样本标准差=√[1/(n-1)Σ(Xi-X拔)²] i从1到n
总体标准差=√ {∫[-∞→+∞] (x-E(X))²f(x) dx} f(x)是总体的概率密度,E(X)是总体的期望.
样本的标准差是用数据算出来的,只要有测量数据就可以计算,而总体的标准差要通过概率密度才能求出来,一般是做不到的,因为在数理统计中,总体的分布一般是未知的.
样本的标准差是总体标准差的近似.
样本标准差=√[1/(n-1)Σ(Xi-X拔)²] i从1到n
总体标准差=√ {∫[-∞→+∞] (x-E(X))²f(x) dx} f(x)是总体的概率密度,E(X)是总体的期望.
样本的标准差是用数据算出来的,只要有测量数据就可以计算,而总体的标准差要通过概率密度才能求出来,一般是做不到的,因为在数理统计中,总体的分布一般是未知的.
样本的标准差是总体标准差的近似.