Стандартная ошибка

Стандартное определение ошибки

Стандартная ошибка или SE измеряет точность с помощью выборочного распределения, которое означает, что популяция использует стандартное отклонение. Другими словами, его можно понимать как меру дисперсии выборочного среднего, относящегося к средним значениям генеральной совокупности. Его не следует путать со стандартным отклонением. Это выше, потому что стандартные ошибки используют выборочные данные или статистику, в то время как стандартные отклонения используют параметры или данные населения.

Оглавление

• Стандартное определение ошибки
  • Стандартная формула ошибки
  • Шаги, чтобы найти стандартную ошибку
  • Примеры стандартной ошибки
  • Интерпретация стандартной ошибки
  • Разница между стандартной ошибкой и стандартным отклонением
  • Заключение
  • Рекомендуемые статьи

Стандартная формула ошибки

Можно представить это следующим образом:

Шаги, чтобы найти стандартную ошибку

• На первом этапе необходимо вычислить среднее значение, суммируя все образцы, а затем разделив их на общее количество образцов.
• На втором этапе отклонение для каждого измерения должно быть рассчитано от среднего значения, т. е. путем вычитания отдельного измерения.
• На третьем шаге нужно возвести в квадрат каждое отклонение от среднего. Таким образом, отрицательные квадраты станут положительными.
• На четвертом шаге необходимо просуммировать квадраты отклонений. Для этого нужно сложить все числа, полученные на шаге 3.
• На пятом шаге сумма, полученная на четвертом шаге, должна делиться на одну цифру меньше объема выборки.
• На шестом шаге нужно извлечь квадратный корень из числа, полученного на пятом шаге. Результат должен быть SD или стандартным отклонением.
• Необходимо рассчитать SE, разделив стандартное отклонение на квадратный корень из N (размер выборки).
• На последнем шаге вычтите SE из среднего значения. Соответственно, нужно записать этот номер. Затем добавьте SE к среднему и запишите результат.

Примеры стандартной ошибки

Ниже приведены примеры стандартных ошибок.

.free_excel_div{фон:#d9d9d9;размер шрифта:16px;радиус границы:7px;позиция:относительная;margin:30px;padding:25px 25px 25px 45px}.free_excel_div:before{content:””;фон:url(центр центр без повтора #207245;ширина:70px;высота:70px;позиция:абсолютная;верх:50%;margin-top:-35px;слева:-35px;граница:5px сплошная #fff;граница-радиус:50%} Вы можете скачать этот шаблон стандартной ошибки Excel здесь – Стандартный шаблон ошибки Excel

Пример №1

Смертность от рака в выборке из 100 человек составляет 20 процентов, а во второй выборке из 100 человек — 30 процентов. Оцените значимость контраста в уровне смертности.

Решение

Используйте приведенные ниже данные.

• =КОРЕНЬ(20*80/(100)+(30*70/(100)))
• =6,08

• Z= 20-30/6,08
• Z= -1,64

Пример #2

Они выбрали случайную выборку из 5 баскетболистов мужского пола. Их рост 175, 170, 177, 183 и 169 (в см). Во-первых, найдите SE среднего значения этой высоты (в см).

Решение

• = (175+170+177+183+169)/5
• Среднее значение выборки = 174,8

Расчет выборочного стандартного отклонения

• =КОРЕНЬ(128,80)
• Стандартное отклонение выборки =5,67450438

• = 5,67450438/КОРЕНЬ(5)
• = 2,538

Пример №3

Среднее значение прибыли для выборки из 41 предприятия составляет 19, а стандартное отклонение клиентов составляет 6,6. Сначала найдите SE среднего.

Решение

Используйте приведенные ниже данные.

Расчет стандартной ошибки

• = 6,6/кв.кв.(41)
• = 1,03

Интерпретация стандартной ошибки

Стандартная ошибка функционирует очень похоже на описательная статистика поскольку это позволяет исследователю разработать доверительные интервалы. Доверительные интервалы. Доверительный интервал относится к степени неопределенности, связанной с конкретной статистикой, и часто используется вместе с погрешностью. Доверительный интервал = среднее значение выборки ± критический фактор × стандартное отклонение выборки. читайте больше об уже полученной статистике выборки. Кроме того, это помогает оценить интервалы, в которые должны попадать параметры. SE среднего и SE оценки – две обычно используемые статистики SE.

SE среднего позволяет исследователю разработать доверительный интервал, в который попадет среднее значение генеральной совокупности. Можно использовать 1-P в качестве формулы, которая означает вероятность того, что среднее значение совокупности Среднее значение совокупности Среднее значение совокупности является средним или средним значением всех значений в данной совокупности и рассчитывается как сумма всех значений в совокупности, обозначаемая суммой X, разделенной по количеству значений в популяции, которое обозначается N. Подробнее попадет в доверительный интервал.

SE оценки в основном используется различными исследователями. Его можно использовать вместе с мерой корреляции. Это позволяет исследователям построить доверительный интервал под фактической корреляцией населения, которая должна падать. Можно использовать SE оценки для определения точности оценки корреляции населения.

SE помогает указать точность оценки параметров совокупности выборочной статистики.

Разница между стандартной ошибкой и стандартным отклонением

Стандартная ошибка и стандартное отклонение — это две разные темы, которые не следует путать друг с другом. Краткая форма стандартной ошибки — SE, а аббревиатура стандартного отклонения — SD. Это связано с тем, что SE выборки действительно означает оценку расстояния между средним значением выборки и средним значением генеральной совокупности и помогает оценить точность выборки. оценивать. В то же время SD измеряет количество дисперсии. В статистике дисперсия (или разброс) является средством описания степени распределения данных вокруг центрального значения или точки. Это помогает понять распределение данных или изменчивость. Как правило, это степень, в которой отдельные лица, принадлежащие к одной и той же выборке, отличаются от среднего значения выборки.

Заключение

Стандартная ошибка измеряет точность среднего значения и оценки. Он предлагает полезный способ количественной оценки ошибки выборки. SE полезен, поскольку он представляет собой общее количество ошибок выборки, связанных с процессами выборки. Стандартная ошибка оценки и стандартная ошибка среднего — две обычно используемые статистики SE.

Стандартная ошибка оценки позволяет делать прогнозы, но не указывает на точность прогноза. Он измеряет точность регрессии. Регрессия. Регрессионный анализ — это статистический подход к оценке взаимосвязи между 1 зависимой переменной и 1 или более независимыми переменными. Он широко используется в инвестиционном и финансовом секторах для дальнейшего улучшения продуктов и услуг. читать далее, в то время как стандартная ошибка среднего помогает исследователю определить доверительный интервал, в который, скорее всего, попадет среднее значение генеральной совокупности. Можно понимать SEM как статистику или параметр среднего.

Рекомендуемые статьи

Эта статья представляет собой руководство по стандартной ошибке и ее определению. Здесь мы обсудим, как интерпретировать стандартную ошибку, примеры и ее отличия от стандартного отклонения. Вы можете узнать больше из следующих статей: –

• Формула ошибки отслеживания
• Дисперсия против стандартного отклонения
• Распределение Т
• Лог нормального распределения