原文由 zhe787904 发表:
在有些资料中经常会遇到几个关于偏差的概念:
绝对偏差
相对偏差
差方和(S)
样本方差(s的平方或V)
样本标准偏差用(s或sD)
样本相对标准偏差(变异系数)
这几个概念分别代表什么意义?有什么区别?分别用在什么场合?为什么在数据处理公式中经常会用到平方或开方?
符号解释如一楼所说。
相对偏差代表单一测量值与测量平均值的偏离程度
更加客观。
比如测量平均值是10、1000,绝对偏差都是+3的话,对于10来讲,相对偏差就达到+30%,显然是不可以忽略的,要引起重视,而对于1000来说,相对偏差是+0.3%,完全可以忽略不计,如果没有这个指标,就没法区分。
样本相对标准偏差代表一组测量值之间的离散程度,道理与相对偏差基本一样。
比如,测量几组样本,标准偏差都是10,而测量均值分别为10、100、1000,那么相对标准偏差就分别为100%、10%、1%。
绝对偏差都是有正负号的,而根据误差原理,一切误差都是累加的,如果不平方后再开方的话,所有测量结果的绝对偏差算数平均值会相互抵消,那就没有办法再进行样本测量值的离散程度分析了。
仅供参考