怎樣計算對數常态分配中的標準差

如果隨機變數X：｛x1，x2，…，xn｝服從對數常态分配，
那麼它的數學期望為：
E=（lnx1+lnx2+…+lnxn）/n；
它的標準差為：
σ=√{∑（i:1→n）[ln xi - E]²；/ n} .

平均差和標準差有什麼區別？哪一個更能反映離散程度？
想做個成績分析，看看幾個班分數的離散程度，是用平均差好呢，還是用標準差好？它們有什麼優點和缺點？
我自己的看法是，平均差對所有數據一視同仁，而標準差似乎更“偏向”偏差較大的數據.比如：
例一：
1,1,1,1,1，-1，-1，-1，-1，-1
標準差：1
平均差：1
例二：
5,0,0,0,0,0,0,0,0，-5
標準差：2.236067977
平均差：1
究竟哪一個更能反映離散程度？

平均差是反應各標誌值與算術平均數之間的平均差异，是各個數據與平均值差值的絕對值的平均數；標準差是離均差平方和平均後的方根，更能反映一個數据集的離散程度.
一般統計使用標準差更為廣泛，尤其是樣本量足够大的情况下，它更能反映數據的離散程度

首先3的n次方為2 ----log3（2）=nlog3（8）－log3（36）
=log3（8/36）=log3（2/9）=log3（2）+log3（1/9）
=n-2log3（3）
=n-2
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