算术平均值的标准偏差c

算术平均值的标准偏差通常用符号 $\sigma$ 表示，计算公式如下：

$$
\sigma = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x})^2}{n}}
$$

其中，$n$ 表示样本数量，$x_i$ 表示第 $i$ 个样本的值，$\bar{x}$ 表示样本的算术平均值。

标准偏差 $\sigma$ 可以衡量数据的离散程度，即样本的数据分布是否集中在平均值附近。如果标准偏差较小，说明数据比较集中，反之则说明数据比较分散。

相关问题

算术平均值，几何平均值

算术平均值是一组数值的总和除以数值的个数。几何平均值是一组数值的乘积的n次方根，其中n是数值的个数。

根据引用\[1\]中的结果，四种平均数的大小关系是：调和平均 < 几何平均 < 算术平均 < 均方根。

根据引用\[2\]中的结果，调和平均值为0.009，几何平均值为0.119，算术平均值为0.509。

在金融领域，几何平均值比算术平均值更为严格。因为几何平均值对于极端值更为敏感，可以更好地反映投资回报率的整体表现。如果使用算术平均值，可能会掩盖掉某些年份的低回报率，导致对整体表现的误判。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [几何平均详解，及其与算术平均、调和平均、均方根的关系](https://blog.csdn.net/qq_22828175/article/details/107362531)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [算术平均、几何平均、平方平均、调和平均](https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/51779444)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

编写程序，逐个读入n个整数，求这组数值的算术和、算术平均值和标准差

好的，以下是 Python 代码实现：

import math

n = int(input("请输入整数的个数："))

sum = 0  # 算术和
square_sum = 0  # 平方和

for i in range(n):
    num = int(input("请输入第{}个整数：".format(i+1)))
    sum += num
    square_sum += num ** 2

mean = sum / n  # 算术平均值
std_dev = math.sqrt(square_sum / n - mean ** 2)  # 标准差

print("算术和：", sum)
print("算术平均值：", mean)
print("标准差：", std_dev)

程序首先读入整数的个数 `n`，然后使用循环读入 `n` 个整数，并且计算它们的算术和 `sum` 和平方和 `square_sum`。

接着，程序计算算术平均值和标准差，其中算术平均值等于总和除以个数，而标准差等于平方和除以个数减去平均值的平方，再开根号。

最后，程序输出算术和、算术平均值和标准差。

你可以通过输入一组整数来测试这个程序。