2个标准差到底有多少
‘壹’ 在平均数之上2个标准差处的z分数是多少
T分数：50+10Z 【用于MMPI EPQ】标准九分：5+2Z 标准十分：5.5+1.5Z 【用于16PF】标准二十分：10+3Z 标准差的作用：是用来对样本进行标准化处理，即样本观察值减去样本均值，然后除以标准差，这样就变成了标准正态分布；通过标准差来确定异常值，常用的方法就是样本均值加减n倍的标准差。标准误的作用主要是用来做区间估计，常用的估计区间是均值加减n倍的标准误。标准差公式意义：标准差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。在 正态分布中，此范围所占比率为全部数值之 68%。对于正态分布，两个标准差之内（深蓝，蓝）的比率合起来为 95%。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%。
‘贰’ 正负1、2、3倍标准偏差的概率分别是多少
1、正负1倍标准偏差的概率 =68.3%；
2、正负2倍标准偏差的概率 =95.5%；
3、正负3倍标准偏差的概率 =99.7%；
‘叁’ 两个标准差是多少厘米
应该是生长激素对中间代谢及能量代谢也有影响可促进蛋白质合成增强对钠钾钙磷硫等重要元素的摄取与利用是有点身材矮小了
你的身高主要是取决于你父母身高以及自身的饮食，多吃31种营养，促进骨骼生长速度，健康和平时良好的作息时间，还有就是运动，比如跳绳，跑步及打篮球之类的。 </ol>
‘肆’ 求标准差是多少
关于标准差的两个题目(1和4)，一起作答，关键是用到以下的一个公式，
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
题目1:方差S=(15/3)-1=4,标准差s=2。
题目4：X+19+20+43=X+82=4的整数倍，所以X必为偶数，结合取值范围知X=22
由公式知，S=97.5，标准差为(97.5)^0.5。
求取值范围的三个题如下：
2.2X-3的绝对值=3-2X，由绝对值的性质，说明2X-3<=0，X<=1.5。
3.设甲、乙、丙体重分别为x,y,z,可知，x+y+z=150,y=2z,x>y+z,将第二个式子分别代入第一、三个式子，整理，可得z<25。
4.设三个角分别为x>y>z,x为钝角，z为较小锐角，x+y+z=180，y=2z，x>90,将第二个式子代入第一个，结合第三个式子，可知z<30。
‘伍’ 270分成两个组标准差是多少
不太明白题目的意思
‘陆’ 正负1，2，3倍标准偏差的概率，分别是多少
正负1倍标准偏差的概率 =68.3%
正负2倍标准偏差的概率 =95.5%
正负3倍标准偏差的概率 =99.7%
‘柒’ 何为2倍标准差
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。
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。
(7)2个标准差到底有多少扩展阅读：
离散度
标准差是反映一组数据离散程度最常用的一种量化形式，是表示精确度的重要指标。说起标准差首先得搞清楚它出现的目的。我们使用方法去检测它，但检测方法总是有误差的，所以检测值并不是其真实值。检测值与真实值之间的差距就是评价检测方法最有决定性的指标。
但是真实值是多少，不得而知。因此怎样量化检测方法的准确性就成了难题。这也是临床工作质控的目的：保证每批实验结果的准确可靠。
虽然样本的真实值是不可能知道的，但是每个样本总是会有一个真实值的，不管它究竟是多少。可以想象，一个好的检测方法，其检测值应该很紧密的分散在真实值周围。
如果不紧密，与真实值的距离就会大，准确性当然也就不好了，不可能想象离散度大的方法，会测出准确的结果。因此，离散度是评价方法的好坏的最重要也是最基本的指标。
‘捌’ 降钙素原结果大于正常值加2个标准差是多少
血清降钙素：<100ng/L，2个标准差：100ng/L*2＝200ng/L，大于正常值2个标准差：
>200ng/L，降钙素元的正常值就等同于标准差。
‘玖’ 置信区间里,样本平均值加减2个标准差表达的含义是什么
表明在2个标准差以内的值，如果样本是正态分布的，那么如果给定置信度为95%，那么对应系数是1.96，实际意义就是说有95%的样本落在平均值加减 2标准差这个范围内。
置信区间由样本统计量所构造的总体参数的估计区间，在统计学中，一个概率样本的置信区间是对这个样本的某个总体参数的区间估计。
置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度，其给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一个概率”。
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置信区间是一种常用的区间估计方法，所谓置信区间就是分别以统计量的置信上限和置信下限为上下界构成的区间。
对于一组给定的样本数据，其平均值为μ，标准偏差为σ，则其整体数据的平均值的100(1-α)%置信区间为(μ-Ζα/2σ , μ+Ζα/2σ) ，其中α为非置信水平在正态分布内的覆盖面积 ，Ζα/2即为对应的标准分数。
对于一组给定的数据，定义为观测对象，W为所有可能的观测结果，X为实际上的观测值，那么X实际上是一个定义在上，值域在W 上的随机变量。