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1)  standard deviation test
标准差检验
1.
According to the basic principle of statistical theory,the article introduces the statistics of the mean test,the standard deviation test,correlation test and the method of determinant respectively.
基于统计学原理分析了均值检验、标准差检验、相关性检验的统计量和判定方法,以判断大坝监测中采用人工与自动化两种不同监测方法所得的同一效应量的差异性。
2)  inspection standard
检验标准
1.
This article elaborates the situation of feather clothing product quality in our country, compares our countrys present feather clothing inspection standards with the overseas, as well as the merit and the flaw of our country‘s feather clothing inspection standards, and formulates the evaluation criteria according to the consumer requirement.
本文阐述了我国羽绒服装产品质量现状,比较了我国现行羽绒服装检验标准与国外的差异以及现行我国羽绒服装检验标准优点和缺陷,并提出根据消费者需求制定的评价标准。
3)  Inspection standards
检验标准
1.
The property of the new material,construction regulation,inspection standards,and some major construction technical methods were introduced as well.
通过武汉长江隧道工程江南竖井围护结构的施工,介绍了盾构始发直接切削地下连续墙推进所采用的GFRP筋(玻璃纤维筋),介绍了这种新材料的性能、施工规范及检验标准,以及在地下连续墙钢筋笼加工、吊装过程中的主要施工技术方法。
4)  testing criterion
检验标准
1.
Consequently, the testing criterion of the advanced-quality of CPC consists of a unity .
因此,党的先进性的检验标准是实践标准与物化标准的统一,客观标准与价值标准的统一:其中,实践标准是基础,是我们认识、判断马克思主义政党先进性的理论前提;物化标准是核心,价值标准是马克思主义政党区别于其他类型政党的根本政治标志。
5)  Checking standard
检验标准
1.
Analysis has been made on classification and checking standard of cationic asphalt emulsion and polymer asphalt emulsion in this paper.
文章还对阳离子乳化沥青与 聚合物乳化沥青的分类及检验标准进行了分析。
6)  Experimental standard deviation
实验标准差
1.
Analysis on experimental standard deviation of one-dimensional linear problem;
一元线性问题中的实验标准差
补充资料:标准差

标准差概述

  标准差是一种表示分散程度的统计观念,主要是根据基金净值于一段时间内波动的情况计算而来的。标准差已广泛运用在股票以及共同基金投资风险的衡量上,主要是根据基金净值于一段时间内波动的情况计算而来的。一般而言,标准差愈大,表示净值的涨跌较剧烈,风险程度也较大。实务的运作上,您可进一步运用单位风险报酬率的概念,同时将报酬率的风险因素考虑在内。所谓单位风险报酬率是指衡量投资人每承担 一单位的风险,所能得到的报酬,以夏普指数最常为投资人运用。

  标准差是一组数值自平均值分散开来的程度的一种测量观念。一个较大的标准差,代表大部分的数值和其平均值之间差异较大;一个较小的标准差,代表这些数值较接近平均值。

  例如,两组数的集合 {0, 5, 9, 14} 和 {5, 6, 8, 9} 其平均值都是 7 ,但第二个集合具有较小的标准差。

  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。

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标准差的简易计算公式

  假设有一组数值 x1, ..., xN (皆为实数),其平均值为:

  \overline{x}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N x_i

  此组数值的标准差为:

  \sigma = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (x_i - \overline{x})^2}

  一个较快求解的方式为:

  \sigma = \sqrt{{\sum_{i=1}^N x_i^2}\over{N}\left({\sum_{i=1}^N{x_i}\over{N}}\right)^2\ } = \sqrt{\frac{N\sum_{i=1}^N{{x_i}^2} - \left(\sum_{i=1}^N{x_i}\right)^2}{N^2}}

  一随机变量X 的标准差定义为:

  \sigma = \sqrt{\operatorname{E}((X-\operatorname{E}X)^2)} = \sqrt{\operatorname{E}(X^2) - (\operatorname{E}(X))^2}

  须注意并非所有随机变量都具有标准差,因为有些随机变量不存在期望值。 如果随机变量 X 为 x1,...,xN 具有相同机率,则可用上述公式计算标准差。从一大组数值当中取出一样本数值组合 x1,...,xn ,常定义其样本标准差:

  s = \sqrt{\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n (x_i - \overline{x})^2}

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范例

  这里示范如何计算一组数的标准差。例如一群孩童年龄的数值为 { 5, 6, 8, 9 } :

  第一步,计算平均值

  \overline{x}

  \overline{x}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N x_i

  n = 4 (因为集合里有 4 个数),分别设为:

  x_1 = 5\,\!

  x_2 = 6\,\!

  x_3 = 8\,\!

  x_4 = 9\,\!

  \overline{x}=\frac{1}{4}\sum_{i=1}^4 x_i 用 4 取代 N

  \overline{x}=\frac{1}{4} \left ( x_1 + x_2 + x_3 +x_4 \right )

  \overline{x}=\frac{1}{4} \left ( 5 + 6 + 8 + 9 \right )

  \overline{x}= 7此为平均值。

  第二步,计算标准差\sigma\,\!

  \sigma = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (x_i - \overline{x})^2}

  \sigma = \sqrt{\frac{1}{4} \sum_{i=1}^4 (x_i - \overline{x})^2} 用 4 取代 N

  \sigma = \sqrt{\frac{1}{4} \sum_{i=1}^4 (x_i - 7)^2}用 7 取代 \overline{x}

  \sigma = \sqrt{\frac{1}{4} \left [ (x_1 - 7)^2 + (x_2 - 7)^2 + (x_3 - 7)^2 + (x_4 - 7)^2 \right ] }

  \sigma = \sqrt{\frac{1}{4} \left [ (5 - 7)^2 + (6 - 7)^2 + (8 - 7)^2 + (9 - 7)^2 \right ] }

  \sigma = \sqrt{\frac{1}{4} \left ( (-2)^2 + (-1)^2 + 1^2 + 2^2 \right ) }

  \sigma = \sqrt{\frac{1}{4} \left ( 4 + 1 + 1 + 4 \right ) }

  \sigma = \sqrt{\frac{10}{4}}

  \sigma = 1.5811\,\!

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标准差与平均值之间的关系

  一组数据的平均值及标准差常常同时做为参考的依据。在直觉上,如果数值的中心以平均值来考虑,则标准差为统计分布之一"自然"的测量。较确切的叙述为:假设 x1, ..., xn 为实数,定义其公式

  \sigma(r) = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (x_i - r)^2}

使用微积分,不难算出 σ(r) 在下面情况下具有唯一最小值:

  r = \overline{x}

说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条