就是在对样本方差进行估计时所使用的公式。其计算方法为：样本标准差除以自由度的平方根。自由度是由样本大小减一得到的。标准偏差用于描述数据相对于数据集平均值的离散程度，通常用于判断数据集是否具有代表性以及不确定性大小的评估。在实际应用中，标准偏差被广泛用于探索数据集的分布。当标准偏差较小时，说明数据比较集中。反之，则说明数据相对更分散。标准偏差还用于比较两个数据集是否有显著性差异，以及拟合机器学习模型时的验证和调整。需要注意的是，标准偏差只适用于符合正态分布的数据集，对于非正态分布的数据集需要使用其他的测量方式。
问贝塞尔公式标准偏差
问题描述：
贝塞尔公式计算标准偏差
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S-标准偏差（%）。
n-试样总数或测量次数，一般n值不应少于20-30个。
i-物料中某成分的各次测量值，1~n。
贝塞尔公式推导时用残差代替真误差，n个个残差中任何一个残差可以从另外n-1个残差中推算出来，独立的残差项只有n-1个，也就是自由度为n-1。
标准偏差的计算步骤是∶
步骤一、（每个样本数据 一 样本全部数据之平均值）。
步骤二、把步骤一所得的各个数值相加。
步骤三、把步骤二的结果除以（n-1）（"n"指样本数且）。
步骤四、从步骤三所得的数值之平方根就是抽样的标准偏差。
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