平均值表示一组数据的平均值。

计算方法如下：

样本均值 = Σx i / n

金子：

标准差表示数据集中值相对于平均值的分布。

计算方法如下：

样本标准差 = √ Σ( xi – x bar ) 2 / (n-1)

金子：

注意平均值和标准差之间的关系：公式中使用平均值来计算标准差。

事实上，除非我们知道样本均值，否则我们无法计算样本的标准差。

以下示例展示了如何在实践中计算数据集的样本均值和样本标准差。

假设我们有以下数据集，显示 10 名不同篮球运动员的得分：

我们可以使用以下公式计算样本平均得分：

样本平均得分为17.6 分。这代表所有玩家的平均得分。

一旦我们知道了样本均值，我们就可以将其代入公式来计算样本标准差：

样本标准差为9.08 。这表示每个点值与样本点平均值之间的平均距离。

了解数据集的平均值和标准差很有用，因为每个指标都告诉我们不同的信息。

平均值让我们了解数据集的“中心”值在哪里。

标准差让我们了解数据集中平均值周围的值分布。标准差值越高，样本中的值越分散。

通过了解这两个值，我们可以了解很多关于数据集中值的分布情况。

以下教程提供有关平均值和标准差的其他信息：

为什么平均值在统计中很重要？为什么标准差在统计学中很重要？如何在 Excel 中计算平均值和标准差

大家好，我是本杰明，一位退休的统计学教授，后来成为 Statorials 的热心教师。 凭借在统计领域的丰富经验和专业知识，我渴望分享我的知识，通过 Statorials 增强学生的能力。了解更多