2sigma和3sigma的区别

2、sigma和3sigma是统计学中常用的标准差倍数。标准差是用来衡量数据集中的离散程度的统计指标。2sigma表示在正态分布中，约有95%的数据点会落在平均值加减两倍标准差的范围内。换句话说，如果一个数据点的值超过平均值加减两倍标准差的范围，那么它被认为是异常值或者离群值。

而3sigma则表示在正态分布中，约有99.7%的数据点会落在平均值加减三倍标准差的范围内。这意味着如果一个数据点的值超过平均值加减三倍标准差的范围，那么它极有可能是一个异常值。

使用2sigma和3sigma的概念可以帮助我们判断数据点是否偏离了正常的分布范围。在实际应用中，如果我们希望筛选出异常值或者离群值，可以使用3sigma的标准；如果我们只是想了解数据的整体分布情况，可以使用2sigma的标准。

总结起来，2sigma和3sigma的区别在于所包含的数据点的比例和对异常值的敏感程度。3sigma的范围更广，包含了更多的数据点，但也更加敏感于异常值的存在。