统计学例子——标准差系数计算
统计学第四章
第四章 差异量教学目的：1.理解全距、四分位距、百分位距、平均差、方差、标准差和差异系数等概念；2.掌握各种差异量指标的计算方法。
数据的分布特征不仅有集中趋势，还有离中趋势。
以动态的眼光，从不同的角度看，数据是向中间变动的，也是向两端变动的。
两组数据可能平均水平相同，但两组数据的分布特征并不完全相同。
【如】:比较下列两组数据 A 组：88、82、73、76、81 B 组：92、86、70、72、80两组平均数,80==B A X X 但R A =88－73＝15，R Ｂ=92－70＝22。
即A 组较集中，B 组较分散。
因此，我们描述一组数据的分布特征，既要描述其集中趋势，也要描述其离中趋势。
差异量：表示一组数据的离中趋势或变异程度的量称为差异量。
常用的差异量指标有全距、四分位距、百分位距、平均差、方差、标准差和差异系数。
第一节全距、四分位距、百分位距一、全距全距：是一组数距中最大值与最小值之差。
优点：意义明确，计算方便。
缺点：反应不灵敏，易受极端值影响。
二、四分位距（一）四分位距的的概念四分位距:是指一组按大小顺序排列的数据中间部位50%个频数距离的一半。
）（1.4213Q Q QD -=QD ：表示四分位距； Q 3：表示第三四分位数；Q 1：表示第一四分位数。
所以：四分位距的公式又为：22575P P QD -=（二）四分位数的计算方法 1、原始数据计算法（1）将数据由小到大进行排列； （2）分别求出三位四分位数（点）； （3）代入公式计算。
【例如】：有以下16个数据25、22、29、12、40、15、14、39、37、31、33、19、17、20、35、30，其中四分位距的计算方法如下：（1）先将原始数据从小到大排列好；12、14、15、17、*19、20、22、25、*29、30、31、33、*35、37、39、40Q 1=18 Md =27 Q 3=34（2）求出Q 1、Md 、Q 3；（3）将Q 1、Md 、Q 3的得数代入公式（4.1）。
统计学中的标准差与方差分析
统计学中的标准差与方差分析一、引言统计学作为一门学科，在社会发展过程中扮演着越来越重要的角色。
随着科技的不断发展，数据量与精度的提高，统计学在各领域的应用越来越广泛。
本文将重点探讨统计学中的两个重要概念——标准差与方差分析，介绍它们的定义、性质、应用场景以及相关计算方法，希望能够对广大读者更好地理解和灵活运用这两个概念。
二、标准差1. 定义标准差是衡量一组数据的离散程度的一个指标，它是各个数据与均值偏差平方和的平均数的平方根。
标准差越小，意味着数据离散程度越小，反之亦然。
2. 性质标准差具有如下性质：（1）标准差为非负数；（2）当所有数据相等时，标准差为0；（3）标准差的值越大，表示数据的离散程度越大；（4）标准差的值受到极值（即离群值）的较大影响。
3. 应用场景标准差在统计分析中的应用非常广泛，特别是在概率分布、正态分布、抽样等方面。
例如，在投资领域中，标准差是指价格波动的大小和稳定性，是投资风险的重要度量。
4. 计算方法标准差的计算方法如下：（1）计算数据的均值；（2）将各个数据与均值的差值平方；（3）将差值平方求和并除以数据个数n；（4）将平均数的平方根即为标准差。
三、方差分析1. 定义方差分析是一种用于比较两个或多个总体均值是否相等的统计方法。
通过计算各组样本的方差、不同组间的方差和总体内部的方差，确定不同组之间的方差是否大于总体内部的方差。
2. 性质方差分析具有如下性质：（1）方差分析要求研究的总体是正态分布的；（2）方差分析所得的F统计量应该与其自由度一起考虑；（3）方差分析的显著性检验要根据选择的显著性水平进行处理。
3. 应用场景方差分析常用于生物学、医学、工程学、教育学等领域中的实验设计和比较分析。
例如，在医药研究中，方差分析可以用于评价新药物的疗效是否与传统疗法相同，确定不同治疗方案的疗效是否有显著差异。
4. 计算方法方差分析的计算方法分为单因素方差分析和双因素方差分析两种，其中单因素方差分析的计算方法如下：（1）计算各组数据的平均值；（2）计算总体平均值；（3）计算各组平均值与总体平均值之差的平方和；（4）计算组内偏差平方和；（5）计算组间偏差平方和；（6）计算组间偏差平方和与组内偏差平方和之比，得出F值和P值，进行显著性检验。
标准差方差的计算公式
标准差方差的计算公式标准差和方差是统计学中常用的两个概念，它们可以帮助我们衡量数据的离散程度和变异程度。
在实际应用中，我们经常需要计算标准差和方差来分析数据的分布情况，从而更好地理解数据的特点和规律。
本文将介绍标准差和方差的计算公式及其应用。
首先，让我们来了解一下标准差和方差的概念。
标准差是一组数据离散程度的度量，它衡量的是每个数据点与平均值的偏离程度，标准差越大表示数据的离散程度越高。
方差是标准差的平方，它也是衡量数据离散程度的指标，通常用来描述数据的分布情况。
接下来，我们将介绍标准差和方差的计算公式。
标准差的计算公式如下：\[ \sigma = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i \mu)^2}{n}} \]其中，\( \sigma \) 表示标准差，\( x_i \) 表示第 i 个数据点，\( \mu \) 表示数据的平均值，\( n \) 表示数据的个数。
这个公式的意义是，首先计算每个数据点与平均值的偏离程度，然后求平方并求和，最后再除以数据的个数并开方，得到标准差。
而方差的计算公式如下：\[ S^2 = \frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i \mu)^2}{n} \]其中，\( S^2 \) 表示方差，\( x_i \) 表示第 i 个数据点，\( \mu \) 表示数据的平均值，\( n \) 表示数据的个数。
这个公式的意义是，计算每个数据点与平均值的偏离程度的平方并求和，然后再除以数据的个数，得到方差。
在实际应用中，我们可以通过这些公式来计算数据的标准差和方差，从而更好地理解数据的分布情况。
通过标准差和方差的计算，我们可以得到数据的离散程度和变异程度，进而进行数据分析和决策。
除了计算标准差和方差，我们还可以利用它们来进行数据的比较和分析。
比如，我们可以通过比较不同数据集的标准差和方差来判断它们的离散程度和变异程度，进而进行数据的对比和分析。
总之，标准差和方差是统计学中重要的概念，它们可以帮助我们更好地理解数据的特点和规律。
统计学案例
统计学案例总量指标与相对指标案例1：指出下面的统计分析报告摘要错在哪里并改正：1、本厂按计划规定，第一季度的单位产品成本应比去年同期降低10%，实际执行结果是，单位产品成本较去年同期降低8%，仅完成产品成本计划的80%（即8%÷10%＝80%）。
2、本厂的劳动生产率（按全部职工计算）计划在去年的基础上提高8%，计划执行结果仅提高4%，劳动生产率的计划任务仅实现一半（即4%÷8%＝50%）。
3、该车间今年1月份生产老产品的同时，新产品首次小批投产，出现了2件废品(按计算，车间废品率为%)。
2月份老产品下马，新产品大批投产，全部制品1000件，其中废品8件，废品量是1月份的4倍，因此产品质量下降了。
4、在组织生产中，本厂先进小组向另一组提出高产优质的挑战竞赛。
本月先进小组的产量超过了另一小组的1倍，但是在两组废品总量中该组却占了60%，所以在产品质量方面，先进小组明显地落后了。
案例11某公司皮鞋产量如下：单位：万双试计算所有可能计算的相对指标。
案例2：根据下表资料分析哪个企业对社会贡献更大上缴税金情况表平均指标与变异指标案例3、以组平均数补充说明总平均数根据上表资料分析哪个村成绩更好为什么案例4：某单位有10个人，其中1人月工资为10万元，9人每人月工资为1000元。
该单位职工月平均工资为10900元。
即：)(109001091000100000元=⨯+你认为这个平均数有代表性吗如果缺乏代表性应如何改正案例5：以下是各单位统计分析报告的摘录1、 本局所属30个工厂，本月完成生产计划的情况是不一致的。
完成计划90%的有3个，完成96%的有5个，完成102%的有10个，完成110%的有8个，完成120%的有4个。
平均全局生产计划完成程度为%。
即：304%1208%11010%1025%963%90⨯+⨯+⨯+⨯+⨯＝％2、 本厂开展增产节约运动以后，产品成本月月下降，取得显著的成绩，根据财务部门的报告，1 月份开支总成本15000元，平均单位产品成本为15元，2月份开支总成本25000元，平均单位产品成本下降为10元，3月份开支总成本45000元，平均单位产品成本仅8元。
标准差和变异系数
标准差和变异系数标准差和变异系数是统计学中常用的两个指标，它们都是用来衡量数据的离散程度的。
在实际应用中，我们经常会用到这两个指标来描述数据的分布情况，从而对数据进行分析和比较。
本文将对标准差和变异系数进行详细介绍，以便读者更好地理解和运用这两个指标。
标准差是一组数据离均值的平均距离的平方根。
它的计算公式为，标准差 =sqrt(Σ(xi x)² / n)，其中xi表示每个数据点，x表示数据的均值，n表示数据的个数。
标准差的大小反映了数据的离散程度，标准差越大，数据的离散程度越高；标准差越小，数据的离散程度越低。
在实际应用中，标准差通常用来衡量一组数据的稳定性和可靠性，以及不同组数据之间的差异性。
变异系数是标准差与均值的比值，它的计算公式为，变异系数 = (标准差 / 均值) 100%。
变异系数的大小反映了数据的相对离散程度，变异系数越大，数据的相对离散程度越高；变异系数越小，数据的相对离散程度越低。
与标准差相比，变异系数更能够直观地反映数据的离散程度，因为它是以均值为基准进行比较的。
在实际应用中，标准差和变异系数常常同时使用，以便全面地描述数据的离散程度。
例如，在财务分析中，我们可以用标准差和变异系数来衡量不同投资组合的风险程度；在质量控制中，我们可以用标准差和变异系数来评估不同生产批次的稳定性和一致性；在市场调研中，我们可以用标准差和变异系数来比较不同产品的市场需求程度等。
总之，标准差和变异系数是两个重要的统计指标，它们可以帮助我们更好地理解和分析数据，从而做出更准确的决策。
在实际运用中，我们应该根据具体情况选择合适的指标，以便更好地理解数据的特征和规律。
希望本文对读者能有所帮助，谢谢阅读！。
统计学案例
统计学案例总量指标与相对指标案例1：指出下面的统计分析报告摘要错在哪里？并改正：1、本厂按计划规定，第一季度的单位产品成本应比去年同期降低10%，实际执行结果是，单位产品成本较去年同期降低8%，仅完成产品成本计划的80%（即8%÷10%＝80%）。
2、本厂的劳动生产率（按全部职工计算）计划在去年的基础上提高8%，计划执行结果仅提高4%，劳动生产率的计划任务仅实现一半（即4%÷8%＝50%）。
3、该车间今年1月份生产老产品的同时，新产品首次小批投产，出现了2件废品(按计算，车间废品率为1.2%)。
2月份老产品下马，新产品大批投产，全部制品1000件，其中废品8件，废品量是1月份的4倍，因此产品质量下降了。
4、在组织生产中，本厂先进小组向另一组提出高产优质的挑战竞赛。
本月先进小组的产量超过了另一小组的1倍，但是在两组废品总量中该组却占了60%，所以在产品质量方面，先进小组明显地落后了。
案例11某公司皮鞋产量如下：单位：万双试计算所有可能计算的相对指标。
案例2：根据下表资料分析哪个企业对社会贡献更大？上缴税金情况表平均指标与变异指标根据上表资料分析哪个村成绩更好？为什么？案例4：某单位有10个人，其中1人月工资为10万元，9人每人月工资为1000元。
该单位职工月平均工资为10900元。
即：)(109001091000100000元=⨯+你认为这个平均数有代表性吗？如果缺乏代表性应如何改正？案例5：以下是各单位统计分析报告的摘录1、 本局所属30个工厂，本月完成生产计划的情况是不一致的。
完成计划90%的有3个，完成96%的有5个，完成102%的有10个，完成110%的有8个，完成120%的有4个。
平均全局生产计划完成程度为104.33%。
即：304%1208%11010%1025%963%90⨯+⨯+⨯+⨯+⨯＝104.33％2、 本厂开展增产节约运动以后，产品成本月月下降，取得显著的成绩，根据财务部门的报告，1 月份开支总成本15000元，平均单位产品成本为15元，2月份开支总成本25000元，平均单位产品成本下降为10元，3月份开支总成本45000元，平均单位产品成本仅8元。
(整理)标准差与估计标准差
2-3 變異的計算及解析由基礎課程裡我們可以知道：表示變異的方法有很多，其最常使用的是“標準差”；關於標準差的計算又分兩個觀念：(真)標準差σ與估計標準差σˆ。
為了解釋這兩個觀念的差異，我們先看下例數據：下例數據有經過分組，每組抽測5個數據(即S/S 或n = 5的意思)。
分組的原因不外乎量產、或長期研究等, 需要分批量測而形成母體與樣本的關係。
(1)(真)標準差σ：若將所有Raw Data 視為一個母體、混合不分組，則=STDEV( )所計算出來的標準差即為所求，即工程師最熟悉的算法。
--------------------------------------------------------------使用時機：a.) 想了解母體真正的變異的時候；b.) 想敏銳地抓出上圖/組間變異的異常的時候。
---------------------------------目的：了解整個母體的總變異。
優點：可以充分反映整個母體的異常(含上圖/組間變異、及下圖/組內變異的異常…尤其是組間變異的異常)。
缺點：數據量要夠大(避免誤差過大)、且上圖不能有異常(避免組間變異顯著)，否則計算出來的σ不具代表性。
(2) 估計標準差σˆ：大部分的工程師沒聽說過估計標準差。
Raw Data 若經過分組(分組與抽樣皆要隨機)，我們可以利用樣本的變異、去估算整個母體的變異；但是要特別注意組間變σ)已經被假設成常態分配；以白話來說：想像管制異(X圖-上圖的每個組平均X是一顆綠豆，當這些綠豆被一把撒到管制圖-上圖的時候，這些綠豆皆自動定位到常態分配該有的位置上，因此整個上圖的假設都是常態分配，若真有異常、也早已被視而不見。
故以估計標準差σˆ來看問題，祇能解析下圖/組內變異的異常(即管理面的異常：如某單一人/機抽樣技術不穩定的問題、某單一作業機台不穩定的問題、某個別材料品質不穩定的問題等⎡一般因⎦…主要還是抽樣技術不穩定的問題)。
平均值标准差变异系数公式
平均值标准差变异系数公式平均值标准差和变异系数是统计学中常用的描述数据分布和离散程度的指标。
这些指标可以反映数据的集中趋势和离散程度，对于比较不同数据集或不同样本之间的差异具有重要意义。
平均值标准差和变异系数的计算公式分别如下所示：1. 平均值（Mean）的计算公式：平均值是一组数据的总和除以数据的个数，用来表示数据的集中趋势。
公式：mean = (x₁+ x₂+ ... + xₙ) / n其中，mean表示平均值，x₁至xₙ表示数据集中的各个数值，n表示数据的个数。
2. 标准差（Standard Deviation）的计算公式：标准差是一组数据离平均值的平均偏差，用来度量数据的离散程度。
公式：std = √[(Σ(x - mean)²) / n]其中，std表示标准差，x表示数据中的每个数值，mean表示平均值，n表示数据的个数，Σ表示求和。
3. 变异系数（Coefficient of Variation）的计算公式：变异系数是标准差与平均值之比，用来比较不同数据集或样本之间的离散程度。
公式：cv = (std / mean) * 100其中，cv表示变异系数，std表示标准差，mean表示平均值。
平均值标准差和变异系数的应用广泛，特别适用于比较不同尺度或单位的数据集。
例如，在金融领域，可以使用这些指标来比较不同投资组合的风险和回报；在生物学研究中，可以使用这些指标来比较不同实验组的差异程度；在工程领域，可以使用这些指标来比较不同产品的稳定性和可靠性。
总结起来，平均值标准差和变异系数是统计学中常用的描述数据分布和离散程度的指标。
它们可以通过简单的计算公式来获得，并且具有广泛的应用领域。
通过这些指标，我们可以更好地理解数据的特征和差异，从而做出更准确的分析和决策。