标准误和标准差有什么区别?

  统计/机器学习 描述性统计    浏览次数:8663        分享
1
它们有什么区别?
 

MeganC   2017-04-13 23:15



   1个回答 
2

标准差(Standard Deviation)描述总体或者样本中数据的分散程度。

标准误(Standard Error)就是某个样本统计量的标准差。换句话,可以认为描述估计值和真实值的偏差程度。

比如说,你有一个样本(1,8,5,3,6,7,4,5,4,6)。

这个样本的标准差$\sigma=2.025$。

现在你要根据这个样本来估计总体的均值,均值的点估计是4.9。那么怎么衡量这个估计值和真实值的偏差程度呢?我们就需要用到标准误。因为这个样本的标准差是2.025,样本数量是10,那么标准误就是

$$SE=\frac{\sigma}{\sqrt{n}}=\frac{2.025}{\sqrt{10}}=0.6403.$$



SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经

高代兄   2017-04-14 08:42



  相关讨论

统计学中的自变量和因变量分别是什么意思?

估计标准差的标准差?

统计里的IQR是什么意思?

Median Absolute Deviation的定义是什么?

为什么样本方差是除以n-1

为什么说中位数比平均数更稳健?

python里怎么计算两个向量的余弦相似?

python里计算百分位数

python中百分位数的逆运算

python里怎么计算曼哈顿距离?

  随便看看

牛顿法到底是一阶优化算法还是二阶优化算法?

pandas.DataFrame里的loc和iloc什么区别?

Data Application Lab怎么样?

神经网络里为什么隐藏层越多越好?

Python的Jupyter Notebook环境下怎么制作一个动态显示的进度条?