標準動差

在機率論和統計學中，一個機率分布的標準動差是經過標準化後的主動差（通常是較高階的主動差）。標準化通常是將其除以標準差的過程，這樣做可以使得標準動差對縮放和離散程度皆能保持一致， 在比較不同機率分布的形狀時更為方便。

定義

設X為一隨機變數，其機率密度函數為f、平均值為 ${\textstyle \mu =\mathrm {E} [X]}$ (一階原動差)，則第k階標準動差為${\frac {\mu _{k}}{\sigma ^{k}}}\!$， 其中$\mu _{k}$是第k階主動差：

$\mu _{k}=\operatorname {E} \left[(X-\mu )^{k}\right]=\int _{-\infty }^{+\infty }(x-\mu )^{k}f(x)\mathrm {d} x$

$\sigma ^{k}$為標準差的k次方：

$\sigma ^{k}={\Bigl (}{\sqrt {\mathrm {E} [(X-\mu )^{2}]}}{\Bigr )}^{k}$

以通式表示：

${\hat {\mu }}_{k}={\frac {\mu _{k}}{\sigma ^{k}}}={\frac {\operatorname {E} \left[(X-\mu )^{k}\right]}{(\operatorname {E} \left[(X-\mu )^{2}\right])^{k/2}}}$

性質

• 主動差為k次齊次函數：$\mu _{k}(\lambda X)=\lambda ^{k}\mu _{k}(X)$
• 標準動差具有縮放不變性。
• 由於上述標準動差的定義中將動差的因次消除了，因此標準動差為無因次量。

常用的標準動差

以下列出前4個標準動差：

階數 k	定義	說明
1	${\hat {\mu }}_{1}={\frac {\mu _{1}}{\sigma ^{1}}}={\frac {\operatorname {E} \left[(X-\mu )^{1}\right]}{(\operatorname {E} \left[(X-\mu )^{2}\right])^{1/2}}}=0$	一階標準動差恆為0， 因為一階主動差恆為0。
2	${\hat {\mu }}_{2}={\frac {\mu _{2}}{\sigma ^{2}}}={\frac {\operatorname {E} \left[(X-\mu )^{2}\right]}{(\operatorname {E} \left[(X-\mu )^{2}\right])^{2/2}}}=1$	二階標準動差恆為1， 因為二階主動差即為變異數$\sigma ^{2}$。
3	${\hat {\mu }}_{3}={\frac {\mu _{3}}{\sigma ^{3}}}={\frac {\operatorname {E} \left[(X-\mu )^{3}\right]}{(\operatorname {E} \left[(X-\mu )^{2}\right])^{3/2}}}$	三階標準動差用於定義偏度。
4	${\hat {\mu }}_{4}={\frac {\mu _{4}}{\sigma ^{4}}}={\frac {\operatorname {E} \left[(X-\mu )^{4}\right]}{(\operatorname {E} \left[(X-\mu )^{2}\right])^{4/2}}}$	四階標準動差用於定義峰度。

參見

• 主動差
• 動差