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问题一.样本标准差和总体标准差有什么区别？计算上有什么区别？
样本标准差=√[1/(n-1)Σ(Xi-X拔)2]i从1到n
总体标准差=√{∫[-∞→ ∞](x-E(X))2f(x)d
f(x)一般概率密度，E(X)是总体期望。
总的来说，除以标准差公式的根号n
样本除以标准差公式根号（n-1)
二式差一个自由度，n与n-1。
扩展资料：
假设你的样本在A1:A2000
任意选择空白单元格
样品标准差：
=stdev(A1:A2000)
总体标准差
=stdevp(A1:A2000)
样数据计算样本的标准差，只要有测量数据就可以计算，
总体标准差只能通过概率密度来确定，这通常是不可能的。
样品的标准差与整体标准差相似。
样品的标准差与整体标准差相似。
总体标准差=√{∫[-∞→ ∞](x-E(X))2f(x)d
f(x)一般概率密度，E(X)是总体期望。
样本的标准差是用数据计算的，只要有测量数据就可以计算，总体标准差只能通过概率密度找到，因为在数学统计中，总体分布一般是未知的。
样品的标准差与整体标准差相似。
问题三.样品标准差和总体标准差有什么区别？
样本标准差和总体标准差,顾名思义，一个是样本的标准差，一个是总体的标准差。
当你要求标准差时，基于样本，标准差是样本标准差；基于整体，标准差是整体标准差。
一般来说，总体数量很大，不可能要求标准差或方差。所以只能用样本代替整体。样品数量越大，样品标准差越接近准确值(总体标准差)。样本量等于总体量时，样本标准差等于总体标准差。以下是东北农业大学毕业证书图片样本标准差和总体标准差的样本介绍。感谢您花时间阅读本网站的内容。我们还在下面的文章中推荐了更多关于（东北农业大学毕业证书样本和图片）的信息，以便于查阅。
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