標準差和標準誤是兩個不同的概念，標準差就是乙個變數的所有資料的離均差平方和再平均之後開平方，它是度量離散程度的指標。標準誤用於估計引數的可信區間,進行假設檢驗等。它們與樣本含量的關係不同:當樣本含量 n 足夠大時,標準差趨向穩定；而標準誤隨n的增大而減小,甚至趨於0 .聯絡:標準差,標準誤均為變異指標,當樣本含量不變時,標準誤與標準差成正比。標準誤的計算公式為
標準誤在標準差的基礎上消去了資料量帶來的影響，對一些資料量相差大的資料集來說，標準誤比標準差更有意義。
偏度係數和峰度係數是乙個可以用來衡量資料集的分布形狀的係數。
偏度係數的計算公式如下：
它是乙個取值通常在-3--3之間的值，它衡量了資料集的對稱程度。偏度係數越接近0，這說明資料集越對稱，越遠離0則表明
資料集越不對稱。如果偏度係數為正，則表明他的資料在右邊更為分散，若為負的，則說明他的左側更為分散。
峰度係數的計算公式如下：
它是用資料集的四階中心矩來計算出來的。正態分佈的峰度係數為3.峰度係數越接近0，就說明資料集的分布峰度與正態分佈越相似。越遠離0，資料集的分布峰度就越和正態分佈不相似。如果說峰度係數為負，則表明資料集較為集中，兩側資料集較少。如果它為正則相反。如果偏度係數和峰度係數都為0的時候，則該資料集服從乙個標準的正態分佈。
標準差和標準誤的區別
首先標準誤和標準差是有先後的 個人理解 先標準差後標準誤 標準差定義 總體各單位標準值與其平均數離差平方的算術平均數的平方根 即抽取為n個樣本或測量n個結果與其平均值的離差平方算數平方根 n個樣本相對於其平均值分散程度的一種度量，越小均值越具代表性 標準差 方差的開平方 標準差公式 若為樣本標準差則...
python求偏度係數 偏度和峰度的計算
偏度 skewness 和峰度 kurtosis 偏度能夠反應分布的對稱情況，右偏 也叫正偏 在影象上表現為資料右邊脫了乙個長長的尾巴，這時大多數值分布在左側，有一小部分值分布在右側。峰度反應的是影象的尖銳程度 峰度越大，表現在影象上面是中心點越尖銳。在相同方差的情況下，中間一大部分的值方差都很小，...
方差 標準差 協方差 相關係數
方差 在統計描述中，方差用來計算每乙個變數 觀察值 與總體均數之間的差異。為避免出現離均差總和為零，離均差平方和受樣本含量的影響，統計學採用平均離均差平方和來描述變數的變異程度。總體方差計算公式 實際工作中，總體均數難以得到時，應用樣本統計量代替總體引數，經校正後，樣本方差計算公式 s 2 x 2 ...