1、计算标准差：最后，对方差开平方，得到的就是标准差。
2、解法一：使用计算器进行计算 开机并进入统计模式。输入各试件强度值。按下标准差按钮。按下X(-)按钮，计算算术平均值。最终得到：Sfcu = 96N/mm²，mfcu = 222N/mm²。由于Sfcu < 50N/mm²，故取Sfcu = 50N/mm²。
3、总体标准差公式：σ = √(Σ(xi - μ)² / N)其中，σ表示总体标准差，Σ表示求和符号，xi表示每个数据点，μ表示数据集的平均值，N表示数据点的总数。
1、标准差的简化计算公式：标准差 = [(∑X²) / N - ( (∑X) / N )² ] 的平方根。标准差的简化公式为：标准差 = √[（ΣX²/N）-（（ΣX/N）²）]，其中ΣX²表示所有数据平方的总和，ΣX表示所有数据的总和，N表示数据的个数。
2、计算平均值 计算方差 计算平均方差 计算标准差 例如，对于一个有六个数的数集2，3，4，5，6，8。
3、解法一：使用计算器进行计算 开机并进入统计模式。输入各试件强度值。按下标准差按钮。按下X(-)按钮，计算算术平均值。最终得到：Sfcu = 96N/mm²，mfcu = 222N/mm²。由于Sfcu < 50N/mm²，故取Sfcu = 50N/mm²。
4、样本标准差和总体标准差适用的场景不同：样本标准差适用于已知数据样本的情况，而总体标准差适用于已知整个总体的情况。样本标准差需要考虑自由度修正：样本标准差的计算中，分母为样本容量减1，即 n-1。
5、标准差（Sfcu）等于：各数平方之和，减去组数（n）乘以平均值的平方（n×[﹙XX.XX＋XX.XX＋XX.XX＋XX.XX＋XX.XX＋XX.XX＋……)÷n]²；），被组数减1除（n﹣1）之后再开方。
1、标准差（Standard Deviation），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。它是衡量数据分布离散程度的重要指标，方差的算术平方根即是标准差。例如，对于一组数据3，其标准差可通过以下步骤计算：计算平均值：1+2+3/3=6/3=2。
2、计算公式为：sunbiased = √( Σ( Xi - x̄ )² / n )，其中 Xi 代表第 i 个样本数据点，x̄ 代表样本的均值，Σ 是求和符号，n 代表样本数据点的个数。无偏样本标准差将除以 n 而不是 n-1，以降低样本标准差由于低估总体标准差造成的偏差。
3、总体标准差公式：σ = √(Σ(xi - μ)² / N)其中，σ表示总体标准差，Σ表示求和符号，xi表示每个数据点，μ表示数据集的平均值，N表示数据点的总数。
4、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。所有数减去其平均值的平方和，所得结果除以该组数之个数（或个数减一，即变异数)，再把所得值开根号，所得之数就是这组数据的标准差。深蓝区域是距平均值小于一个标准差之内的数值范围。
1、标准差 s=√{[(1-3)^2+(2-3)^2+(3-3)^2+(4-3)^2+(5-3)^2]/5}=√2 简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。
2、标准差的算法：标准差=√[Σ（xi-x）^2/（N-1）]例子如下：其中xi是每个数据点，x是整个数据集的平均值，N是数据点的个数。举个例子，假设有以下数据集：3，5，7，9，11。首先，计算平均值：x=（3+5+7+9+11）/5=7。
3、标准差sigma的计算公式为：σ=sqrt（∑（xi-μ）^2）/（N-1）。xi表示每个数据点，μ表示数据集的平均值，N表示数据点的数量。计算每个数据点与平均值的差的平方，即（xi-μ）^2。这将为每个数据点生成一个数值，表示它与平均值的距离的平方。
