为什么标准偏差的MATLAB计算与手工计算不同？

Matlab：

外行人对标准偏差的解释符合：

---

我搞砸了什么？我愚蠢地期望这两个数字一致。

Matlab

std

计算结果。从

帮助std

：

std通过（N-1）标准化Y，其中N是样本量。这是 总体方差的无偏估计的sqrt 只要X由独立的、相同的 分发样本

你有吗

Mean of {3,2,2,3} = 2.5
Deviation from mean for each value = {0.5, 0.5, 0.5, 0.5}
Square of deviation from mean = {0.25, 0.25, 0.25, 0.25}
Mean of the squares = 0.25
Square root of 0.25 = 0.5
Therefore Standard Deviation of {3,2,2,3} = 0.5

然后不计算偏差的实际根平均值，而是

sqrt（sum（[0.25 0.25 0.25 0.25]）/3）

。通常，长度为

N

的向量的

和（偏差平方）/（N-1）

更新：如前所述，您可以使用matlab计算未修正的标准偏差。同样，从

帮助std

：

Y=std（X，1）标准化为N，并产生秒的平方根 样本关于其平均值的力矩。std（X，0）与std（X）相同

---

Matlab

std

计算。从

帮助std

：

std通过（N-1）标准化Y，其中N是样本量。这是 总体方差的无偏估计的sqrt 只要X由独立的、相同的 分发样本

你有吗

Mean of {3,2,2,3} = 2.5
Deviation from mean for each value = {0.5, 0.5, 0.5, 0.5}
Square of deviation from mean = {0.25, 0.25, 0.25, 0.25}
Mean of the squares = 0.25
Square root of 0.25 = 0.5
Therefore Standard Deviation of {3,2,2,3} = 0.5

然后不计算偏差的实际根平均值，而是

sqrt（sum（[0.25 0.25 0.25 0.25]）/3）

。通常，长度为

N

的向量的

和（偏差平方）/（N-1）

更新：如前所述，您可以使用matlab计算未修正的标准偏差。同样，从

帮助std

：

Y=std（X，1）标准化为N，并产生秒的平方根 样本关于其平均值的力矩。std（X，0）与std（X）相同

---

值得一提的是，

std

可用于计算校正和未校正的标准偏差，例如，

std（A，1）

将计算

A

的未校正标准偏差@LeonidBeschastny感谢您的洞察力，我将其添加到了我的答案中。希望你不介意。值得一提的是，

std

可以用来计算校正和未校正的标准偏差，例如，

std（A，1）

将计算

A

@leonidbeschastn的未校正标准偏差。谢谢你的洞察力，我把它添加到了我的答案中。希望你不介意。因为没能读到你的简介统计课本而陷入困境：-）。使用无偏估计器的原因可以在那里（或webZ上的其他地方）找到，我正在浏览khanacademy.com上的基本统计数据包。我现在模模糊糊地回忆起这一点，但因为在那里的问题中没有提到它，所以它就没有出现。希望以后会有人介绍。因为没能读到你的介绍统计课本：-）。使用无偏估计器的原因可以在那里（或webZ上的其他地方）找到，我正在浏览khanacademy.com上的基本统计数据包。我现在模模糊糊地回忆起这一点，但因为在那里的问题中没有提到它，所以它就没有出现。希望以后会有报道。

Square of deviation from mean = {0.25, 0.25, 0.25, 0.25}