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    <title>Statistics on Techunder</title>
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    <description>Recent content in Statistics on Techunder</description>
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      <title>标准差</title>
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      <pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>&lt;!-- Copyright © 2026 Techunder (Guanhua Liu) | All Rights Reserved | https://techunder.tech | Email: techunder@163.com --&gt;&#xA;&lt;div class=&#34;page-title&#34;&gt;标准差&lt;/div&gt;&#xA;&lt;div class=&#34;page-info&#34;&gt;&#xA;   &lt;span class=&#34;original-tag&#34;&gt;原创&lt;/span&gt;&#xA;  发布时间：2026-07-28 | 更新时间：2026-07-28&#xA;&lt;/div&gt;&#xA;&#xA;&lt;h1 id=&#34;定义&#34;&gt;定义&lt;a class=&#34;anchor&#34; href=&#34;#%e5%ae%9a%e4%b9%89&#34;&gt;#&lt;/a&gt;&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;两家工厂生产螺丝，标准长度 10mm，各抽 5 个样品：&lt;/p&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;A 厂：10、10、10、10、10&lt;br&gt;&#xA;均值是 10，所有数据完全贴平均值，标准差 = 0，零波动，完美&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;B 厂：7、9、10、11、13&lt;br&gt;&#xA;均值也是 10，但长短差别巨大，标准差很大，品质不稳定&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;标准差&lt;/strong&gt;（standard deviation）就是衡量一组数据偏离平均值的平均波动幅度。&#xA;数字越大数据越乱、起伏大、不稳定；数字越小数据集中、波动小、一致性高。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;符号：&lt;/p&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;总体标准差 $\sigma$&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;样本标准差 $s$&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;h1 id=&#34;计算&#34;&gt;计算&lt;a class=&#34;anchor&#34; href=&#34;#%e8%ae%a1%e7%ae%97&#34;&gt;#&lt;/a&gt;&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;总体标准差 $\sigma$&lt;/strong&gt;（全部产品，完整数据）&lt;/p&gt;&#xA;&lt;span&gt;\[ \sigma = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^n (x_i-\mu)^2}{n}} \]&lt;/span&gt;&lt;p&gt;$\mu$ 为真实总体均值&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;样本标准差 $s$&lt;/strong&gt;（只抽一部分样品检测，工厂质检常用）&lt;/p&gt;&#xA;&lt;span&gt;\[ s = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^n (x_i-\bar{x})^2}{n-1}} \]&lt;/span&gt;&lt;p&gt;$\bar{x}$ 为样本均值&lt;/p&gt;&#xA;&lt;details &gt;&lt;summary&gt;为什么分母用 $n-1$ 修正误差&lt;/summary&gt;&lt;div class=&#34;markdown-inner&#34;&gt;&#xA;&lt;p&gt;总体标准差 $\sigma$ 分母使用 $n$，因为均值 $\mu$ 是真实总体均值，无误差。&lt;/p&gt;</description>
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