总体标准差

方差 在概率论和统计学中，一个随机变量的方差（Variance）描述的是它的离散程度，也就是该变量离其期望值的距离。一个实随机变量的方差也称为它的二阶矩或二阶中心动差，恰巧也是它的二阶累积量。方差的算术平方根称为该随机变量的标准差。 其定义为：如果E(X)是随机变量X的期望值（平均数） 设为服从分布F的随机变量，则称 为随机变量或者分布的方差： 其中，μ为平均数，N为样本总数。 分别针对离散型随机变量和连续型随机变量而言，方差的分布律和概率密度如下图所示： 标准差 标准差（Standard Deviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量。标准差定义为方差的算术平方根，反映组内个体间的离散程度。 简单来说，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。 前面说过，方差的算术平方根称为该随机变量的标准差，故一随机变量的标准差定义为： 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 具有相同概率，则可用上述公式计算标准差。上述方差.标准差等相关内容

样本：S = [s1, s2, ..., sn] 平均值：m = (s1+s2+...+sn)/n 离差：D = [d1, d2, ..., dn], di = si-m 离差方：Q = [q1, q2, ..., qn], qi = di**2 总体方差：v = (q1+q2+...+qn)/n 总体标准差：s = sqrt(v)，方均根 样本方差：v' = (q1+q2+...+qn)/(n-1) 样本标准差：s' = sqrt(v')，方均根 np.std(array) # 总体标准差 np.std(array, ddof=1) # 样本标准差 # 中位数 import numpy as np import datetime as dt def dmy2ymd(dmy): """ 把日月年转年月日 :param day: :return: """ dmy = str(dmy, encoding='utf-8') t = dt.datetime.strptime(dmy, '%d-%m-%Y') s = t.date().strftime('%Y-%m-%d') return s dates, opening_prices, \ highest_prices, lowest_prices, \ closing_prices, volumes = \ np.loadtxt(

相同： 标准差（StandardDeviation），在 概率 统计中最常使用作为 统计分布 程度（statisticaldispersion）上的测量。标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的 平方根 。它反映组内个体间的离散程度。测量到分布程度的结果，原则上具有两种 性质 ： 为非负数值，与测量 资料 具有相同单位。一个总量的标准差或一个 随机变量 的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。 简单来说，标准差是一组数据 平均值 分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分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。 因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。 标准差是反映一组数据离散程度最常用的一种量化形式，是表示精确度的重要指标。 方差与我们要处理的数据的量纲是不一致的，虽然能很好的描述数据与均值的偏离程度，但是处理结果是不符合我们的直观思维的。 举个例子：一个班级里有60个学生，平均成绩是70分，标准差是9，方差是81，成绩服从正态分布，那么我们通过方差不能直观的确定班级学生与均值到底偏离了多少分，通过标准差我们就很直观的得到学生成绩分布在[61,79]范围的概率为0.6826，即约等于下图中的34.2%*2 来源： https://blog.csdn.net/qq_35240226