描述变异和标准偏差之间的区别.
变异和标准偏差是用来量化数据点的分布的统计测量.它们提供了样本中的数据的分布的估计.变异是每个数据点和数据集的平均值之间的二次差的平均值.它通过从平均值和每个数据点的二次差的总和,然后通过数据点数量进行分割来计算.变异是数据的分布的衡量,较大的值表明数据更分散.另一方面,标准偏差是变异的平方根.这是最常用的分散的衡量,因为它以相同的单位表示,而平均值是以平方单位表示.标准偏差是平均数据点和数据的平方距离的估计,并且像变异,在数据的平均值中显示.在总结方面,标准偏差使得变异的平均值更大,而在原始数据中,变异的平均值更容易解释.在一般情况下,标准偏差是比较容易的,而在总结方面,它使得变异的平均值更容易解释.