如下参考:
1.首先选择最后一个标准偏差来显示复制的单元格,如下图所示。
2.点击[start]-[autosum]旁边的三角形,就会出现一个下拉菜单。点击【其他功能】如下图所示。
3.出现[insertfunction]窗口,点击[selectcategory],选择[all],找到standarddeviation[STDEVP]函数,如下图所示。
4.单击ok后,单击箭头所指的位置并选择数据,如下图所示。
5.选择后,点击“ok”,可以看到计算出的标准差,如下图所示。
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。
:√[∑di^2/(n-1)]=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。
参考资料来源:百度百科-均方根误差
“标准误”是描述样本简单分布偏离情况的数据。换句话说,它可以用来描述一个样本的准确度。很多情况下,使用标准误需要假设数据服从正态分布。标准误的概念。一组数据的标准误,可以描述数据的分散程度。样本的标准误通常是用“s”来表示的。标准误的计算公式如上。
总体均值的概念。总体均值是包括样本在内的所有数字的平均值——换句话说,是所有数据的均值,不是一个样本的均值。
算术平均数的计算方法。算术平均数就是简单的“平均”:一组数据的和,除以数据的个数。
样本均值。来自统计总体中的一个样本的算数平均值,就称为“样本均值”。它是总体的一部分的算数平均值,表示方法如下:
正态分布的概念。正态分布,是最常用的分布。它是中心对称的,峰值是数据的平均数。正态分布的图形像个钟,均值两侧图形平缓向下。平均值左侧数据占百分之五十,右侧数据占百分之五十。正态分布图形的扩散程度是由标准误决定的。
方法 2
计算标准误
1
计算样本平均值。要求标准误,你要先求出标准差(因为标准差s,是计算标准误公式的一部分)。先求出样本的均值,样本均值是x1、x2…xn的算数平均值。计算公式见上图。
例如,计算5个硬币重量的标准误,数据见表格:
你要将每个硬币的重量带入公式中,像这样:
2
用每个数据减去平均值,然后再平方。求出平均值后,你要用表中的每个数据减去平均值,然后再求平方。
3
由样本均值,计算总偏差。总偏差是这些平方差的均值。将所有的平方值加起来。
方程给出了由样本均值计算总的二次偏差的方法。注意,差值的符号没有影响。
4
由样本均值计算总的二次偏差。知道总的偏差之后,你就可以除以n-1,计算出平均偏差。
5
求出标准差。现在,你已经有了计算标准差s的所有必需数据。
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