数； 为所有数据的均值； 个分组数据的组中值； 为第为标准差； 其中：∑=k 1i i i F K X i X S 变异系数（Coefficient of Variation ） 变异系数，又被称为离散系数，也被称为标准差系数，是一组数据的标准差与其相应的均值的比值。 在脆弱性分析中，变异系数是非常重要的分析指标，如人均粮食产量的年际变异系数等，可以作为辅助指标反映某一地区粮食占有量的波动情况和受到自然灾害等冲击后的恢复能力。 变异系数的计算公式为： X S V S ＝ 变异系数大的，说明数据的离散程度大；变异系数小的，说明数据的离散程度小。对于时间序列数据，变异系数大，说明年际间波动大，反之则较稳定，波动小。 标准化值（Standard score ） 在统计分析中，经常涉及到必须对具有不同量纲的指标数据进行处理，例如，有的数据是以公斤作为量纲的，有的数据是以亩或公顷作为量纲的，等等。为了能够对这些不同量纲的数据进行统计分析，必须进行统计标准化处理。利用前面介绍的均值和标准差，我们可以计算一组数据中的各个数值的标准化值。常用的统计标准化公式为Z 评分方法。 其计算公式为： S X X Z i i -＝ 为标准差。为均值； 个数据值； 为数据中的第S X i X i 上面的两个统计标准化公式，经过变形可以转变为： S Z X X i i ?＋＝
小学数学北师大版五年级上册五分数的意义五分数的意义(通用)教学设计
小学数学北师大版五年级上册五分数的意义五分数的意义（通用）教 学设计 【名师授课教案】 1教学目标 1.在观察、交流活动中,能准确地归纳出分数意义,进一步认识分数。 2.在观察、思考、活动、讨论中,能准确掌握分数“整体”与“部分”的关系,理解分数表示多少的相对性。 3.在观察知识树、思维导图中,初步感知建构知识体系的方法,在尝试独立建构中,发展数感,体会分数与生活的密切联系,获得学习的乐趣。 2学情分析 1.《课程标准》的相关要求:结合具体情境,理解分数的意义。 2.学习内容分析:在三年级下册教材中,已将“认识分数”设置了独立的教学单元。学生通过问题情境引出分数产生的必要性,通过分一分的操作初步认识了分数及各部分的名称,了解分数的读写。本节课是通过进一步认识整体,体会部分与整体的关系,建立分数的意义,使学生能够充分认识与理解,为后续的学习奠定基础。 由于内容比较抽象,教材重视学生在充分体验的基础上通过直观来加深认识。教材首先让学生举例说一说“可以表示什么”帮助学生对已学分数的知识加以梳理,在此基础上总结分数的意义,理解分数意义中所说的整体包含单个图形、多个图形、多组图形三种情况。然后教材安排“已知一个图形的 ,画出原图形”由部分推知整体,从逆向的角度来促进分数意义的理解。最后教材围绕“拿铅笔”的情境,引导学生开展活动,从相对量的角度帮助学生理解分数意义中部分与整体的关系:整体不同,同一个分数所表示的部分也不同。除此之外,教材还设计了丰富的练习题,帮助学生进一步体会分数的意义。 3.学习者分析: (1)学生思维特点、认知习惯及相关能力:五年级学生喜欢挑战自己,对于新知识总喜欢探索,并且喜欢寻找与他人不同的看法,已具备一定的独立思考、动手操作、合作交流、知识迁移等能力,能用相对准确的语言比较清晰地表达自己的思考。已经具备了初步的抽象思维能力,但仍需借助于具体形象思维进行概念的认知和建构。 (2)学生已有的生活经验:关于分数,学生有一定的生活经验,学生理解从分物体出发,把一个饼、一个苹果平均分成 5 份,一份就是它的以及把9个苹果平均分成3份,一份是它的 ,是3个苹果。 (3)学生已有的知识基础:
计算全距 平均差 方差和标准差
计算全距、平均差、方差和标准差 一、全距 R（range） 全距是一组数据中的最大值（maximum）与该组数据中最小值（minimum）之差，又称极差。 R＝Xmax－Xmin 一般用于研究的预备阶段，用它检查数据的分布范围，以便确定如何进行统计分析 原始数据计算公式 三、四分位差(Quartile) 四分位差是第一个四分位数与第三个四分位数之差计算公式为 Q=Q 3-Q 1 四、方差与标准差 方差：又称为变异数、均方，是每个数据与该组数据平均数之差乘方后的均值，是表示一组数据离散程度的统计指标。 样本的方差用表示，总体的方差用表示。 标准差是方差的算术平方根。一般样本的标准差用 S 表示，总体的标准差用表示。 标准差和方差是描述数据离散程度的最常用的差异量。 分组数据方差与标准差的计算公式 方差与标准差的性质 ?方差是对一组数据中各种变异的总和的测量,具有可加性和可分解性特点。 ?标准差是一组数据方差的算术平方根，它不可以进行代数计算，但有以下特性： 总体方差、标准差或者方差、标准才差的合成 ?方差具有可加性的特点。当已知几个小组数据的方差或标准差时，可
以计算几个小组联合在一起的总的方差或标准差。 ?需要注意的是，只有在应用同一种观测手段，测量的是同一种特质，只是样本不同的数据时，才能计算合成方差或标准差。 方差和标准差的优点： 方差与标准差是表示一组数据离散程度的最好指标，其值越大，离散程度越大。 应用方差和标准差表示一组数据的离散程度，须注意必须是同一类数据（即同一种测量工具的测量结果），而且被比较样本的水平比较接近。 优点： ?反应灵敏。每个数据发生变化，方差与标准差也随之变化 ?有一定计算公式的严密确定 ?容易计算 ?受抽样变动的影响小 ?简单明了 ?方差具有可加性（区分变异源，组间/组内） 五、差异系数（coefficient of variation） 差异系数指标准差与其算术平均数的百分比，它是没有单位的相对数。用CV表示。 何种情况下运用差异系数： ?两个或两个以上样本所测特质不同，即所使用的观测工具不同，如何比较两者的离散程度？ ?即使使用同一种观测量具，但样本水平相差较大，如何比较其离散程度？ 差异系数的作用 ?比较不同单位资料的差异程度 ?比较单位相同而平均数相差较大的两组资料的差异程度 ?可判断特殊差异情况
小学分数思维导图
小学分数思维导图 教学内容：苏教版《义务教育课程标准实验教科书数学》三年级（上册）第98--100页。小学分数思维导图教学目标：1、结合具体情境初步认识分数，知道把一个物体或一个图形平均分成若干份，其中的一份可以用分数来表示，能用实际操作的结果表示相应的分数；能读、写简单的分数，知道分数各部分的名称。2、学会运用直观的方法比较分子都是1的两个分数的大小。3、体会分数来自生活实际的需要，感受数学与生活的联系，进一步产生对数学的好奇心和兴趣。小学分数思维导图教学重点：1、认识几分之一。2、比较分子都是1的几个分数的大小。教具、学具准备：多媒体课件，长方形纸、圆纸片、正方形纸、水彩笔。 小学分数思维导图教学过程：一、创设情境、讨论揭题1、故事引入：在一次愉快的队日活动中，老师让同学们两人一组分食品，小强和小丽拿到的是4个苹果、两瓶矿泉水和一个蛋糕。（课件演示）你愿意帮他俩分一分吗？怎样分比较公平呢？（平均分）板书：平均分。2、谈话：想知道分数各部分的名称吗？（课件演示，
学生读）3、谈话：“分数该怎样写呢？”（如果是B种情况，让学生讲，师补充；如果是A种情况，师讲解并示范）“写这个数的时候，先画一条横线表示平均分。”“这个蛋糕平均分成了几份？”（两份）“2就写在横线的下面，这半个蛋糕是其中的1份，就把1写在横线的上面，这就是分数1/2的写法。”“你们想试一试吗？”学生自己在练习本上写1/2，同桌互相说说是怎样写的，检查一下谁写得更标准、更漂亮。4、谈话：我们已经会读、会写1/2了，想不想动手做一个1/2呢？ 5、练习，完成“想想做做”第1、2题。 小学分数思维导图创设有利于激发学生的问题意识，以积极的情感投入到对新知的探索中。结合小学分数思维导图老师向学生介绍了分数产生和发展的过程，极大的激发了学生探究数学，学好数学的热情。在教学中注重数学思想和方法的渗透，使学生会“做数学”。在进行“比较几分之一的大小”这一环节时，先让学生根据自己的感受猜想1/2、1/4和1/8哪个大，哪个小，然后为他们提供试验材料，鼓励他们来验证自己的猜想。学生在折、涂、比和交流中明确了对于同一个物体（或同样大小的几个物体），平均分的份数越多，表示每一份的数就越小，所以1/2﹥1/4﹥1/8。这样一来，学生对分数的意义以及大小的比较的理解会更深刻，对探究数学的兴趣会更大更浓。
标准偏差与相对标准偏差公式(汇编版)
标准偏差 相对标准方差的计算公式 准确度：测定值与真实值符合的程度 绝对误差：测量值（或多次测定的平均值）与真（实）值之差称为绝对误差，用δ表示。 相对误差：绝对误差与真值的比值称为相对误差。常用百分数表示。 绝对误差可正可负，可以表明测量仪器的准确度，但不能反映误差在测量值中所占比例，相对误差反映测量误差在测量结果中所占的比例，衡量相对误差更有意义。
例：用刻度0.5cm的尺测量长度，可以读准到0.1cm，该尺测量的绝对误差为0.1cm；用刻度1mm的尺测量长度，可以读准到0.1mm，该尺测量的绝对误差为0.1mm。 例：分析天平称量误差为0.1mg,减重法需称2次，可能的最大误差为0.2mg,为使称量相对误差小于0.1%，至少应称量多少样品？ 答：称量样品量应不小于0.2g。 真值（μ）：真值是客观存在的，但任何测量都存在误差，故真值只能逼近而不可测知，实际工作中，往往用“标准值”代替“真值”。标准值：采用多种可靠的分析方法、由具有丰富经验的分析人员经过反复多次测定得出的结果平均值。 精密度：几次平行测定结果相互接近的程度。 各次测定结果越接近，精密度越高，用偏差衡量精密度。 偏差：单次测量值与样本平均值之差： 平均偏差：各次测量偏差绝对值的平均值。 相对平均偏差：平均偏差与平均值的比值。 标准偏差：各次测量偏差的平方和平均值再开方，比平均偏差更灵敏的反映较大偏差的存在，在统计学上更有意义。 相对标准偏差（变异系数） 例：分析铁矿石中铁的质量分数，得到如下数据：37.45，37.20，
37.50，37.30，37.25（%），计算测结果的平均值、平均偏差、相对平均偏差、标准偏差、变异系数。 准确度与精密度的关系： 1）精密度是保证准确度的先决条件：精密度不符合要求，表示所测结果不可靠，失去衡量准确度的前提。 2）精密度高不能保证准确度高。 换言之，准确的实验一定是精密的，精密的实验不一定是准确的。重复性试验按拟定的含量测定方法，对同一批样品进行多次测定(平行试验至少5次以上，即n>5)，计算相对标准偏差(RSD)，一般要求低于5%
标准偏差与相对标准偏差公式
标准偏差 数学表达式： ?S-标准偏差（%） ?n-试样总数或测量次数，一般n值不应少于20-30个 ?i-物料中某成分的各次测量值，1～n； 标准偏差的使用方法 六个计算标准偏差的公式[1] 标准偏差的理论计算公式 设对真值为X的某量进行一组等精度测量, 其测得值为l1、l2、……l n。令测得值l与该量真值X之差为真差占σ, 则有σ1 = l i- X σ2 = l2- X …… σn = l n- X 我们定义标准偏差(也称标准差)σ为
（1） 由于真值X都是不可知的, 因此真差σ占也就无法求得, 故式只有理论意义而无实用价值。标准偏差σ的常用估计—贝塞尔公式 由于真值是不可知的, 在实际应用中, 我们常用n次测量的算术平均值 来代表真值。理论上也证明, 随着测量次数的增多, 算术平均值最接近真值, 当时, 算术平均值就是真值。 于是我们用测得值l i与算术平均值之差——剩余误差（也叫残差）V i来代替真差σ , 即 设一组等精度测量值为l1、l2、……l n 则 …… 通过数学推导可得真差σ与剩余误差V的关系为 将上式代入式(1)有
(2) 式(2)就是著名的贝塞尔公式(Bessel)。 它用于有限次测量次数时标准偏差的计算。由于当时， ,可见贝塞尔公式与σ的定义式(1)是完全一致的。 应该指出, 在n有限时, 用贝塞尔公式所得到的是标准偏差σ的一个估计值。它不是总体标 准偏差σ。因此, 我们称式(2)为标准偏差σ的常用估计。为了强调这一点, 我们将σ的估计值用表示。于是, 将式(2)改写为 “S ” (2') 在求S时, 为免去求算术平均值的麻烦, 经数学推导(过程从略)有 于是, 式(2')可写为 (2") 按式(2")求S时, 只需求出各测得值的平方和和各测得值之和的平方艺, 即可。 标准偏差σ的无偏估计 数理统计中定义S2为样本方差