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标准误和残差的区别

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1、意义不同:标准差是数据精密度的衡量指标。标准误差是量度结果精密度的指标。

2、反映的东西不同:标准差反映了整个样本对样本平均数的离散程度。标准误差反映样本平均数对总体平均数的变异程度。

3、使用范围不同:标准差一般用于表示一组样本变量的分散程度。标准误差一般用于统计推断中,主要包括假设检验和参数估计,如样本平均数的假设检验、参数的区间估计与点估计等。

扩展资料
极差

最直接也是最简单的方法,即最大值-最小值(也就是极差)来评价一组数据的离散度。这一方法在日常生活中最为常见,比如比赛中去掉最高最低分就是极差的具体应用。

离均差平方和

由于误差的不可控性,因此只由两个数据来评判一组数据是不科学的。所以人们在要求更高的领域不使用极差来评判。其实,离散度就是数据偏离平均值的程度。因此将数据与均值之差(我们叫它离均差)加起来就能反映出一个准确的离散程度。和越大离散度也就越大。

参考资料:百度百科-标准差

参考资料:百度百科-标准误差追问我问的是 标准误 和 残差 谢谢!

追答残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差。“残差”蕴含了有关模型基本假设的重要信息。如果回归模型正确的话, 我们可以将残差看作误差的观测值。
它应符合模型的假设条件,且具有误差的一些性质。利用残差所提供的信息,来考察模型假设的合理性及数据的可靠性称为残差分析。

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