总体标准差

总的标准差（population standard deviation ）

总的标准差的简述

总的标准差是反应研究总的内个体之间差异程度的一种统计指标，用σ表明。

总的方差是一组资料中各数值与其算术平均数离差平方和的平均数。总的标准差则是总的方差的平方根。

标准差是最常用和最重要的变异性测量。标准差以分布的平均数作为参照点，用考虑每个报告和平均 数之间的距离来测量变异性。它由报告能否靠近或远离平均数来决定。也就是说，它考虑报告是聚集依旧离散的？简单来看，标准差与报告到平均数的平均距离近似。

总的标准差的计算公式

方差被定义为平方差的平均数。这个平均数为总和除以N，所以，总的方差的公式为：

方差=

标准差是方差的平方根，所以，总的标准差的公式为：

标准差=

与平均数（μ）一样，方差和标准差是总的的参数，将用希腊字母表明。我们用σ表明总的标准差。为了强调标准差和方差之间的关系，我们用σ²表明总的方差。所以：

总的标准差=

总的方差

总的标准差及方差的预期

总的参数中除了均值和比例的预期之外，还经常要对差异的情形做出预期，比如：一架飞机的电缆假使发生断裂，飞机就会市区控制，因此严格控制其质量非常必要。但只知道电缆的平均力度能否高达标准是不够的，由于假使电缆差异太大，电缆力度太强，都容易发生断裂，后果不堪设想。所以对于电缆力度质量不仅应知道均值，而且还应知道方差，即需要要对电缆的方差执行预期。

对方差执行预期要用到Excel中的卡方分布反函数CHIINV。若已知总的方差σ²（总的方差未知时用样本方差S²代替总的方差）和样本数，对于给定的明显性水平σ，利用CHINV函数可以求出临界值和,则总的方差σd的置信度为1 − σ的置信区间为

（)。

其中，和

分别是自由度为n − 1的X²分布的和的水准的分位数。

总的标准差与方差的例题分析

如果上市公司预计的每股收益率服从正态分布，现有8个公司构成一个简单随机样本，2007年的相关报告如表12-1所示，试建立总的标准差的95%的置信区间。

设随机变量X表明预计的每股收益率，则由已知条件知X～N（μ,σ²）,且σ²未知。具体操作步骤如下：

（1）打开“《大学计算机应用高级教程》教学资源\第3篇Excel报告分析与处理\第12章 参数预期与分析\第12章 参数预期与分析.xls”工作簿，选定“例12-10方程预期”工作表。

（2）将表12-1中的报告输入“方差预期工作表的有关单元格中，输入后的工作表如图12-20所示”

（3）在D2单元格中输入样本容量的值8：在D3单元格计算样本方差得值2.618971。

（4）在D4单元格中输入置信度95%。

（5）在G2单元格中输入右侧置信度0.025：在G3但与昂输入左侧置信度0.975。

表明：一般卡方分布函数所给出的是由右侧向左侧累加的几率。若置信度为95%，则右侧临界值的右侧面积称为右侧置信度，为0.025，左侧临界值的右侧面积为左侧置信度，它等于中心面积加之右侧置信度，即左侧置信度=0.95+0.025=03975。

（6）选定G4单元格，依次选择“插入”→“函数”命令，打开“插入函数”对话框。

（7）在“函数分类”列表中选择“统计”选项，在“函数名”列表中选择CHIINV选项，单击“确定”按钮，打开“函数参数”对话框，如图所示。

（8）在Probability文本框中输入右侧置信度0.025或G2，在Deg_freedom文本框中输入自由度7或“=D2-1”，单击“确定”按钮，计算结果为16.01276。

（9）在G4单元格重复上面的步骤，在“函数对数”对话框中的Probability文本框中输入右侧置信度0.975或E3，自由度不变，单击“确定”按钮，计算结果为1.689869。

（10）在D7单元格中输入公式“=（（D2-1）*D3）/G4”，得方差下限为1.145。

（11）在D8单元格中输入公司“=（（D2-1）*D3）/G5”，得方差上限为10.849。

（12）在D9和D10单元格中分别对D7和D8单元格开平方，即在D9单元格中输入公式“=SQRT(D7)”,按Enter键得1.070，在D10单元格输入公式“=SQRT(D8)”,按Enter键得3.294。结果如图所示。

故总的方差的95%的置信区间为（1.145，10.849），总的标准差的95%的置信区间为（1.070，3.294）。

自此我们有95%的把握觉得这些上市公司整体每股收益率的浮动规模在1.070～3.294之间。