标准偏差与相对标准偏差公式

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1、1标准偏差数学表达式： S-标准偏差（%） n-试样总数或测量次数，一般 n 值不应少于 20-30 个 i-物料中某成分的各次测量值，1n； 标准偏差的使用方法六个计算标准偏差的公式 1标准偏差的理论计算公式设对真值为 X 的某量进行一组等精度测量, 其测得值为 l1、l 2、l n。令测得值 l 与该量真值 X 之差为真差占 , 则有 1 = li X 2 = l2 X n = ln X 我们定义标准偏差(也称标准差) 为 2（1） 由于真值 X 都是不可知的, 因此真差 占也就无法求得, 故式只有理论意义而无实用价值。标准偏差 的常用估计贝塞尔公式由于真值是不可知的, 在实际应用中, 我

2、们常用 n 次测量的算术平均值来代表真值。理论上也证明, 随着测量次数的增多, 算术平均值最接近真值, 当 时, 算术平均值就是真值。 于是我们用测得值 li与算术平均值 之差剩余误差（也叫残差）V i来代替真差 , 即 设一组等精度测量值为 l1、l 2、l n 则 通过数学推导可得真差 与剩余误差 V 的关系为 将上式代入式(1)有 3(2) 式(2)就是著名的贝塞尔公式(Bessel)。 它用于有限次测量次数时标准偏差的计算。由于当 时，,可见贝塞尔公式与 的定义式(1)是完全一致的。 应该指出, 在 n 有限时, 用贝塞尔公式所得到的是标准偏差 的一个估计值。它不是总体标准偏差 。因此

3、, 我们称式(2) 为标准偏差 的常用估计。为了强调这一点 , 我们将 的估计值用“S ” 表示。于是, 将式(2)改写为 (2) 在求 S 时, 为免去求算术平均值 的麻烦, 经数学推导(过程从略)有 于是, 式(2)可写为 (2) 按式(2)求 S 时, 只需求出各测得值的平方和 和各测得值之和的平方艺 , 即可。 标准偏差 的无偏估计数理统计中定义 S2为样本方差 4数学上已经证明 S2是总体方差 2的无偏估计。即在大量重复试验中, S2围绕 2散布, 它们之间没有系统误差。而式(2)在 n 有限时,S 并不是总体标准偏差 的无偏估计, 也就是说 S 和 之间存在系统误差。概率统计告诉我

4、们, 对于服从正态分布的正态总体, 总体标准偏差 的无偏估计值 为 (3) 令 则 即 S1和 S 仅相差一个系数 K,K是与样本个数测量次数有关的一个系数 , K值见表。 计算 K时用到 (n + 1) = n(n) (1) = 1 5由表 1 知, 当 n30 时, 。因此 , 当 n30 时, 式(3)和式(2) 之间的差异可略而不计。在 n=3050 时, 最宜用贝塞尔公式求标准偏差。当 n50 时的情况, 当 n50 时,n 和(n-1)对计算结果的影响就很小了。 2.5 标准偏差 的极差估计由于以上几个标准偏差的计算公式计算量较大, 不宜现场采用, 而极差估计的方法则有运算简便,

5、计算量小宜于现场采用的特点。 极差用R表示。所谓极差就是从正态总体中随机抽取的 n 个样本测得值中的最大值与最小值之差。 若对某量作次等精度测量测得 l1、 ，且它们服从正态分布, 则 R = l max lmin 概率统计告诉我们用极差来估计总体标准偏差的计算公式为 (5) S 3称为标准偏差 的无偏极差估计 , d2为与样本个数 n(测得值个数) 有关的无偏极差系数, 其值见表 2 6由表 2 知, 当 n15 时, , 因此, 标准偏差 更粗略的估计值为 (5) 还可以看出, 当 200n1000 时， 因而又有 (5) 显然, 不需查表利用式(5)和(5)了即可对标准偏差值作出快速估计

6、, 用以对用贝塞尔公式及其他公式的计算结果进行校核。 应指出,式(5)的准确度比用其他公式的准确度要低, 但当 5n15 时, 式(5) 不仅大大提高了计算速度, 而且还颇为准确。当 n10 时, 由于舍去数据信息较多 , 因此误差较大, 为了提高准确度, 这时应将测得值分成四个或五个一组, 先求出各组的极差 R1、 , 再由各组极差求出极差平均值 。 7极差平均值 和总体标准偏差的关系为 需指出, 此时 d2大小要用每组的数据个数 n 而不是用数据总数 N(=nK)去查表 2。再则, 分组时一定要按测得值的先后顺序排列,不能打乱或颠倒。 标准偏差 的平均误差估计平均误差的定义为 误差理论给出

7、 (A) 可以证明 与 的关系为 (证明从略) 于是 (B) 由式(A)和式(B)得 8从而有 式(6)就是佩特斯(C.A.F.Peters.1856)公式。用该公式估计 值, 由于right|Vright|不需平方,故计算较为简便。但该式的准确度不如贝塞尔公式。该式使用条件与贝塞尔公式相似。标准偏差的应用实例 1对标称值 Ra = 0.160 m 的一块粗糙度样块进行检定, 顺次测得以下 15个数据:1.45,1.65,1.60,1.67,1.52,1.46,1.72,1.69,1.77,1.64,4.56,1.50,1.64,1.74 和 1.63m, 试求该样块 Rn的平均值和标准偏差并

8、判断其合格否。 解：1)先求平均值 2)再求标准偏差 S 若用无偏极差估计公式式(5)计算, 首先将测得的, 15 个数据按原顺序分为三组 , 每组五个, 见表 3。 表 3 9组号 l_1 l_5 R 1 1.48 1.65 1.60 1.67 1.52 0.19 2 1.46 1.72 1.69 1.77 1.64 0.31 3 1.56 1.50 1.64 1.74 1.63 0.24 因每组为 5 个数据, 按 n=5 由表 2 查得 故 若按常用估计即贝塞尔公式式(2) , 则 若按无偏估计公式即式(3)计算, 因 n=15，由表 1 查得 K = 1.018, 则 若按最大似然估计

9、公式即式(4)计算, 则 = 0.09296( m ) 10若按平均误差估计公式即式(6), 则 现在用式(5)对以上计算进行校核 可见以上算得的 S、S 1、S 2、S 3和 S4没有粗大误差。 由以上计算结果可知 0.092960.09620.09790.10170.1062 即S 2 S S1 S4 S3 可见, 最大似然估计值最小, 常用估计值 S 稍大, 无偏估计值 S1又大, 平均误差估计值 S4再大, 极差估计值 S3最大。纵观这几个值, 它们相当接近, 最大差值仅为 0.01324m。从理论上讲, 用无偏估计值和常用估计比较合适, 在本例中, 它们仅相差 0.0017m。可以相

10、信, 随着的增大, S、S 1、S 2、S 3和 S4之间的差别会越来越小。 就本例而言, 无偏极差估计值 S3和无偏估计值 S1仅相差 0.0083m, 这说明无偏极差估计是既可以保证一定准确度计算又简便的一种好方法。 JJG102-89表面粗糙度比较样块规定 Ra的平均值对其标称值的偏离不应超过+12%17%, 标准偏差应在标称值的 4%12%之间。已得本样块二产,产均在规定范围之内, 故该样块合格。 标准偏差与标准差的区别标准差(Standard Deviation)各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数，它是离差平方和平均后的方根。用 表示。因此，标准差也是一种平均数。标准差是方差的

11、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。 例如，A、B 两组各有 6 位学生参加同一次语文测验，A 组的分数为95、 85、75、65、55、45，B 组的分数为 73、72、71 、69、68 、67。这两组的平均数都是1170，但 A 组的标准差为 17.08 分，B 组的标准差为 2.16 分，说明 A 组学生之间的差距要比 B组学生之间的差距大得多。 标准偏差(Std Dev,Standard Deviation) - 统计学名词。一种量度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

12、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。 有人经常混用均方根误差（RMSE）与标准差（Standard Deviation），实际上二者并不是一回事。1.均方根误差均方根误差为了说明样本的离散程度。均方根误差（root-mean-square error ）亦称标准误差，其定义为 ，i1，2 ，3，n。在有限测量次数中，均方根误差常用下式表示：，式中，n 为测量次数； di 为一组测量值与平均值的偏差。如果误差统计分布是正态分布，那么随机误差落在土 以内的概率为 68。2.标准差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。标准差也被称为

13、标准偏差，或者实验标准差。均方根值也称作为效值，它的计算方法是先平方、再平均、然后开方。比如幅度为 100V而占空比为 0.5 的方波信号，如果按平均值计算，它的电压只有 50V，而按均方根值计算则有 70.71V。这是为什么呢？举一个例子，有一组 100 伏的电池组，每次供电 10 分钟之后停 10 分钟，也就是说占空比为一半。如果这组电池带动的是 10 电阻，供电的 10 分钟产生 10A 的电流和 1000W 的功率，停电时电流和功率为零。那么在 20 分钟的一个周期内其平均功率为 500W，这相当于 70.71V 的直流电向 10 电阻供电所产生的功率。而 50V 直流电压向 10 电

14、阻供电只能产生的 250W 的功率。对于电机与变压器而言，只要均方根电流不超过额定电流，即使在一定时间内过载，也不会烧坏。PMTS1.0 抽油机电能图测试仪对电流、电压与功率的测试计算都是按有效值进行的，不会因为电流电压波形畸变而测不准。这一点对于测试变频器拖动的电机特别有用。均方根误差为了说明样本的离散程度。对于 N1,.Nm,设 N=(N1+.+Nm)/m;则均方根误差记作： .F6F!M n+t8Q5i.Y-mt=sqrt(N2-N12)+.+(N2-Nm2)/(m(m-1)；比如两组样本：第一组有以下三个样本：3，4，5第二组有一下三个样本：2，4，612这两组的平均值都是 4，但是第

15、一组的三个数值相对更靠近平均值，也就是离散程度小，均方差就是表示这个的。同样，方差、标准差(方差开根 ,因为单位不统一)都是表示数据的离散程度的。几种典型平均值的求法（1）算术平均值这种平均值最常用。设 x1、x2、 、x n 为各次的测量值，n 代表测量次数，则算术平均值为（2）均方根平均值（3）几何平均值（4）对数平均值（5）加权平均值13相对标准方差的计算公式准确度：测定值与真实值符合的程度绝对误差：测量值（或多次测定的平均值）与真（实）值之差称为绝对误差，用 表示。相对误差：绝对误差与真值的比值称为相对误差。常用百分数表示。绝对误差可正可负，可以表明测量仪器的准确度，但不能反映误差在测量值中所占比例，相对误差反映测量误差在测量结果中所占的比例，衡量相对误差更有意义。14例：用刻度 0.5cm 的尺测量长度，可以读准到 0.1cm，该尺测量的绝对误差为 0.1cm；用刻度 1mm 的尺测量长度，可以读准到 0.1mm，该尺测量的绝对误差为 0.1mm。例：分析天平称量误差为 0.1mg, 减重法需称 2 次，可能的最大误差为0.2mg, 为使称量相对误差小于 0.1%，至少应称量多少样品？答：称量样品量应不小于 0.2