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不一定。同一资料的标准差不一定小于均数。均数描述的是一组同质定量变量的平均水平,而标准差是描述单峰对称分布资料离散程度最常用的指标。标准差大,表示观察值之间变异大,即一组观察值的分布较分散;标准差小,表示观察值之间变异小,即一组观察值的分布较集中。若标准差远大于均数表明数据离散程度较大,可能为偏态分布,此时应考虑改用其他指标来描述资料的集中趋势。
可以了bb
可以啊,平均值可以是负数吧,标准差一定大于等于0举个例子:假设一个数列,0,-2,0,-2平均数:(1) 求和 0+(-2)+0+(-2)=-4(2) 除以项数-4/4=-1标准差:1+1+1+1=4根号4=2
yidiandian100
这个问题有点偏题之嫌。标准差貌似不能大于均值,其实可以。因为这两个东西没有理论上的必然联系。我试了一组数,四个1,四个-1,一个24,一个25,这十个数字的均值是,标准差是(使用Excel之STDEVP函数)。另一组数,六个0,两个10,一个14,一个15,均值,标准差是。只要加大数据之间的差距,标准差一定扩大,但扩大差距的同时,平均水平可以保持不变。另外,如果是非负数,也同样可以实现标准差大于均值的情况。如,九个1,一个100,均值为,标准差为。这个问题的提出可能与一个常见现象有关:平均值越大,标准差经常也越大。但这种经验并不能妨碍使用标准差公式算出极端值。而且,差异过分大的数值,在社会现象当中通常不会汇集到同一个数据集合——即“同质总体”中,个体差异太大就不能构成“同质”了。
这样的论文投出去,也很容易被审稿人发现。因为审稿人一般都是相关领域的科研人员。这样乱标参考文献很可能毁了一篇论文。即使论文内容很好,都极有可能毁于一旦。因此不建
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