1樓：泰匯園林
估計標準誤差（se）是說明實際值與其估計值之間相對偏離程度的指標，主要用來衡量回歸方程的代表性。估計標準誤差，即因變數y的實際值與迴歸方程求出的估計值之間的標準誤差，估計標準誤差越小，迴歸方程擬合程度越好。
估計標準誤差的值越小，則估計量與其真實值的近似誤差越小，但不能認為估計量與真實值之間的絕對誤差就是估計標準誤差。估計標準誤差與判定係數相反，se反映了**值與真實值之間誤差的大小，se越大說明擬合度越低。
擴充套件資料
估計標準誤差是度量各觀測點在直線周圍分散程度的一個統計量，反映了實際觀測值yi與迴歸估計值之間的差異程度。並且標準誤差越大，迴歸方程的代表性越小。估計樣本值在期望值（平均值）附近的波動範圍，波動範圍越大表明樣本值越不穩定。
迴歸直線與各觀測點的接近程度成為迴歸直線對資料的擬合優度，而評判直線擬合優度需要一些指標，其中一個就是判定係數。如果一個迴歸直線**非常準確，那麼它就需要讓來自x的影響儘可能的大，而讓來自無法**干擾項的影響儘可能的小，也就是說x影響佔比越高，**效果就越好。
2樓：匿名使用者
估計標準誤差 :
實際值與平均值的總誤差中，迴歸誤差與剩餘誤差是此消彼長的關係。因而回歸誤差從正面測定線性模型的擬合優度，剩餘誤差則從反面來判定線性模型的擬合優度。統計上定義剩餘誤差除以自由度n – 2所得之商的平方根為估計標準誤。：
其公式為
（5.10）
式中： 為估計標準誤差，n-2是自由度。
在迴歸分析中，估計標準誤差越小，表明實際值越緊靠估計值，迴歸模型擬合優度越好；反之，估計標準誤差越大，則說明實際值對估計值越分散，迴歸模型擬合越差。
實際工作中也可用下列簡捷公式 （5.11）
以例題2計算：
(萬元) 或
作為迴歸模型擬合優度的判斷和評價指標，估計標準誤顯然不如判定係數r2.
r2 是無量綱係數，有確定的取值範圍 (0—1)，便於對不同資料迴歸模型擬合優度進行比較；而估計標準誤差是有計量單位的，又沒有確定的取值範圍，不便於對不同資料迴歸模型擬合優度進行比較。
但是，估計標準誤差在迴歸分析中仍然是一個重要的指標，因為它還是用自變數估計因變數時確定置信區間的尺度，用x對y進行估計的置信區間為：
（5.12）
因此，可以推斷有68.27%的y落在y±1sxy以內，有95.45%的y落在y±2sxy以內，有99.
73%的y落在y±3sxy以內。這是在大樣本條件下的區間估計。如果樣本n<30，就要用 t 分佈來確定置信區間，在給定置信度 1 - a時，y的某一數值的置信區間為：
（5.13）
其中ta/2(n-2)可查 t 分佈表得到，x0為給定的自變數的某一數值。
如例2中： x0=8萬件
y0=150.51萬元
sxy =9.77 x=5.04; 當a=0.05時，即以95%的置信度估計，查 t 表得 t0。025(5-2)=3.1824 。則y的置信區間為：
也即當產量為8萬件時，有95%的把握估計生產成本在107.23 ——193.79萬元之間。
3樓：匿名使用者
統計學上的名詞,一般用來進行科學化管理分析估計標準誤差"= standard error estimate估計標準誤差" 在工具書中的解釋
1、說明迴歸方程推算結果準確程度的分析指標,反映迴歸直線代表性大小的分析指標。估計標準誤差是指因變數數列的實際觀察值(或稱實際值)y,與根據迴歸方程式求出估計值yc,兩者離差平方和平均數的平方根
4樓：匿名使用者
百分之0.......
什麼是估計誤差和估計標準誤差
5樓：泰匯園林
估計標準誤差（se）是說明實際值與其估計值之間相對偏離程度的指標，主要用來衡量回歸方程的代表性。估計標準誤差，即因變數y的實際值與迴歸方程求出的估計值之間的標準誤差，估計標準誤差越小，迴歸方程擬合程度越好。
估計標準誤差的值越小，則估計量與其真實值的近似誤差越小，但不能認為估計量與真實值之間的絕對誤差就是估計標準誤差。估計標準誤差與判定係數相反，se反映了**值與真實值之間誤差的大小，se越大說明擬合度越低。
擴充套件資料
估計標準誤差是度量各觀測點在直線周圍分散程度的一個統計量，反映了實際觀測值yi與迴歸估計值之間的差異程度。並且標準誤差越大，迴歸方程的代表性越小。估計樣本值在期望值（平均值）附近的波動範圍，波動範圍越大表明樣本值越不穩定。
迴歸直線與各觀測點的接近程度成為迴歸直線對資料的擬合優度，而評判直線擬合優度需要一些指標，其中一個就是判定係數。如果一個迴歸直線**非常準確，那麼它就需要讓來自x的影響儘可能的大，而讓來自無法**干擾項的影響儘可能的小，也就是說x影響佔比越高，**效果就越好。
6樓：匿名使用者
估計誤差，是指資料處理過程中對誤差的估計，有多種統計表示方式。
估計標準誤差 ，是實際值與平均值的總誤差中,迴歸誤差與剩餘誤差是此消彼長的關係.因而回歸誤差從正面測定線性模型的擬合優度,剩餘誤差則從反面來判定線性模型的擬合優度.統計上定義剩餘誤差除以自由度n – 2所得之商的平方根為估計標準誤.：
在迴歸分析中,估計標準誤差越小,表明實際值越緊靠估計值,迴歸模型擬合優度越好；反之,估計標準誤差越大,則說明實際值對估計值越分散,迴歸模型擬合越差.
什麼是估計標準誤差?它有什麼作用?
7樓：月似當時
估計標準誤差是說明實際值與其估計值之間相對偏離程度的指標，主要用來衡量回歸方程的代表性。
估計標準誤差的值越小，則估計量與其真實值的近似誤差越小，但不能認為估計量與真實值之間的絕對誤差就是估計標準誤差。計算標準誤差時從理論上講需要所有可能樣本的資料，而在實際應用中，往往是根據一個樣本的資料來計算標準誤差的。
擴充套件資料作用：①它可以說明迴歸方程的理論值代表相應實際值的代表性大小;
②它可以說明以迴歸直線為中心的所有相關點的離散程度;
③它可以反映兩變數之間相關的密切程度;
④它可以表明迴歸方程實用價值的大小。
估計標準誤差的作用？
8樓：
1、它可以說明迴歸方程的理論值代表相應實際值的代表性大小；
2、它可以說明以迴歸直線為中心的所有相關點的離散程度；
3、它可以反映兩變數之間相關的密切程度；
4、它可以表明迴歸方程實用價值的大小。
估計標準誤差的值越小，則估計量與其真實值的近似誤差越小，但不能認為估計量與真實值之間的絕對誤差就是估計標準誤差。
估計量用來估計未知總體的引數，它有時也被稱為估計子；一次估計是指把這個函式應用在一組已知的資料集上，求函式的結果。對於給定的引數，可以有許多不同的估計量。我們通過一些選擇標準從它們中選出較好的估計量，但是有時候很難說選擇這一個估計量比另外一個好。
擴充套件資料計算公式：
絕對誤差計算公式：示值 - 標準值（即測量值與真實值之差）例如，使用分析天平稱量兩個物體的質量各為1.5268g和0.
1526g，假定兩者的真實值分別為1.5267g和0.1525g，則兩者稱量的絕對誤差分別為：
e1 = 1.5268-1.5267 = +0.0001ge2 = 0.1526-0.1525= +0.0001g
9樓：匿名使用者
標準誤差不是測量值的實際誤差，也不是誤差範圍，它只是對一組測量資料可靠性的估計。標準誤差小，測量的可靠性大一些，反之，測量就不大可靠。進一步的分析表明，根據偶然誤差的高斯理論，當一組測量值的標準誤差為σ時，則其中的任何一個測量值的誤差εi有68．3%的可能性是在（－σ，＋σ）區間內。
所以呢，它就是為了提高結論的準確性而誕生的。
10樓：匿名使用者
估計樣本值在期望值（平均值）附近的波動範圍，波動範圍越大表明樣本值越不穩定
標準誤差的概念，什麼是標準誤差
11樓：
在相同測量條件下進行的測量稱為等精度測量，例如在同樣的條件下，用同一個遊標卡尺測量銅棒的直徑若干次，這就是等精度測量。對於等精度測量來說，還有一種更好的表示誤差的方法，就是標準誤差。
標準誤差定義為各測量值誤差的平方和的平均值的平方根，故又稱為均方誤差。
設n個測量值的誤差為ε1、ε2……εn，則這組測量值的標準誤差σ等於：
(此處為一公式，顯示不出來，你看下文字就可以知道這個公式是什麼樣的。）
由於被測量的真值是未知數，各測量值的誤差也都不知道，因此不能按上式求得標準誤差。測量時能夠得到的是算術平均值（），它最接近真值（n），而且也容易算出測量值和算術平均值之差，稱為殘差（記為v）。理論分析表明①可以用殘差v表示有限次（n次）觀測中的某一次測量結果的標準誤差σ，其計算公式為
(此處為一公式，顯示不出來，你看下文字就可以知道這個公式是什麼樣的。）
對於一組等精度測量（n次測量）資料的算水平均值，其誤差應該更小些。理論分析表明，它的算術平均值的標準誤差。有的書中或計算器上用符號s表示）與一次測量值的標準誤差σ之間的關係是
(此處為一公式，顯示不出來，你看下文字就可以知道這個公式是什麼樣的。）
需要注意的是，標準誤差不是測量值的實際誤差，也不是誤差範圍，它只是對一組測量資料可靠性的估計。標準誤差小，測量的可靠性大一些，反之，測量就不大可靠。進一步的分析表明，根據偶然誤差的高斯理論，當一組測量值的標準誤差為σ時，則其中的任何一個測量值的誤差εi有68．3%的可能性是在（－σ，＋σ）區間內。
世界上多數國家的物理實驗和正式的科學實驗報告都是用標準誤差評價資料的，現在稍好一些的計算器都有計算標準誤差的功能，因此，瞭解標準誤差是必要的。
平均標準誤差和估計標準誤差有什麼區別
12樓：黑魔丶爵士
標準誤差不是測量值的實際誤差，也不是誤差範圍，它只是對一組測量資料可靠性的估計。標準誤差小，測量的可靠性大一些，反之，測量就不大可靠。進一步的分析表明，根據偶然誤差的高斯理論，當一組測量值的標準誤差為σ時，則其中的任何一個測量值的誤差εi有68．3%的可能性是在（－σ，＋σ）區間內。
所以呢，它就是為了提高結論的準確性而誕生的。
估計標準誤差是反映（）
13樓：墨陌沫默漠末
實際值與其估計值之間相對偏離程度。
估計標準誤差（se）是說明實際值與其估計值之間相對偏離程度的指標，主要用來衡量回歸方程的代表性。
估計標準誤差的值越小，則估計量與其真實值的近似誤差越小，但不能認為估計量與真實值之間的絕對誤差就是估計標準誤差。
隨著樣本數（或測量次數）n的增大，標準差趨向某個穩定值，即樣本標準差s越接近總體標準差σ，而標準誤差則隨著樣本數（或測量次數）n的增大逐漸減小，即樣本平均數越接近總體平均數μ；
故在實驗中也經常採用適當增加樣本數（或測量次數）使n增大的方法來減小實驗誤差，但樣本數太大意義也不大。
標準差是最常用的統計量，一般用於表示一組樣本變數的分散程度；標準誤差一般用於統計推斷中，主要包括假設檢驗和引數估計，如樣本平均數的假設檢驗、引數的區間估計與點估計等。
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