标准差很容易理解，总体和样本都可以计算。
但是标准误似乎是取样过程中产生的。我们实际碰到的问题都是分析样本，因此都涉及到取样误差的产生。问题是如何计算这个抽样误差呢？在不同的统计分析里面似乎有不同的计算方法，把我搞的头都大了。谁能把它说清楚吗？
但是标准误似乎是取样过程中产生的。我们实际碰到的问题都是分析样本，因此都涉及到取样误差的产生。问题是如何计算这个抽样误差呢？在不同的统计分析里面似乎有不同的计算方法，把我搞的头都大了。谁能把它说清楚吗？
不明白统计中的标准误怎么算的
标准差是样本的标准差，而标准误也是一种标准差，只是其“样本”是均值，至于公式怎写就不用说了。
我们用样本的标准差作为尺度，来描述或衡量分布。
（鄙人在本论坛贴过一幅维也纳的一个大学网页上关于标准差的漫画，http://cos.name/bbs/read.php?tid=15608 ）
标准误作为一种特殊的标准差，也是用来衡量均值的分布的，它也有所谓2西格玛或3西格玛区间。统计软件中往往输出标准误时给出它的95%置信区间（大约2西格玛区间）。
你可以用R语言做一个实验。
A 发生正态随机数100个（多少可自定）。画出其分布图。计算其均值。
B 把 A 做 100遍，把100个均值存起来，画出均值的分布图。
于是我们发现均值的分布图比样本的分布要尖得多，其标准差（均值的标注差，也就是标准误）比样本标准差要小得多。你可以验算一下，标准差和标准误之间的数量关系，是不是大体上符合标准误的公式。
我们用样本的标准差作为尺度，来描述或衡量分布。
（鄙人在本论坛贴过一幅维也纳的一个大学网页上关于标准差的漫画，http://cos.name/bbs/read.php?tid=15608 ）
标准误作为一种特殊的标准差，也是用来衡量均值的分布的，它也有所谓2西格玛或3西格玛区间。统计软件中往往输出标准误时给出它的95%置信区间（大约2西格玛区间）。
你可以用R语言做一个实验。
A 发生正态随机数100个（多少可自定）。画出其分布图。计算其均值。
B 把 A 做 100遍，把100个均值存起来，画出均值的分布图。
于是我们发现均值的分布图比样本的分布要尖得多，其标准差（均值的标注差，也就是标准误）比样本标准差要小得多。你可以验算一下，标准差和标准误之间的数量关系，是不是大体上符合标准误的公式。
这个我知道，统计学书上也是这么说的。可是我发现很多分析里面都涉及到标准误，比如线性回归的回归系数的标准误，样本率的标准误，等等。我就想不通这些是怎么算的，计算它们的公式是如何得到的。望高手指点！
1 年 后
就是嘛 我也不知道，请教高手啊
就是嘛 我也不知道，请教高手啊
标准误更小，是标准差除以样本量的平方根。
可以参考这里：
http://encyclopedia.thefreedictionary.com/Standard+error+(statistics)