标准错误（SE）定义：统计中的标准偏差解释了

标准误差（SE）是一个统计量，揭示了如何准确样本数据代表整个人群的准确性。它衡量了一个准确性样本分布代表人口。在统计中，样本平均偏离了人口的实际平均值；此偏差是平均值的标准误差。

标准误差被认为是推论统计的一部分，或者是从研究得出的结论。它与样本量成反比。样本量越大，标准误差越小，因为统计数据将接近实际值。

了解标准错误

术语“标准错误”或简称SE用于参考标准偏差各种样本统计数据，例如意思是或中位数。

当a人口被抽样通常计算平均值或平均值。标准误差描述了人口的计算平均值与被认为已知或被认为是准确的一个差异。这有助于弥补与样本收集有关的任何偶然不准确性。

“平均值的标准误差”是指从人群中获取的样本平均值的标准偏差。之间的关系标准错误和标准偏差因此，对于给定的样本量，标准误差等于标准偏差除以样本量的平方根。

标准误差的偏差表示为数字。有时，偏差是必要的或希望以百分比显示的。当显示为百分比时相对标准误差。

标准误差越小，样本的代表性就越大。均值计算中涉及的数据点越多，标准误差往往越小。如果标准误差很大，则数据可能具有一些显着的违规性。

在收集多个样品的情况下，每个样品的平均值可能与其他样本略有不同，从而在变量之间产生扩散。该点差通常以标准误差来衡量，这考虑了整个数据集的均值之间的差异。

标准误差的公式和计算

用于算法交易，估计值的标准误差可以计算为标准偏差除以样本量的平方根：

$\ begin {Aligned}＆\ text {se} = \ frac {\ sigma} {\ surd n} \\＆\ textbf {其中：} \ \ \ \ \ \ sigma = \ sigma = \ text {syme sime s sime sime sime s sime s sime s sime s sime s sime st sime s same s same s same s same s same s same s s sarte}$​和=√n一个​在哪里：一个=人口标准偏差√n=样本量的平方根​

如果尚不清楚人口标准偏差，则可以替代样本标准偏差，s，在分子中近似标准误差。

标准误差与标准偏差

标准偏差是每个数据点的传播的表示。它用于根据每个标准偏差级别显示的数据点的数量来帮助确定数据的有效性。

标准误差的功能更多地是通过分析均值中的偏差来确定样品准确性或多个样品准确性的方法。

标准误差相对于分析中使用的样本量标准差标准化。标准偏差衡量数据围绕平均值扩散的数据的差异或分散量。标准误差可以被认为是对真实总体平均值的样本平均值的分散。

标准错误的示例

假设一位分析师研究了标准普尔500指数中50家公司的随机样本，以了解股票的市盈率与随后在市场上的12个月绩效之间的关联。

假设由此产生的估计值为-0.20，表明每1.0点P/E比，股票返回0.2％的相对性能差0.2％。在50的样本中，标准偏差为1.0。

因此，标准错误是：

$\ begin {aligned}＆\ text {se} = \ frac {1.0} {\ surd50} = \ frac {1} {7.07} = 0.141 \ end end end {aligned}$​和=√501.0​=7.071​=0.141​

因此，我们将估计值报告为-0.20％±0.14，使我们的置信区间为（-0.34 -0.06）。因此，p/e在标准普尔500指数回报率上的真正平均值将以高度的概率落在该范围内。

现在说，我们将股票的样本增加到100，发现估计值从-0.20略有变化到-0.25，标准偏差降至0.90。因此，新的标准错误将为：

$\ begin {Aligned}＆\ text {se} = \ frac {0.90} {\ surd100} = \ frac {0.90} {10} = 0.09。$​和=√1000.90​=100.90​=0.09。​

所得的置信区间变为-0.25±0.09 =（-0.34 -0.16），这是一个更紧密的值。

底线

标准误差（SE）测量了从样本中获得的估计值的分散，周围是在人群中发现的真实值。

统计分析和推理通常涉及绘制样本和运行统计测试以确定变量之间的关联和相关性。因此，标准误差告诉我们，我们可以期望估计值近似人口价值的估计值。