SD与SEM有区别吗

SD是标准偏差，反映的是样本变量值的离散程度。SEM是标准误差，反映的是样本均数之间的变异。

SD为样本标准差 ，根据标准差SD能反映变量值的离散程度 。正负值就是在计算好的SD上加个正负号， 表示在这个范围内波动；在平均值上加上或者减去这个数字，都认为在正常范围内 。

标准差的统计学常用符号为s，医学期刊常用SD表示。标准差是一个极为重要的离散度指标，常用于表示变量分布的离散程度 。对于一组变量，只用平均数来描写其集中趋势是不全面的，还需要用标准差来描写其离散趋势。标准差用公式表示为:s= ∑（x-ˉx） 2 n-1由上式可见，标准差的基本内容是离均差，即（x-ˉx）。它说明一组变量值（x）与其算术均数（ˉx）的距离，故能描述变异大小。s小表示个体间变异小，即变量值分布较集中、整齐s大表示个体间变异大，即各变量值分布较分散。

SEM是样品标准差，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。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。因此，标准误是统计推断可靠性的指标。

拓展资料

生物统计学是生物数学中最早形成的一大分支，它是在用统计学的原理和方法研究生物学的客观现象及问题的过程中形成的，生物学中的问题又促使生物统计学中大部分基本方法进一步发展。生物统计学是应用统计学的分支，它将统计方法应用到医学及生物学领域，在此，数理统计学和应用统计学有些重叠。

参考资料百度百科—生物统计学

SAS系统全称为Statistics Analysis System，最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS软件。SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。SAS现在的版本为9.0版，大小约为1G。经过多年的发展，SAS已被全世界120多个国家和地区的近三万家机构所采用，直接用户则超过三百万人，遍及金融、医药卫生、生产、运输、通讯、政府和教育科研等领域。在英美等国，能熟练使用SAS进行统计分析是许多公司和科研机构选材的条件之一。在数据处理和统计分析领域，SAS系统被誉为国际上的标准软件系统，并在96～97年度被评选为建立数据库的首选产品。堪称统计软件界的巨无霸。在此仅举一例如下：在以苛刻严格著称于世的美国FDA新药审批程序中，新药试验结果的统计分析规定只能用SAS进行，其他软件的计算结果一律无效！哪怕只是简单的均数和标准差也不行！由此可见SAS的权威地位。

在畜牧业中，我们会从生产中获取很多数据以评估生产成绩和分析产品质量，这些庞杂的数据只有经过科学系统的整理分析才能得出有指导意义的结果，这时SAS统计软件就可以帮助我们了。

如果是学生，那么SAS软件的最直接用处就是用于分析实验数据，是一项必需掌握的工具。

1.进行相关数据的检查，并且完成数据的优化

sem是做什么的，其实每天早上他们首先要完成的是，竞价网站上各项数据的检查。按照公司制定好的相应考核表格，对各项数据进行检查并填入表格当中，而检查的项目一般都包括：网站打开是不是正常的，其中有没有死的链接。如果有马上就要去掉。同时要附带的检查一下网站的其它相关功能是不是正常，如果不正常需要联系技术人员解决。同时还要查看目前正在做的关键词，是不是存在着竞争对手，如果有竞争对手，及时做出相关的调整。

2.根据关键词排名情况，做出价格的调整，做好优化提升点击率

sem是做什么的，其实他们每天都要时刻关注，竞价排名关键词的点击情况。如果说某个关键词点击率比较低，那就要去调整其价格。同样的道理，如果是点击率高的，也进行一些价格上面的调整。同时要对月度以内使用的关键词情况，做出一个相应的统计比较。在完成了关键词价格的调整后，在当天以内要进行细致的观察比较，以检查调整是否存在不合理性。同时还应该与客服人员多做沟通，了解一下大多数转化，都是由哪些关键词形成的。如果有新的关键词，马上把转化率低的替换掉。

3.对账户内预算做出调整，对关键词做好调整

sem是做什么的，其实他们做的事情，就是不断的监测各项数据，对各项数据及关键词及时的做出调整。竞价账户内的预算是否足够，每天都要不定时的看看账户内的消费情况。同时对于所用到的关键词，要灵活的进行替换，增加。一般来讲这项工作一周内进行一次为好。要记得经常与SEO沟通，为他们提供一些易于转化的关键词，提高SEO方面的转化率。他们的工作内容还包括了，要及时的与各级主管做沟通，为整个项目的发展提出，更好的优化建议和策略来。一个认真且负责的SEM，一定会主动的去做一些，利于自己做数据分析的表格出来，日常当中就可以通过这些表格，进行各项数据的优化。

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