标准误的计算公式?

发布网友发布时间：2023-12-23 09:06

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热心网友时间：2024-11-23 19:42

标准误差的计算公式如下：
SE = sqrt(Σ(y - ȳ)² / (n - k - 1))
其中：
SE 是回归方程估计标准误差
Σ 表示求和符号
y 是观测值的实际值
ȳ 是观测值的预测值（回归方程所给出的值）
n 是样本观测值的数量
k 是回归模型中自变量的数量（包括常数项）回归方程估计标准误差（Standard Error of Estimation，也称为标准误差）是衡量回归模型预测误差的统计度量。它表示观测值与回归线（或回归方程）之间的平均离散程度。
在计算标准误差时，我们将每个观测值的预测值与实际值之差的平方进行求和，并除以自由度（n-k-1）后取平方根。标准误差越小，表示回归模型的拟合程度越好。
需要注意的是，标准误差并不是回归系数的度量，而是衡量整个模型的拟合程度。如果你想了解回归系数的标准误差，可以查看回归模型的输出结果，其中通常包含了每个回归系数的标准误差估计。

热心网友时间：2024-11-23 19:43

标准误等于标准差除以N的根号。
标准误的计算公式是标准误等于标准差除以N的根号。标准误英文StandardError衡量对应样本统计量抽样误差大小的尺度，标准误用来衡量抽样误差，标准误越小表明样本统计量与总体参数的值越接近，样本对总体越有代表性，用样本统计量推断总体参数的可靠度越大。