标准差的意义和应用是什么？
标准差意义:就是衡量这个平均值的代表性的，越小越好，也可以说是衡量这组数据的离散程度。
应用例子：如果要从两个选手中选一个去参加比赛，可以根据他们的平时成绩来选.如果他们的平均成绩一样，那就比较标准差，那个小，就让那个去参加.如果平均值不一样大，你自己应该也会分析了吧！只不过那时候可能引出一个变异系数的问题.
标准差和方差几何意义？
标准差和方差都是用来刻画样本数据的离散程度或波动幅度。从几何上看，标准差和方差是指样本的每个数据与平均值的差的绝对值作为“距离”，这个“距离”越大，说明数据越离散，也就是方差或标准差越大。
标准偏差的意义是什么？
标准偏差——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.
标准偏差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σ表示.因此,标准偏差也是一种平均数.标准偏差是方差的算术平方根. 标准偏差能反映一个数据集的离散程度.平均数相同的,标准偏差未必相同.
请问标准差有什么意义？
标准差指统计上用于衡量一组数值中某一数值与其平均值差异程度的指标。标准差被用来评估价格可能的变化或波动程度。标准差越大，价格波动的范围就越广，股票等金融工具表现的波动就越大。 标准差的大小说明的一组数的波动问题。比如两个班的学生分数，标准差的大小能说明两个班的学生成绩谁的波动大，也就是哪个班的学生成绩稳定些，标准差大的不稳定些，标准差小的稳定些。
方差和标准差的意义是什么，有什么区别？
标准差是方差的算术平方根，标准差用s表示，方差是标准差的平方，方差用s^2表示，光看它的表示方法就可以知道二者的关系。
方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。 概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。
统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。 在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。
方差标准差的意义是什么？它们有何特性？
一、标准差它反映组内个体间的离散程度。具有两种特性：测量到分布程度的结果为非负数值，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。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，因为如果测量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。二、方差它反映用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。具有特性如下1、设C是常数，则D（C）=02、设X是随机变量，C是常数，则有 3、设 X 与 Y 是两个随机变量，则其中协方差 特别的，当X，Y是两个不相关的随机变量则此性质可以推广到有限多个两两不相关的随机变量之和的情况。扩展资料：标准差应用于投资上，可作为量度回报稳定性的指标。标准差数值越大，代表回报远离过去平均数值，回报较不稳定故风险越高。相反，标准差数值越小，代表回报较为稳定，风险亦较小。当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。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。标准差与方差不同的是，标准差和变量的计算单位相同，比方差清楚，因此很多时候我们分析的时候更多的使用的是标准差。参考资料来源：百度百科――方差参考资料来源：百度百科――标准差
统计学中的标准差有什么意义？
统计学里的标准差可以表示一个数据集合或者一个变量内数值的变动情况。标准差越大，表示数值之间的互相的差异越大，也就表示这些数值不一致的程度越大；反之，则表示数值之间互相之间差异小，数值之间越稳定。
举个例子。两台生产玻璃瓶的机器，为了测量两台机器生产的稳定性能。则每台机器生产100个玻璃瓶，测量每个玻璃瓶的直径。计算每台机器生产的100个玻璃瓶直径的标准差，那台机器生产玻璃瓶的标准差小，代表那台机器生产的稳定性好。
