Standard deviation
Standard deviation apparaît dans 2 domaines: statistiques, métrologie. Voici ce qu'il signifie pour les professionnels de chacun d'eux.
Standard deviation en statistiques
Distance typique des valeurs individuelles par rapport à leur moyenne, mesure de base de la dispersion, notée sigma ou s.
La Standard deviation (écart-type) de l'échantillon s est la racine carrée de la somme des écarts au carré par rapport à la moyenne divisée par n moins 1; sigma est la valeur réelle du procédé qu'elle estime. Le travail sur la qualité sépare le sigma à court terme, estimé au sein des sous-groupes à partir des étendues ou des étendues mobiles, du sigma à long terme ou global calculé à partir de toutes les données, et l'écart entre les deux mesure la variation entre les sous-groupes. Les variances s'additionnent pour des sources indépendantes; ce n'est pas le cas des écarts-types.
"Within-lot standard deviation is 0.8, overall is 1.9. Most of the spread is between lots."
Standard deviation en métrologie
La mesure habituelle de la dispersion dans un ensemble de valeurs, la racine carrée de la moyenne des écarts au carré par rapport à la moyenne.
Une mesure de dispersion. Pour n lectures, la standard deviation (écart-type) expérimentale s est la racine carrée de la somme des écarts au carré par rapport à la moyenne divisée par n moins 1. Dans les calculs d'incertitude, elle décrit la dispersion des lectures individuelles, c'est-à-dire la répétabilité, et elle constitue la forme que prend chaque incertitude-type. La standard deviation de la moyenne, s divisée par la racine carrée de n, s'applique lorsque la valeur rapportée est la moyenne de ces lectures.
"Standard deviation of the ten readings is 0.6 grams, but we report the mean, so that's 0.19 in the budget."