1Sigma精度是指在一个正态分布中，数据落在平均值（均值）一个标准差范围内的概率约为67%。要计算1Sigma精度，可以按照以下步骤进行：

计算平均值（均值）

平均值（μ）的计算公式为：

$$

\mu = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} x_i

$$

其中，$N$ 是数据的个数，$x_i$ 是每个数据点。

计算标准差（Standard Deviation）

标准差（σ）的计算公式为：

$$

\sigma = \sqrt{\frac{1}{N-1} \sum_{i=1}^{N} （x_i - \mu）^2}

$$

或者，如果假设数据符合正态分布且样本量足够大，也可以使用样本标准差（s）来估计：

$$

s = \sqrt{\frac{1}{N-1} \sum_{i=1}^{N} （x_i - \bar{x}）^2}

$$

其中，$\bar{x}$ 是样本均值。

计算1Sigma精度

1Sigma精度实际上就是标准差（σ）乘以1，因为1Sigma表示的是平均值加减一个标准差的范围。

因此，1Sigma精度的计算公式为：

$$

\text{1Sigma精度} = \sigma = \sqrt{\frac{1}{N-1} \sum_{i=1}^{N} （x_i - \mu）^2}

$$

或者使用样本标准差：

$$

\text{1Sigma精度} = s = \sqrt{\frac{1}{N-1} \sum_{i=1}^{N} （x_i - \bar{x}）^2}

$$

示例

假设有一组数据：$$[10, 12, 14, 16, 18, 20]$$

计算平均值

$$

\mu = \frac{10 + 12 + 14 + 16 + 18 + 20}{6} = \frac{90}{6} = 15

$$

计算标准差

$$

\sigma = \sqrt{\frac{1}{6-1} \left[ （10-15）^2 + （12-15）^2 + （14-15）^2 + （16-15）^2 + （18-15）^2 + （20-15）^2 \right]}

$$

$$

\sigma = \sqrt{\frac{1}{5} \left[ 25 + 9 + 1 + 1 + 9 + 25 \right]}

$$

$$

\sigma = \sqrt{\frac{80}{5}} = \sqrt{16} = 4

$$

计算1Sigma精度

$$

\text{1Sigma精度} = \sigma = 4

$$

因此，这组数据的1Sigma精度是4。

建议

在实际应用中，可以使用电子表格软件（如Excel）中的函数来计算标准差和1Sigma精度，例如使用 `STDEV.P` 或 `STDEV.S` 函数计算样本或总体标准差，然后将其乘以1即可得到1Sigma精度。