在统计上，68–95–99.7规则（68–95–99.7 rule）是在正态疏散中，距平均值小于一位标-准差.两个标-准差.三个标-准差之内的百分比，更准确的数字是68.27%.95.45%及99.73%了。若用数学用语表现，其算式以下，这个内里X为正态疏散随机变量的视察值，μ为疏散的平均值，而σ为标-准差
Pr ( μ − 1 σ ≤ X ≤ μ + 1 σ ) ≈ 0.682689492137086
Pr ( μ − 2 σ ≤ X ≤ μ + 2 σ ) ≈ 0.954499736103642(布林带指-标)
Pr ( μ − 3 σ ≤ X ≤ μ + 3 σ ) ≈ 0.997300203936740
在试验科-学中有对应正态疏散的三西格马规则（three-sigma rule of thumb），是一位简易的推论，内容是“全部一切阿”的值都在平均值正负三个标-准差的范围内，也即是在试验上能够将99.7%的几率视为“全部肯定阿”了。
标-准差
标-准差是数值疏散的丈量,表现与平均数的分散水平.标-准差的记号是 σ （希腊语字母 西格马，英语 sigma,标-准差的单元和本数列一样.
公式很简易方差的平方根, 标-准差的公式以下u表现希望,
方差:离平均的平方差异的平均.方差是数据偏离平均数的水平.方差的单元和本数列不一样,能够以为是盘算标-准差的中心历程.
举个按例声明:样本53, 61, 49, 67, 55, 63
根据以下的措施来盘算方差
求数值的 平均
从每逐一位数值减去平均，然后求差的平方了。
求结局的平均了。
或者者能够用excel公式(STDEVP或者STDEV)来盘算:
(如果你不过想盘算一位单个数据集的标-准差，那么就除以n了。比如你有100个结业与清华人的利润，不过想领会这100私人组成的数据集的颠簸长短，那你就用除以n的标-准差公式了。
如果你想用单个数据集来预计所有(单个数据集在所有中)的标-准差，那就用除以n-1的标-准差公式了。比如你想把适才按例中这100私人当做一位样本，用这个样一开始预计出所有（一切结业与清华人的利润）的标-准差，那么就除以n-1的标-准差公式了。)
标-准差会通知你数据与平均数的分散水平，约68%的样本数据在一位标-准差范围内，如
√38.3333 = 6.19139
每一6个数，就有4个(6x68%)与平均数的误差在6.19139范围内
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