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当得到集中量数之后,我们就可以知道整组数据的平均结果,可以知道每一个数据和其它数据的比较结果。但是我们还无法了解数据相互之间的差别到底是大还是小,也就是不知道这些数据的分布或离散的程度。因此我们还需要描述数据离中趋势的统计量数。;;第九章 离中趋势的度量 ;第一节 其它差异量数;二、平均差;第二节 方差和标准差;2、标准差
计算方差时使用了平方,也就是夸大了数据和平均数的距离,因此需要将方差开方以还原其本来的差异,这就是标准差。即:标准差(standard deviation,?,S)是方差的平方根。标准差的定义公式:
?=√ ?2=√?(X-?)2/n
S=√ S2=√?(X-Xm)2/n;3、方差的估计值
总体的参数可以用样本的统计量来加以估计,但是用一个样本的统计量来估计它所属总体的参数,可能容易发生错误。但是,如果我们用一个包含有无限多个元素的样本的统计量来估计总体的参数就不容易造成错误,这个统计量就被称为是总体参数的无偏估计值(unbiased estimate)。;如果从总体中随机抽取一个样本,样本包含有无限多个个体,则计算样本平均数的公式为:
Xm= ? X/n
这就是总体平均数?的无偏估计值。这样我们就可以将下列公式中的?用Xm替代,作为样本估计总体方差的无偏估计值。
?2= ?(X-?)2/n
?2=S2= ?(X-Xm)2/n;但是,统计学家发现用这样的公式求出来的方差低估了总体的变异,因此使用?(X-Xm)2/n来估计总体的方差时,分母的n必须改为(n-1)才不会低估总体的方差,这里(n-1)就叫做样本的自由度。
;(1)自由度;但是为什么用样本估计总体的方差时,方差的自由度就是(n-1)?
?2= ?(X-?)2/n
从此公式我们可以看出总体的方差是由各数据与总体平均数的差值求出来的,因此必须将?固定后才可以求总体的方差。因此,由于?被固定,它就不能独立自由变化,也就是方差受到总体平均数的限制,少了一个自由变化的机会,因此要从n里减掉一个。;那为什么平均数被固定后会限制数据的自由变化?;(2)方差的估计值
根据以上的讨论,总体方差的无偏估计值为:
S2= ?(X-Xm)2/(n-1)
;(3)标准差的估计值
由上述公式可以进一步推导出以样本标准差估计总体标准差的公式为:
S= √?(X-Xm)2/(n-1)
;二、方差和标准差的计算公式;表:方差与标准差的公式摘要;由表可以看出计算方差和标准差的两对公式所算出来的结果是不同的,在实际中应如何运用要根据是要计算总体的参数还是样本的统计量。如果要计算样本的统计量则用S2和S的公式。如果样本数据已经涵盖整个总体,也就是要计算总体的参数时,则用?2和?的计算公式。;三、方差和标准差的计算;1、未分组数据求方差和标准差;例:;2、已分组数据求方差和标准差;表2:50名高中学生数学成绩次数分布表;四、方差和标准差的意义;四、标准差的应用;2、标准分数;(2)Z分数的性质;(3)Z分数的应用;表:利用Z分数求总和;3、异常值的取舍;作业一:计算全距、平均差、方差和标准差;作业二:计算下列次数分布表的方差和标准差
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