今天冷知识百科网小编 秦玉风 给各位分享标准偏差图的优缺点是哪些的知识，其中也会对方差标准差的意义是什么？它们有何特性？(方差 标准差的概念是什么)相关问题进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在我们开始吧！
方差标准差的意义是什么？它们有何特性？
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**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）=0
2、设X是随机变量，C是常数，则有
3、设 X 与 Y 是两个随机变量，则
其中协方差
特别的，当X，Y是两个不相关的随机变量则
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。
扩展资料方差种类及计算
1、离散型方差
离散型方差的计算式为： ，其中 。
而将上式展开后可得：
2、连续型方差
连续型方差的计算式为： ，其中 。
将上式展开后可得：
证明：由数学期望的性质得
参考资料：
百度百科—方差
百度百科—标准差
变异程度的度量如全距，四分位间距，方差，标准差以及相关系数之间有什么差异？各有什么优缺点？
变异程度一般用间距或者方差来描述。
boxplot 箱线图就是显示全距（最大值-最小值）和
四分位间距（把数组分为最小值点，上四分位点，中位数，下四分位点和最大值点） 每两个之间就是四分位间距 。
优点：直观，各组线段是各包括了25%的数据，因此，线段长度实际反映了数据的密度。
你随机输入任意的一组超过30个的数据，做一个箱线图，就会发现，那个箱体不会是总是均匀的。
缺点：没有把样本容量考虑进去
方差标准差是一回事儿，只不过标准差和均值的单位是一样的，所以大家偏向于用标准差。
标准差把样本容量和离散程度结合考虑，给出变异程度。
优点：类似一个综合指标，大体上结合样本容量告诉你的变异程度。适合初步筛选用
缺点：方差相同的两组数，可以相差十万八千里，所以要了解细致的东西必须得画boxplot
标准差的计算公式是什么？
标准差是方差开方后的结果(即方差的算术平方根)
假设这组数据的平均值是m
方差公式s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+...+(xn-m)^2]
用单纯形法求解以下线性规划问题
先将原模型转换成标准型
-（min z=-x1+2x2+0*x4）;
x1+3x2+4x3=12;
2x2-x3+x4=12; 加入一个松弛变量；
然后就是求
min z=-x1+2x2+0x4;
x1+3x2+4x3=12;
2x2-x3+x4=12;
再计算-min,就可以求出了，现在用单纯形法的表格形式来求解
min z=-x1+2x2+0x4;
x1+3x2+4x3=12;
2x2-x3+x4=12;
因为上述的模型中没有单位向量，所以要增加人工变量，模型改变为
min z= -x1+2x2+0x4+Mx5+Mx6;
双因素方差分析的优缺点
1)
可加性：处理效应与环境效应（误差）是可加的。这是由于我们据以进行方差分析的模型就是线性可加模型，所以可加性特性是方差分析的主要特性。
2)
正
数据标准化的几种方法
在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。一、Min-max 标准化min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x'，其公式为：新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值）二、z-score 标准化这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。新数据=（原数据-均值）/标准差spss默认的标准化方法就是z-score标准化。用Excel进行z-score标准化的方法：在Excel中没有现成的函数，需要自己分步计算，其实标准化的公式很简单。 步骤如下： 1.求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si ； 2.进行标准化处理： zij=（xij－xi）/si 其中：zij为标准化后的变量值；xij为实际变量值。 3.将逆指标前的正负号对调。 标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。三、Decimal scaling小数定标标准化这种方法通过移动数据的小数点位置来进行标准化。小数点移动多少位取决于属性A的取值中的最大绝对值。将属性A的原始值x使用decimal scaling标准化到x'的计算方法是：x'=x/(10^j)其中，j是满足条件的最小整数。例如 假定A的值由-986到917，A的最大绝对值为986，为使用小数定标标准化，我们用1000（即，j=3）除以每个值，这样，-986被规范化为-0.986。注意，标准化会对原始数据做出改变，因此需要保存所使用的标准化方法的参数，以便对后续的数据进行统一的标准化。除了上面提到的数据标准化外还有对数Logistic模式、模糊量化模式等等：对数Logistic模式：新数据=1/（1+e^(-原数据)）模糊量化模式：新数据=1/2+1/2sin[派3.1415/（极大值-极小值）*（X-（极大值-极小值）/2） ] X为原数据