标准偏差计算

一、算术平均数
算术平均数是指资料中各观测值的总和除
以观测值个数所得的商，简称平均数或均数，
记为。
算术平均数可根据样本大小及分组情况而 采用直接法或加权法计算。 (一)直接法 主要用于样本含量n≤30以下、未经分组资 料平均数的计算。
设某一资料包含n个观测值： x1、x2、…、xn，
则样本平均数可通过下式计算：
当观测值的个数是偶数时，则以中间两个观
测值的平均数作为中位数。当所获得的数据资料 中位数的计算方法因资料是否分组而有所不
呈偏态分布时，中位数的代表性优于算术平均数。 同。
（一）未分组资料中位数的计算方法 对于未分组资料，先将各观测值由小到大 依次排列。
1、当观测值个数n为奇数时，(n+1)/2位置 的观测值，即x(n+1)/2为中位数： Md=
比较粗略。当资料很多而又要迅速对资料
的变异程度作出判断时，可以利用全距这
个统计量。
为 了 准 确 地 表示样本内各个观测值的变异 程度 ，人们 首 先会考虑到以平均数为标准，求 出各个观测值与平均数的离差，（ x x） ，称 为离均差。 虽然离均差能表示一个观测值偏离平均数的 性质和程度，但因为离均差有正、有负 ，离均 差之和 为零，即（ x x） = 0 ，因 而 不 能 用 离均差之和Σ（ x x ）来 表 示 资料中所有观测 值的总偏离程度。
c — 小于中数所在组的累加次数。
【例3.6】 某奶牛场68头健康母牛从分娩到第一 次发情间隔时间 整理成次数分布表如表 3—2 所示， 求中位数。 表3—2 68头母牛从分娩到第一次发情间隔时间 次数分布表
由表3—2可见：i=15，n=68，因而中位数 只能在累加头数为36所对应的“57—71”这一 组，于是可确定L=57，f=20，c=16，代入公 式（3—5）得：
(x x)2 / n
，求出离均差
为了使所得的统计量是相应总体参数的无 偏 估计量，统计学证明，在求离均差平方和的平均 数时，分母不用样本含量n，而用自由度 n-1， 于是，我们 采 用统计量 变异程度。 统计量 ( x x ) / n 1称 为 均 方 （ mean
2
( x x ) 2 / n 1 表示资料的
为了解决离均差有正 、有负，离均差之 和为零的问 题 ， 可先求 离 均 差的绝 对 值 并 将 各 离 均 差 绝对 值 之 和 除以 观 测 值 个 数 n 求 得 平 均 绝 对 离差，即 Σ| |/n。虽然平均绝对离差可以表示资料 xx 中各观测值的变异程度 ，但由于平均绝对 离差包含绝对值符号 ，使用很不方便，在 统计学中未被采用。
=5285，
n=10
得：
x 5285 ∑ x 528.5(kg) n 10
即10头种公牛平均体重为528.5 kg。
（二）加权法
对于样本含量 n≥30 以上且已分组的资料，可以 在次数分布表的基础上采用加权法计算平均数，计算 公式为： k fi xi fx f1x1 f 2 x2 f k xk i 1 x k f1 f 2 f k f fi
一、标准差的意义
用平均数作为样本的代表，其代表性的强
弱受样本资料中各观测值变异程度的影响。仅
用平均数对一个资料的特征作统计描述是不全
面的，还需引入一个表示资料中观测值变异程
度大小的统计量。
全距（极差）是表示资料中各观测值 变异程度大小最简便的统计量。但是全距 只利用了资料中的最大值和最小值，并不 能准确表达资料中各观测值的变异程度，
我们还可以采用将离均差平方的办法来解决 离均差有正、有负，离均差之和为零的问题。 先将各 个离 均差平方，即 ( x x)2 ，再求 离 均差平方和 ， 即
wenku.baidu.com( x x，简称平方和，记为 )2
SS； 由 于 离差平方和 常 随 样 本 大 小 而 改 变 ，为 了 消 除 样 本大小 的 影 响 ， 用平方 和 除 以 样 本 大 小， 即 平方和的平均数 ；
i 1
式中： x i —第i组的组中值；
f i —第i组的次数；
k
—分组数
第i组的次数fi是权衡第i组组中值xi在资料中 所占比重大小的数量，因此将fi 称为是xi的 “权”，加权法也由此而得名。 【例3.2】 将100头长白母猪的仔猪一月窝 重（单位：kg）资料整理成次数分布表如下， 求其加权数平均数。
四、众 数
资料 中出现次数最多的那个观测值或次数最多一
组的组中值，称为众数，记为M0。
如表2-3 所列 的 50枚受精种蛋出雏天数次数分布
中，以22出现的次数最多，则该资料的众数为22天。
又如 【例3.6】 所 列 出 的 次数分布表中，
57—71这一组次数最多，其组中值为64天，则该资
料的众数为64天。
x) 0
2、样本各观测值与平均数之差的平方和为最小，
即离均差平方和为最小。

i 1
n
(xi- x ) 2 < (xi- a )2
i 1
n
（常数a≠ x ）
或简写为：
2 < ( x x )
(x )
2
对于总体而言，通常用μ表示总体平均数，有限 总体的平均数为：
xi N
i n 15 68 M d L ( c) 57 ( 16) 70.5 f 2 20 2
即奶牛头胎分娩到第一次发情间隔时间的 中位数为70.5天。
三、几何平均数
n 个观测值相乘之积开 n 次方所得的方根， 称为几何平均数，记为G。它主要应用于畜牧 业、水产业的生产动态分析，畜禽疾病及药物 效价的统计分析 。 如畜禽 、水产养殖的 增长 率，抗体的滴度，药物的效价，畜禽疾病的潜 伏期等，用几何平均数比用算术平均数更能代 表其平均水平。其计算公式如下：
五、调和平均数
资料中各观测值倒数的 算术平均数 的倒数， 称为调和平均数，记为H，即
H 1
1 n 1 (x 1

1 x2
x1n )

1 n

1
1 x
调和平均数主要用于反映畜群不同阶段的
平均增长率或畜群不同规模的平均规模。
【例3.8】 某保种牛群不同世代牛群保种的规模分 别为：0世代200头，1世代220头，2世代210头； 3 世代190头，4世代210头，试求其平均规模。 利用（3—9）式求平均规模：
i 1
N
式中，N表示总体所包含的个体数。 当一个统计量的数学期望等于所估计的总
体参数时，则称此统计量为该总体参数的无偏
估计量。 统计学中常用样本平均数（ ）作为总体平 x 均数（μ）的估计量，并已证明样本平均数是 总体平均数μ的无偏估计量。
二、中位数
将资料内所有观测值从小到大依次排列，位
于中间的那个观测值，称为中位数，记为Md。
x( n 1) / 2
2、当观测值个数为 偶 数 时 ， n/2和
（n/2+1）位置的两个观测值之和的1/2为中位
数，即：
Md
x n / 2 x( n / 21) 2
【例3.4】 观察得9只西农莎能奶山羊的 妊娠天数为 144 、 145、 147、 149、150、 151、153、156、157，求其中位数。 此例 n=9，为奇数，则： Md=
fx 750 1500 725 1200 x 738 .89(kg) 2700 f
即两个牛群混合后平均体重为738.89 kg。 （三）平均数的基本性质
1、样本各观测值与平均数之差的和为零，
即离均差之和等于零。
0 ( xi x ) 或简写成
i 1 n
(x
square缩写为MS）,又称样本方差，记为S2，即 S2=
相应的总体参数叫 总体方差 ，记 为σ2。对于有限总体而言，σ2的计算
公式为：
( x x ) / N
2 2
由于 样本方差 带有原观测单位的 平 方单位，在仅表示一个资料中各观测值的 变异程度而不作其它分析时 ， 常需要与 平均数配合使用 ，这 时应 将平方单位还 原，即应求出样本方差的平方根。统计学 上把样本方差 S2 的平方根叫做样本标准 差，记为S，即：
x(n1) / 2 x(91) / 2 x5
=150（天）
即西农莎能奶山羊妊娠天数的中位数为
150天。
【例3.5】 某犬场发生犬瘟热，观察得10只 仔犬发现症状到死亡分别为7、8、8、9、11、 12、12、13、14、14天，求其中位数。 此例n=10，为偶数，则：
Md x n / 2 x( n / 21) 2 x5 x6 11 12 11.5 2 2
x1 x 2 x n x n
x
i 1
n
i
n
其中，Σ为总和符号； 表示从第一个观测值 n x1累加到第n个观测值xn。当 xi 在意义上已明确时， i 1 可简写为Σx，（3-1）式可改写为：
x x n
【例3.1】 某种公牛站测得10头成年公牛的体重 分别为500、520、535、560、585、600、480、 510、505、490（kg），求其平均数。 由于 Σx=500+520+535+560+58 +600+480+510+505+49
S
(x x)
n 1
2
由于
2 2 ( x x ) ( x 2 x x x ) 2
x 2 2 x x nx 2
x 2
2
( x) 2 n
x 2 n( ) n
x2
( x) 2 n
所以上式可改写为：
S
x)2 x n 2 (
第三章 平均数、标准差 与变异系数
第一节 平均数
平均数是统计学中最常用的统计量，用来表明 资料中各观测值相对集中较多的中心位置。平均数 主要包括有：
算术平均数（arithmetic mean）
中位数（median） 众数（mode） 几何平均数（geometric mean） 调和平均数（harmonic mean）
即10只仔犬从发现症状到死亡天数的中位
数为11.5天。
（二）已分组资料中位数的计算方法
若资料已分组，编制成次数分布表，则可利用次数分布表 来计算中位数，其计算公式为：
Md
i n L ( c) f 2
式中：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；
表3—3 某波尔山羊群各年度存栏数与增长率
利用（3—7）式求年平均增长率 G=
1 lg [ (lg x1 lg x 2 lg x n )] n
1
=lg-1[（-0.368-0.398–0.602）]
=lg-1（-0.456）=0.3501
即年平均增长率为0.3501或35.01%。
表3—1 100头长白母猪仔猪一月窝重次数分布表
利用（3—2）式得：
fx 4520 x 45.2(kg) f 100
即这100头长白母猪仔猪一月龄平均窝重为
45.2kg。
计算若干个来自同一总体的样本平均数的 平均数时，如果样本含量不等，也应采用加权 法计算。
【例3.3】 某牛群有黑白花奶牛 1500头， 其平均体重为750 kg ，而另一牛群有黑白花 奶牛1200头，平均体重为725 kg，如果将这 两个牛群混合在一起，其混合后平均体重为多 少？ 此例两个牛群所包含的牛的头数不等，要 计算两个牛群混合后的平均体重，应以两个牛 群牛的头数为权，求两个牛群平均体重的加权 平均数，即
1 1 H1 1 1 1 1 1 1 208.33 0.0048 5 ( 200 220 210 190 210 ) 5 (0.024 )
即保种群平均规模为208.33头。
1
对于同一资料：
算术平均数>几何平均数>调和平均数
上述五种平均数，最常用的是算术平均数。
第二节 标准差
G n x1 x2 x3 xn ( x1 x2 x3 xn )
1 n
为了计算方便，可将各观测值取对数后相 加除以n，得lgG，再求lgG的反对数，即得G 值，即
1 G lg [ (lg x1 lg x2 lg xn )] n
1
【例3.7】 某波尔山羊群1997—2000年各年 度的存栏数见表3—3，试求其年平均增长率。