标准差和标准偏差的计算方法是不是一样的

标准误差其实就是标准差的一种，不过这两者的含义也是有着一定的区别的。

1、标准误差指的就是抽象实验或者是重复等精度测量当中经常使用到的样本平均数量的标准差，需要注意的是标准差和标准误差的计算公司一样，但是是两个截然不同的概念。标准误差是描述对应的样本统计量抽样分布的离散程度，以及衡量对应样本统计量的抽样误差大小的程度。

2、标准差又可以被称之为均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，标准差也是方差的算术平方根标准差，能够反映出一个数据集的离散程度，平均数相同的两组数据标准差也未必是相同的。

3、标准差在概率统计学当中也是经常使用的，标准差的定义也就是总体各单位交叉标准值和平均数离差平方的算术平均数的平方根，它反映出了组内个体间的离散程度的测量到了分补程度的结果。

4、希望各位朋友注意的是标准误差并不是测量值的实际误差也不是误差的分类，它只不过是对一组测量数据可靠性的估计，标准误差越小测量的可靠性也就越大一些，相反测量就不是特别的可靠进一步的分析也表明根据偶然误差的相关理论，当一组测量值的标准误差为贝塔的时候，那么其中的任何一个量值误差都很有可能会在这个区间之内。

拓展资料：

标准差（Standard Deviation） ，中文环境中又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。

标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式为  。

参考资料：百度百科 标准差

标准差与标准偏差

首先，标准差与标准偏差是一个概念，标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差。

简单来说，标准差是一组数值自平均值分散开来的程度的一种测量观念。一个较大的标准差，代表大部分的数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。

例如，两组数的集合 {0, 5, 9, 14} 和 {5, 6, 8, 9} 其平均值都是 7 ，但第二个集合具有较小的标准差。

标准差可以当作不确定性的一种测量。例如在物理科学中，做重复性测量时，测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。当要决定测量值是否符合预测值，测量值的标准差占有决定性重要角色：如果测量平均值与预测值相差太远（同时与标准差数值做比较），则认为测量值与预测值互相矛盾。这很容易理解，因为如果测量值都落在一定数值范围之外，可以合理推论预测值是否正确。

标准差应用于投资上，可作为量度回报稳定性的指标。标准差数值越大，代表回报远离过去平均数值，回报较不稳定故风险越高。相反，标准差数值越小，代表回报较为稳定，风险亦较小。

标准差的定义及简易计算公式

标准计算公式

假设有一组数值（皆为实数），其平均值为：

此组数值的标准差为：



简化计算公式

上述公式可以变换为一个较简单的公式：



上述代数变换的过程如下：



随机变量的标准差计算公式

一随机变量X的标准差定义为：



须注意并非所有随机变量都具有标准差，因为有些随机变量不存在期望值。 如果随机变量  为 具有相同机率，则可用上述公式计算标准差。

样本标准差

在真实世界中，除非在某些特殊情况下，找到一个总体的真实的标准差是不现实的。大多数情况下，总体标准差是通过随机抽取一定量的样本并计算样本标准差估计的。

标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式为

  。

标准差，在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它反映组内个体间的离散程度。测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质：

为非负数值， 与测量资料具有相同单位。一个总量的标准差或一个随机变量的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。

标准差(Standard Deviation)

各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数，它是离差平方和平均后的方根。用σ表示。因此，标准差也是一种平均数

标准差是方差的算术平方根。

标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。
标准偏差(Std Dev,Standard Deviation) - 统计学名词。

一种量度数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均å€