标准偏差英文

不一样吧，偏差是差的平方，方差是平方的差，标准偏差是偏差的平方根，标准差是方差的平方根。他们的意义也是不一样的，方差偏向反映的是离散的程度， 偏差偏向反映的是离散的度，两者相符相承。

S平方=1/(n-1)∑（Xi-X平均值)平方,S是样本标准差,表示样本参数的离散程度,要开根求得,i从1到n,∑是总和,X平均值是样本均值,Excel中用插入函数-样本标准差可以自动计算一组给定数值的标准差.

σ读作“西格玛”。

σ是希腊字母，英文表达sigma，汉语译音为“西格玛”。

术语σ用来描述任一过程参数的平均值的分布或离散程度。

σ(n)表示整数n的所有正因数的和。

扩展资料：

对商务或制造过程而言，σ值可以测量过程完成无缺陷作业的能力，是指示过程作业状况良好程度的标尺。σ值越低，则过程状况越好。换言之，σ值指示了缺陷发生的频度，σ值越低，过程不良品率越低。当σ值降低时，不良品率降低、品质成本降低，过程周期时间缩短，客户满意度提高。

当制造过程平均值与其规定的规格上下限之间的距离为6倍标准差时，即6σ的品质，表示“每百万单位只有3.4个不良率”，品质长期达标率为99.99966%。相对而言，当过程平均值与其规定的规格上下限之间的距离为3倍标准差时，即3σ品质，表示“每百万单位有66807个不良品’，合格率为93.32%。

在物理上，表面张力（σ）(sigma)：是指使液体表面分子向内收缩至最小面积的这种力。

在化学上，还表示两个电子云互相沿着轨道轴“头对头”形成的σ键。

对于平均和稳定，必须有一个特定的数学值来量化其稳定与否。σ就是用来量化稳定和不稳定程度的特定数学值，它本身原是统计学中误差分析的一个概念。在这里，被借用来标示质量的水平了。应用于企业管理中时，σ代表的是标准偏差，σ值越小则其标示的质量水平也越稳定；反之，σ值越大，它所标示的质量水平就越不稳定。

公司需要流程稳定，就应竭尽最大限度地努力把σ值变小。从统计学来说，σ值是流程的一种衡量方法，σ值的具体计算会在今后绿带和黑带课程里讲解。

每一个结果都是由一个流程所产生的。流程在不停地重复运作，但是流程的输出都会有些微小的差异，这些差异就叫波动。控制这些输出的差异，使之在一个合理的范围内变化，只有这样才能保证产品的质量。

波动也叫离散的程度。作为差异分散和集中的程度，波动是衡量流程好坏的一种标准尺度。过去都使用平均值来衡量流程的好坏，在此基础上加上σ来衡量离散和集中的程度。这样就能更较理想和全面地评价流程。

在HPLC中，σ指标准偏差，在色谱正态分布曲线x=±1时（拐点）的峰宽之半。正常峰宽的拐点在峰高的0.607倍处。标准偏差的大小说明组分在流出色谱柱过程中的分散程度。σ小，分散程度小、极点浓度高、峰形瘦、柱效高；反之，σ大，峰形胖、柱效低。

参考资料来源：百度百科-σ（希腊字母名）

标准偏差拼音:biaozhunpiancha英文名称：standard deviation说明:对有限次测量的偏差5001，先计算平均值sub>-sup>x，再求各测量值对平均值的偏差平方的加和除以自由度（n-1）。标准偏差是衡量数据精密度大小的统计参数，广泛应用于数理统计处理中。它比平均偏差更灵敏地反映出较大偏差的存在。用百分数（或千分数）表示的相对标准偏差100S/x（或1000S/x）称为变异系数（cofficint of variation，CV）。

样本标准偏差：

，

代表所采用的样本X1,X2,...,Xn的均值。

总体标准偏差：

，

代表总体X的均值。

标准差描述各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离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。

扩展资料

标准差可以反映数据集的分散程度。标准差越小，与平均值的偏差越小，反之亦然。标准差的大小可以通过标准差与平均值之间的乘数关系来衡量。对于具有相同平均值的两个数据集，标准偏差可能不相同。

例如，A组和B组的3名学生参加了同一个语言测试。a组为65、55、45分，b组为69、68、67分。两组平均为70，但a组的标准差应为17.8，b组的标准差应为2.16，说明a组学生之间的差距远大于b组学生之间的差距。

参考资料来源：百度百科-标准偏差