1. 合并计算标准偏差如何用
F检验要计算两组数据的标准偏差的平方之比值，然后判断两组数据的精密度之间是否存在显著性差异，F=s^2(大)/s^2(小)。
F越接近1，则两组数据之间不存在显著性差异，F值大于表中查得的数据，说明两组数据的精密度之间存在显著性差异。t检验有两种方法：
（1）平均值与标准值比较，其理论基础是有限次测定的平均值符合t分布规律，根据置信区间的关系式计算t值，然后查出一定置信概率时的t值，若t(酸)>t(表)，则平均值与标准值之间存在显著性差异，否则，二者不存在显著性差异。
（2）两组数据平均值的比较，先做F检验，若无显著性差异，再做t检验。
先计算两组合并的标准偏差，然后计算两组合并的t值，再查表，若t(算)>t(表)，则两组数据的平均值之间存在显著性差异，反之无显著性差异。
2. 合并计算标准偏差如何用公式表示
标准偏差统计学名词。一种度量数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。
样本标准偏差 ：
。
总体标准偏差
。
例：有一组数字分别是200、50、100、200，求它们的样本标准偏差。
= (200+50+100+200)/4 = 550/4 = 137.5
= [(200-137.5)^2+(50-137.5)^2+(100-137.5)^2+(200-137.5)^2]/(4-1)
样本标准偏差 S = Sqrt(S^2)=75
3. 合并的误差方差怎么算
两样本差值的总体均数的95%可信区间：（m1-m2）+-(t0.05/2,n1+n2-2)((sd1^2*(n1-1)+sd2^2*(n2-1))/(n1+n2-2))^0.5。
后面((sd1^2*(n1-1)+sd2^2*(n2-1))/(n1+n2-2))^0.5是两小样本差值的标准误，需要用到合并方差。
标准差表示的就是样本数据的离散程度。标准差就是样本平均数方差的开平方，标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的，通常用M±SD来表示，表示样本某个数据观察值相距平均值有多远。
标准差（Standard Deviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量。标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它反映组内个体间的离散程度。
测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质：为非负数值， 与测量资料具有相同单位。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。
标准差表示的就是样本数据的离散程度。标准差就是样本平均数方差的开平方，标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的，通常用M±SD来表示，表示样本某个数据观察值相距平均值有多远。从这里可以看到，标准差受到极值的影响。
标准差越小，表明数据越聚集；标准差越大，表明数据越离散。标准差的大小因测验而定，如果一个测验是学术测验，标准差大，表示学生分数的离散程度大，更能够测量出学生的学业水平；
如果一个测验测量的是某种心理品质，标准差小，表明所编写的题目是同质的，这时候的标准差小的更好。标准差与正态分布有密切联系：在正态分布中，1个标准差等于正态分布下曲线的68.26%的面积，1.96个标准差等于95%的面积。这在测验分数等值上有重要作用
4. 合并计算标准偏差如何用计算器
6sigma管理、6西格玛咨询 Six Sigma管理都是六西格玛管理的一种喊法。
西格玛是指希腊字母“σ”，它在统计学意义上是描述正态数据离散程度的统计量，被称为标准差。在质量管理领域，通常将σ、平均值、公差合并使用，表示质量的控制水平。西格玛水平与质量控制水平成正比例关系，与缺陷率成反比例关系。也就是说，西格玛水平越低，表明质量控制水平越低，产品缺陷率越高，满足顾客需求的水平也就越低；反之，西格玛水平越高，表明质量控制水平也就越高，产品的缺陷率也就越低，满足顾客需求的水平也就越高。
简单的讲，可以理解为：六西格玛管理的基本原则就是经济性。最大限度地降低成本，节约资源，减少风险，提高客户满意度，给股东创造利益，给社会创造价值。
6sigma管理的核心是：
6sigma是一种追求近乎完美的质量控制水平的管理理论，它要求以顾客为中心，以项目为驱动力，注重量化控制指标，充分发挥组织内部员工的力量，实现对产品质量控制水平全面的、跨越式的改进。
6sigma的主要目的是：
提高顾客满意度、降低成本、提高经济效益等。
5. 合并样本标准偏差公式sp(x)
化学合成实验中经常需要考察压力随温度的变化情况。某次实验在两个不同的反应器中进行同一条件下实验得到两组温度与压力相关数据，试分析它们与温度的关联关系，并对在不同反应器内进行同一条件下反应的可靠性给出依据。
相关系数是描述两个测量值变量之间的离散程度的指标。用于判断两个测量值变量的变化是否相关，即，一个变量的较大值是否与另一个变量的较大值相关联(正相关)；或者一个变量的较小值是否与另一个变量的较大值相关联(负相关)；还是两个变量中的值互不关联(相关系数近似于零)。设(X,Y)为二元随机变量，那么:为随机变量X与Y的相关系数。p是度量随机变量X与Y之间线性相关密切程度的数字特征。
注:本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘中加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项。
1.打开原始数据表格，制作本实例的原始数据需要满足两组或两组以上的数据，结果将给出其中任意两项的相关系数。
2.选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后，出现属性设置框，依次选择: 输入区域:选择数据区域，注意需要满足至少两组数据。
如果有数据标志，注意同时勾选下方“标志位于第一行”，分组方式:指示输入区域中的数据是按行还是按列考虑，请根据原数据格式选择：输出区域可以选择本表、新工作表组或是新工作簿。
3.点击“确定”即可看到生成的报表。可以看到，在相应区域生成了一个3×3的矩阵，数据项目的交叉处就是其相关系数。显然，数据与本身是完全相关的，相关系数在对角线上显示为1；两组数据间在矩阵上有两个位置，它们是相同的，故右上侧重复部分不显示数据。左下侧相应位置分别是温度与压力A、B和两组压力数据间的相关系数。
从数据统计结论可以看出，温度与压力A、B的相关性分别达到了0.95和0.94，这说明它们呈现良好的正相关性，而两组压力数据间的相关性达到了0.998，这说明在不同反应器内的相同条件下反应一致性很好，可以忽略因为更换反应器造成的系统误差。
协方差的统计与相关系数的活的方法相似，统计结果同样返回一个输出表和一个矩阵，分别表示每对测量值变量之间的相关系数和协方差。不同之处在于相关系数的取值在 -1 和 +1 之间，而协方差没有限定的取值范围。相关系数和协方差都是描述两个变量离散程度的指标。
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