1樓：
平均差是反應各標誌值與算術平均數之間的平均差異，是各個資料與平均值差值的絕對值的平均數；標準差是離均差平方和平均後的方根，更能反映一個資料集的離散程度。
一般統計使用標準差更為廣泛，尤其是樣本量足夠大的情況下，它更能反映資料的離散程度
2樓：匿名使用者
如果服從正態分佈n(u.∂^2)均值e(x)=u方差d(x)=∂^2所求概率f(x)=p(x≤x)=p((x-u)/∂≤(x-u)/∂))=fai(那個字母不會打)((x-u)/∂)具體是多少就要查表了查出（x-u)/∂所對應的數就是概率俄對於你的補充我就無能為力了，不會用excel。而且也不知道他裡邊有沒有標準正態分佈表
標準差大於平均值可以嗎？
3樓：匿名使用者
可以啊，平均值可以是負數吧，標準差一定大於等於0舉個例子：
假設一個數列，0，-2，0，-2
平均數:
(1) 求和 0+(-2)+0+(-2)=-4(2) 除以項數-4/4=-1
標準差：
1+1+1+1=4
根號4=2
4樓：橙子不怕晒
標準差是不可以大於平均值的。如果大於平均值可能是**出錯了。解決辦法如下。
若樣本比較大(各組均大於30例)，可以不去理會， 不用引數檢驗，而改用秩和檢驗，不過檢驗效率可能回降低一點，檢驗時可以對原始資料採用反正玄轉換或採用對數轉換等，使各組方差齊性再比較。
檢測原始資料庫中的個別特殊值（極大或極小值），看其是否真實，有沒有錄入錯誤，若為錄入錯誤，可以將其修改和剔除。
如果方差齊而且資料又都滿足正態分佈的話，不用在乎是否標準差大於均數，進行方差分析即可。因為對於標準正態分佈來說均數為0，標準差為1。 如不滿足方差齊性，再用變數變換或非參檢驗也不遲。
標準差（standard deviation） ，中文環境中又常稱 均方差，標準差是離均差平方的算術平均數的平方根，用σ表示。標準差是方差的算術平方根。標準差能反映一個資料集的離散程度。
平均數相同的兩組組資料，標準差未必相同。
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