2個標准差到底有多少
『壹』 在平均數之上2個標准差處的z分數是多少
T分數：50+10Z 【用於MMPI EPQ】標准九分：5+2Z 標准十分：5.5+1.5Z 【用於16PF】標准二十分：10+3Z 標准差的作用：是用來對樣本進行標准化處理，即樣本觀察值減去樣本均值，然後除以標准差，這樣就變成了標准正態分布；通過標准差來確定異常值，常用的方法就是樣本均值加減n倍的標准差。標准誤的作用主要是用來做區間估計，常用的估計區間是均值加減n倍的標准誤。標准差公式意義：標准差所有數減去其平均值的平方和，所得結果除以該組數之個數（或個數減一，即變異數），再把所得值開根號，所得之數就是這組數據的標准差。 深藍區域是距平均值小於一個標准差之內的數值范圍。在 正態分布中，此范圍所佔比率為全部數值之 68%。對於正態分布，兩個標准差之內（深藍，藍）的比率合起來為 95%。對於正態分布，正負三個標准差之內（深藍，藍，淺藍）的比率合起來為 99%。
『貳』 正負1、2、3倍標准偏差的概率分別是多少
1、正負1倍標准偏差的概率 =68.3%；
2、正負2倍標准偏差的概率 =95.5%；
3、正負3倍標准偏差的概率 =99.7%；
『叄』 兩個標准差是多少厘米
應該是生長激素對中間代謝及能量代謝也有影響可促進蛋白質合成增強對鈉鉀鈣磷硫等重要元素的攝取與利用是有點身材矮小了
你的身高主要是取決於你父母身高以及自身的飲食，多吃31種營養，促進骨骼生長速度，健康和平時良好的作息時間，還有就是運動，比如跳繩，跑步及打籃球之類的。 </ol>
『肆』 求標准差是多少
關於標准差的兩個題目(1和4)，一起作答，關鍵是用到以下的一個公式，
方差S= [(x1-均值)^2+(x2-均值)^2+(x3-均值)^2]/3
=[(x1^2+x2^2+x3^2)/3]-均值^2
題目1:方差S=(15/3)-1=4,標准差s=2。
題目4：X+19+20+43=X+82=4的整數倍，所以X必為偶數，結合取值范圍知X=22
由公式知，S=97.5，標准差為(97.5)^0.5。
求取值范圍的三個題如下：
2.2X-3的絕對值=3-2X，由絕對值的性質，說明2X-3<=0，X<=1.5。
3.設甲、乙、丙體重分別為x,y,z,可知，x+y+z=150,y=2z,x>y+z,將第二個式子分別代入第一、三個式子，整理，可得z<25。
4.設三個角分別為x>y>z,x為鈍角，z為較小銳角，x+y+z=180，y=2z，x>90,將第二個式子代入第一個，結合第三個式子，可知z<30。
『伍』 270分成兩個組標准差是多少
不太明白題目的意思
『陸』 正負1，2，3倍標准偏差的概率，分別是多少
正負1倍標准偏差的概率 =68.3%
正負2倍標准偏差的概率 =95.5%
正負3倍標准偏差的概率 =99.7%
『柒』 何為2倍標准差
標准差表示的就是樣本數據的離散程度。標准差就是樣本平均數方差的開平方，標准差通常是相對於樣本數據的平均值而定的，通常用M±SD來表示，表示樣本某個數據觀察值相距平均值有多遠。
從這里可以看到，標准差受到極值的影響。標准差越小，表明數據越聚集；標准差越大，表明數據越離散。
(7)2個標准差到底有多少擴展閱讀：
離散度
標准差是反映一組數據離散程度最常用的一種量化形式，是表示精確度的重要指標。說起標准差首先得搞清楚它出現的目的。我們使用方法去檢測它，但檢測方法總是有誤差的，所以檢測值並不是其真實值。檢測值與真實值之間的差距就是評價檢測方法最有決定性的指標。
但是真實值是多少，不得而知。因此怎樣量化檢測方法的准確性就成了難題。這也是臨床工作質控的目的：保證每批實驗結果的准確可靠。
雖然樣本的真實值是不可能知道的，但是每個樣本總是會有一個真實值的，不管它究竟是多少。可以想像，一個好的檢測方法，其檢測值應該很緊密的分散在真實值周圍。
如果不緊密，與真實值的距離就會大，准確性當然也就不好了，不可能想像離散度大的方法，會測出准確的結果。因此，離散度是評價方法的好壞的最重要也是最基本的指標。
『捌』 降鈣素原結果大於正常值加2個標准差是多少
血清降鈣素：<100ng/L，2個標准差：100ng/L*2＝200ng/L，大於正常值2個標准差：
>200ng/L，降鈣素元的正常值就等同於標准差。
『玖』 置信區間里,樣本平均值加減2個標准差表達的含義是什麼
表明在2個標准差以內的值，如果樣本是正態分布的，那麼如果給定置信度為95%，那麼對應系數是1.96，實際意義就是說有95%的樣本落在平均值加減 2標准差這個范圍內。
置信區間由樣本統計量所構造的總體參數的估計區間，在統計學中，一個概率樣本的置信區間是對這個樣本的某個總體參數的區間估計。
置信區間展現的是這個參數的真實值有一定概率落在測量結果的周圍的程度，其給出的是被測量參數的測量值的可信程度，即前面所要求的「一個概率」。
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置信區間是一種常用的區間估計方法，所謂置信區間就是分別以統計量的置信上限和置信下限為上下界構成的區間。
對於一組給定的樣本數據，其平均值為μ，標准偏差為σ，則其整體數據的平均值的100(1-α)%置信區間為(μ-Ζα/2σ , μ+Ζα/2σ) ，其中α為非置信水平在正態分布內的覆蓋面積 ，Ζα/2即為對應的標准分數。
對於一組給定的數據，定義為觀測對象，W為所有可能的觀測結果，X為實際上的觀測值，那麼X實際上是一個定義在上，值域在W 上的隨機變數。