Por lo tanto, si usted sólo quiere tener dos de estas muestras, se reunió en uno de los que ha:
$\sigma_1 = \sqrt{\frac{1}{n_1}\Sigma_{i = 1}^{n_1} (x_i - \mu_1)^2}$
$\sigma_2 = \sqrt{\frac{1}{n_2}\Sigma_{i = 1}^{n_2} (y_i - \mu_2)^2}$
donde $\mu_1$ $\mu_2$ son medios.
Para agregar a ellos se tiene:
$\sigma = \sqrt{\frac{1}{n_1 + n_2}\Sigma_{i = 1}^{n_1 + n_2} (z_i - \mu)^2}$
que no es sencillo, ya que la nueva media de $\mu$ es diferente de$\mu_1$$\mu_2$.
La fórmula final es:
$\sigma = \sqrt{\frac{n_1\sigma_1^2 + n_2 \sigma_2^2+ n_1(\mu_1-\mu)^2 +n_2(\mu_2-\mu)^2}{n_1 + n_2 }}$
Usted puede leer más información aquí: http://en.wikipedia.org/wiki/Standard_deviation