均值标准误差excel,电子表格均值标准误差和标准差

1. 均值标准误差和标准差

一、反映情况不同

1、平均差是反映各标志值与算术平均数之间的平均差异。平均差越大，表明各标志值与算术平均数的差异程度越大，该算术平均数的代表性就越小；平均差越小，表明各标志值与算术平均数的差异程度越小，该算术平均数的代表性就越大。

2、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。

二、计算公式不同

1、标平均差的计算公式为：平均差 = (∑|x-x'|）÷n

2、标准差的计算公式为：

如是总体（即估算总体方差），标准差的计算公式为：根号内除以n。

如是抽样（即估算样本方差），标准差的计算公式为：根号内除以（n-1）。

三、代表意义不同

1、平均差越大，表明各标志值与算术平均数的差异程度越大，该算术平均数的代表性就越小；平均差越小，表明各标志值与算术平均数的差异程度越小，该算术平均数的代表性就越大。

2、标准差越小，表明数据越聚集；标准差越大，表明数据越离散。

2. 均值标准误差的意义是什么

    平均值中误差是衡量观测精度的一种数字标准，亦称“均方根差”。在相同观测条件下的一组真误差平方平均值的平方根。因真误差不易求得，所以通常用最小二乘法求得的观测值改正数来代替真误差。它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根。

    中误差不等于真误差，它仅是一组真误差的代表值。中误差的大小反映了该组观测值精度的高低，因此，通常称中误差为观测值的中误差。

3. 平均值标准误差

平均绝对误差是指你的预测值与真实值之间平均相差多大。

标准偏差就是描述在均值周围的波动情况。大则表示你的分布范围广且散；小则表示你的分布范围窄且聚集。平均值的标准偏差是用来表示一组独立同分布的随机变量的均值的波动性，也就是均值的精确度。区别几个概念：

1、样本的标准偏差 ≠ 总体的标准偏差 ≠ 统计学标准偏差

2、在总体符合正态分布的前提下：总体的标准偏差=统计学标准偏差

3、当样本有代表性时：样本的标准偏差≈总体的标准偏差。

4. 均值的标准误差

平均绝对误差是指你的预测值与真实值之间平均相差多大。标准偏差就是描述在均值周围的波动情况。大则表示你的分布范围广且散；小则表示你的分布范围窄且聚集。

平均值的标准偏差是用来表示一组独立同分布的随机变量的均值的波动性，也就是均值的精确度。区别几个概念：

1、样本的标准偏差≠总体的标准偏差≠统计学标准偏差2、在总体符合正态分布的前提下：总体的标准偏差=统计学标准偏差3、当样本有代表性时：样本的标准偏差≈总体的标准偏差。

5. 标准差和平均值标准误差

1.标准误差公式：

设n个测量值的误差为 

 ,则这组测量值的标准误差 

 等于：

其中E为误差=测定值—真实值。

标准误差一般用SE表示，反映样本平均数对总体平均数的变异程度，从而反映抽样误差的大小，是量度结果精密度的指标。

2.标准偏差公式

6. 平均值差值 标准误差差值

叫均值的标准误差。

样本均值是指在总体中的样本数据的均值。而总体均值又称为总体的数学期望或简称期望，是描述随机变量取值平均状况的数字特征。样本只是总体的一部分，样本取自总体，可以反映总体的特征，因此样本平均值也会比较接近于总体平均值。

7. 均值标准误差和标准差的区别

一、表示不同：

标准差是方差的平方根，标准偏差不是平方根。

二、计算方法不同；

方差计算：是各个数值减去平平均值所得的数值的平方的加和，除以数值个数n，结果就是方差了，开方之后是标准差。但是标准偏差，是所得到的加和除以（n-1），再开方便可得到标准偏差。我们一般处理数据用的好像是标准偏差。

公式意义

所有数减去其平均值的平方和，所得结果除以该组数之个数（或个数减一，即变异数），再把所得值开根号，所得之数就是这组数据的标准差。

深蓝区域是距平均值一个标准差之内的数值范围。在正态分布中，此范围所占比率为全部数值（即1）之68.2%。对于正态分布，两个标准差之内（深蓝，蓝）的比率合起来为95.4%。对于正态分布，正负三个标准差之内（深蓝，蓝，浅蓝）的比率合起来为99.6%。

8. 均值标准误差和标准差的关系

标准误差就是基本误差，是用标准计量仪器校订出来的，一般要求相对误差小于标准误差的五分之一

1、标准偏差，统计学名词。一种度量数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。

2、相对偏差是指某一次测量的绝对偏差占平均值的百分比。相对偏差只能用来衡量单项测定结果对平均值的偏离程度。

9. 平均值标准误差和标准差

极差是最大的数与最小的数之差，标准差（Standard Deviation） ，也称均方差（mean square error），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。