平均值標準差怎麼算？
步驟一、(每個樣本數據－ 樣本全部數據之平均值)2。 步驟二、把步驟一所得的各個數值相加。 步驟三、把步驟二的結果除以(n – 1)（“n”指樣本數目）。 步驟四、從步驟三所得的數值之平方根就是抽樣的標準偏差。
標準差越大越好嗎？
標準差應用於投資上，可作為量度回報穩定性的指標。 標準差數值越大，代表回報遠離過去平均數值，回報較不穩定故風險越高。 相反，標準差數值越小，代表回報較為穩定，風險亦較小。
標準差為0代表什麼？
常數數列(即所有數據都相等)沒有變異，所以其標準差與變異數都是0。 除了常數數列外，數據之標準差與變異數都是正的。 數據若都相距不遠，即變異不太大，則標準差與變異數便都較小。 變異較大的一組數據，標準差與變異數便都較大。
99%是幾個標準差？
用以估計的信心程度稱為信賴(心)水準(confidence level)。 補充： 一般常以95% 或99% 為信賴水準指標；相對應的Z分數(相差幾個標準差) 分別為1.96 與2.58。
如何計算變異數？
variance / standard deviation , SD 用於表示一組數值資料中的各數值相對於該組數值資料之平均數的分散程度。 計算各數值與平均數的差，取其平方後加總，再除以數值個數，得「變異數」。
相關係數怎麼算？
這部分也可以分三個步驟完成。 計算兩種證券的方差。 方差= 平方平均值- (平均值* 平均值) SPY方差：2.3151. … 計算證券的協方差。 協方差= (證券1的平均值x 證券2的平均值) – (證券1的平均值x 證券2的平均值) … 計算相關係數= 協方差/ SQRT (證券1方差x 證券2方差)
標準差很大代表什麼？
標準差數值越大，代表回報遠離過去平均數值，回報較不穩定故風險越高。 相反，標準差數值越小，代表回報較為穩定，風險亦較小。
標準差怎麼解釋？
標準差在統計觀念上，是衡量過去期間一組數據的離散程度，根據每個數據點跟平均值的差異程度而定。 套用在股票、基金等金融產品的風險評估上，標準差表達的就是波動程度。 投資決策中，金融產品的波動程度是很重要的風險參考指標。
變異數越小越好嗎？
在統計學與量測學的領域中，用來評估量測品質的指標稱為「精準度(Accuracy)」。 是衡量多次重複量測結果的變異數。 眾所皆知，吾人希望量測結果的變異數越小越 好，因為變異數越小，代表量測的結果資料越集中，代表量測的精確度越高。
為什麼樣本標準差要除以n-1？
換句話說：我們知道了樣本平均數之後，樣本n個資料點只能「解釋」母體總差方和n等份中的n-1份。 這是為什麼我們在計算樣本變異量的時候要把樣本總差方和除以n-1。 而這樣算的最終目的，就是為了要讓樣本變異量「平均來說」等於母體變異量。
平均值怎麼算？
國中數學- 算術平均數 將所有資料的總和除以總次數，稱為平均數(或算術平均數)。 例如：一組資料有10 個數，分別是4、11、13、7、6、16、14、8、9、12， 求該組資料的平均數。 因為4＋11＋13＋7＋6＋16＋14＋8＋9＋12＝100， 100÷10＝10， 所以該組資料的平均數是10。 答案為10。
自由度是甚麼？
在統計學中，自由度（英語：degree of freedom, df）是指當以樣本的統計量來估計母體的母數時，樣本中獨立或能自由變化的數據的個數，稱為該統計量的自由度。
3個標準差是多少？
在實驗科學中有對應常態分布的三西格馬法則（three-sigma rule of thumb），是一個簡單的推論，內容是「幾乎所有」的值都在平均值正負三個標準差的範圍內，也就是在實驗上可以將99.7%的機率視為「幾乎一定」。
90%的信賴區間是多少？
便為μ 之一信心水準為1 ? α 之信賴區間, 或只簡單地說1 ? α 信賴區間, 或用百分比, 稱為μ 之一100(1 ? α)% 信賴區間。 當α = 0.1, 0.05 及0.01 時(這是幾個常取的 α 值), 即得90% 信賴區間, 95% 信賴區間, 99% 信賴區間。
99%信賴區間是多少？
可表示為： 有95% 信心估計母群體平均數，在樣本平均數± 1.96 * (母群體標準差/ 樣本數n 的平方根) 的範圍內。 而99% 信心估計母群體平均數，則在樣本平均數± 2.58 * (母群體標準差/ 樣本數n 的平方根) 的範圍內。