standard error（标准差（Standard Error）和T统计量（T-Statistic）之间有什么关系及差异）

本文目录

• 标准差（Standard Error）和T统计量（T-Statistic)之间有什么关系及差异
• standard error怎么算
• 标准差（standard error）计算公式是什么
• white-standarderror干嘛用的
• standard deviation 和standard error的区别，能讲的通俗些吗
• 什么是Standard_Error

标准差（Standard Error）和T统计量（T-Statistic)之间有什么关系及差异

一、标准差（Standard Error）和T统计量（T-Statistic)之间并没有直接的关系，两者是不同性质的数学用语。

1、标准差：标准差能反映一个数据集的离散程度，平均数相同的两组数据，标准差未必相同。

2、T统计量：用于根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值。

二、标准差（Standard Error）和T统计量（T-Statistic）有3点不同：

1、两者的意义不同：

（1）标准差的意义：由于方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，人们难以直观的衡量，所以常用方差开根号换算回来这就是我们要说的标准差。

在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1），它是意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以自由度是n-1。

（2）T统计量的意义：t统计量分布曲线形态与n（确切地说与自由度df）大小有关。与标准正态分布曲线相比，自由度df越小，t分布曲线愈平坦，曲线中间愈低，曲线双侧尾部翘得愈高；自由度df愈大，t分布曲线愈接近正态分布曲线，当自由度df=∞时，t分布曲线为标准正态分布曲线。

2、两者的特征不同：

（1）标准差的特征：标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的，通常用M±SD来表示，表示样本某个数据观察值相距平均值有多远.标准差受到极值的影响。标准差越小，表明数据越聚集；标准差越大，表明数据越离散。

（2）T统计量的特征：以0为中心，左右对称的单峰分布；t分布是一簇曲线，其形态变化与n（确切地说与自由度df）大小有关。自由度df越小，t分布曲线越低平；自由度df越大，t分布曲线越接近标准正态分布（u分布）曲线；随着自由度逐渐增大，t分布逐渐接近标准正态分布。

3、两者的应用不同：

（1）标准差的应用：标准差指统计上用于衡量一组数值中某一数值与其平均值差异程度的指标。标准差被用来评估价格可能的变化或波动程度。标准差越大，价格波动的范围就越广，股票等金融工具表现的波动就越大。

（2）T统计量的应用：T统计量是数理统计中的一种重要的理论分布，是许多统计方法的理论基础。正态分布有两个参数，μ和σ，决定了正态分布的位置和形态。

standard error怎么算

这是估计的标准误差，是残差均方开根号的值，残差均方等于残差平方和除以自由度，残差平方和等于总平方和减去回归平方和。

标准误(SEM)英文：StandardErrorofMean标准误标准误，即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反映的是样本均数之间的变异。

准确的来说，标准误差与标准偏差不是一个概念。标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，而计算标准偏差时常用到贝塞尔公式。

扩展资料：

标准差是方差的算术平方根。

标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。

标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差。

：√=Re，（式中:n为测量次数）；

第一组有以下三个样本：3，4，5

第二组有以下三个样本：2，4，6

这两组的平均值都是4，但是第一组的三个数值相对更靠近平均值，也就是离散程度小，均方差就是表示这个的。

标准差（standard error）计算公式是什么

计算公式为：

1、（SD）标准差，在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。

2、SD为非负数值， 与测量资料具有相同单位。一个总量的标准差或一个随机变量的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别

【SD】又叫标准差，又常称均方差，但不同于均方误差，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近，标准差是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。

white-standarderror干嘛用的

sd是standarddeviation翻译成标准差 se是standarderror翻译成标准误 SE=SD/根号下n 在实验中单次测量总是难免会产生误差，为此我们经常测量多次，然后用测量值的平均值表示测量的量，并用误差条来表征数据的分布，其中误差条的高度为±标准误。 标准差（standarddeviation,STD） 　　表示的就是样本数据的离散程度。标准差就是样本平均数方差的开平方，标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的，通常用M±SD来表示，表示样本某个数据观察值相距平均值有多远。从这里可以看到，标准差收到极值的影响。标准差越小，表明数据越聚集；标准差越大，表明数据越离散。标准差的大小因测验而定，如果一个测验是学术测验，标准差大，表示学生分数的离散程度大，更能够测量出学生的学业水平；如果一个侧样测量的是某种心理品质，标准差小，表明所编写的题目是同质的，这时候的标准差小的更好。标准差与正态分布有密切联系：在正态分布中，1个标准差等于正态分布下曲线的68.26%的面积，1.96个标准差等于95%的面积。这在测验分数等值上有重要作用。 标准误（standarderror,SE) 　　表示的是抽样的误差。因为从一个总体中可以抽取出无数多种样本，每一个样本的数据都是对总体的数据的估计。标准误代表的就是当前的样本对总体数据的估计，标准误代表的就是样本均数与总体均数的相对误差。标准误是由样本的标准差除以样本人数的开平方来计算的。从这里可以看到，标准误更大的是受到样本人数的影响。样本人数越大，标准误越小，那么抽样误差就越小，就表明所抽取的样本能够较好地代表样本。

standard deviation 和standard error的区别，能讲的通俗些吗

standard deviation 是标准差 表示一组数值之间的离散程度计算公式：简单来说就是一组数据的每一个数与该组数据的平均值比较，通过得出来的数值看这组数据的离散程度。比如，全班男同学身高都差不多是1.75m，那么我们可以说这个班的男生身高标准差很小，因为大家都接近平均值就是说数据很集中。可是，五个姚明，十个潘长江组成一组，嗯，这个身高数据很离散，参差不齐，标准差很大....standard error 是标准误 是样本统计量的标准差在现实中，我们无法得知总体情况，总是以样本的分布情况去推断总体。比如，我国在校大学生每月伙食费用是多少。对于这个问题，我们不能全国范围统计各大高校每个同学的伙食费，于是，我们就用样本推断总体大概情况以得出我们所需要的数据。比如，抽取我国都东西南北部分高校部分同学的伙食费进行研究。而此时，标准误产生了。它是衡量样本抽样的误差的指标。再举一个例子说清楚问题。比如总体是1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 总体平均数是：5.5而甲对总体进行抽样，可能得到 5 8 3 2 平均数是4.5乙进行抽样，得到 3 7 9 2 平均数5.25丙抽样，得到 4 6 9 2 4 1 平均数为4.3丁...............................平均数为x那么，4.5， 5.25 ，4.3.........x 组成一个新分布，这是一个以样本平均数为分布的，那么这个分布的标准差是什么呢？利用公式，我们可以得出这个分布的标准差，而这个标准差就是标准误。（当然这个分布的统计量有平均数，标准差，方差，相关系数等等。而我们这里以平均数为栗子。）如果知道总体的标准差，如果，不知道总体的标准差，用样本的标准差，采用它的无偏估计简单说就是统计量（样本）的标准差

什么是Standard_Error

标准误差（Standard error） 在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量， 例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次， 这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示 误差 的方法，就是标准误差。