正负三个标准差法则(
简述统计学中的3σ原则 -
意思是正态分布的正负三个标准差之间的概率为99.73%，大于和小于3σ的总共才0.27%，所以这些数值可以看为是异常值；小于3σ的那一部分0.135%的数据可以以为是极低的，大于3σ的那一部分0.135%的数据可以以为是极高的。如果数据是学生的学习成绩，那就是极差和极优秀的。
经验法则是正态分布中决定平均值与标准差的统计法则。根据此法则，68%的数据分布在第一个标准差的范围内，95%的数据分布在第二个标准差的范围内，99.7%的数据分布在第三个标准差的范围内。因此它也被称为68-95-99.7或三σ法则。单模分布下正负三个标准差内的几率在不是正态分布的情形下，也有等会说。
意思是正态分布的正负三个标准差之间的概率为99.73%，大于和小于3σ的总共才0.27%，所以这些数值可以看为是异常值；小于3σ的那一部分0.135%的数据可以以为是极低的，大于3σ的那一部分0.135%的数据可以以为是极高的。如果数据是学生的学习成绩，那就是极差和极优秀的。
经验法则是正态分布中决定平均值与标准差的统计法则。根据此法则，68%的数据分布在第一个标准差的范围内，95%的数据分布在第二个标准差的范围内，99.7%的数据分布在第三个标准差的范围内。因此它也被称为68-95-99.7或三σ法则。单模分布下正负三个标准差内的几率在不是正态分布的情形下，也有等会说。
对于正态分布，两个标准差之内的比率合起来为95%。对于正态分布，正负三个标准差之内的比率合起来为99%。标准差的应用分析主要包括：1、在投资决策过程中的应用分析，通过标准差指标对投资者预计会面临的风险进行量化，从而为投资者的计划决策提供数据支持。2、在股票市场中的应用分析，通过标准差指标对等我继续说。
1. sigma原则：正态分布中，标准差反映了数据的离散程度。σ原则指的是正态分布曲线的中心附近，大约有68%的数据落在正负一个标准差范围内。这一原则反映了大多数数据都集中在平均值附近的特点。2. 2sigma原则：在正态分布中，扩展至正负两个标准差的范围，数据的覆盖率达到了大约95%。这意味着大约希望你能满意。
标准差公式怎样计算? -
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。标准计算公式：假设有一组数值X₁,X₂,X₃,说完了。Xn（皆为实数），其平均值（算术平均值）为μ，公式如图1。标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式为简单来说，标准差是一组数据平均说完了。
平均数相同的，标准差未必相同。平均差是总体所有单位的平均值与其算术平均数的离差绝对值的算术平均数。平均差是一种平均离差。离差是总体各单位的标志值与算术平均数之差。因离差和为零，离差的平均数不能将离差和除以离差的个数求得，而必须讲离差取绝对数来消除正负号。
标准差计算方法 -
标准差计算方法如下：标准差计算公式是标准差σ=方差开平方。标准差，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。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。标准说完了。
正负三个标准差的范围是99.73
什么是标准差 -
所得之数就是这组数据的标准差。深蓝区域是距平均值一个标准差之内的数值范围。在正态分布中，此范围所占比率为全部数值（即1）之68.2%。对于正态分布，两个标准差之内（深蓝，蓝）的比率合起来为95.4%。对于正态分布，正负三个标准差之内（深蓝，蓝，浅蓝）的比率合起来为99.6%。
标准差没有正负之分，只能是正，它是方差的算术平方根。标准差（Standard Deviation），中文环境中又常称均方差，但不同于均方误差（mean squared error，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差希望你能满意。