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差误

标准差就是一个变量的所有数据的离均差平方和再平均之后开平方,它是度量离散程度的指标。不用多解释了。标准误是一种特殊的标准差,它是指在某个母总体中抽取样本,假设这样的抽样固定样本容量后,可以理论上抽取无限多个,则这无限多个样本的某个统计量(如每抽一个样本就计算该样本的平均数)也可以构成一个新的分布。这个新的分布是在原来的母总体分布基础上抽样得来的,而且是一种理论分布(实际上并不可能抽取这无限多个样本出来),称为抽样分布。则该新的抽样分布的标准差就称为标准误www.aiyanqing.com防采集请勿采集本网。

标准差和标准误的区别

标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根,故又称为均方误差。标准偏差反映的是个体观察值的变异,标准误反映的是样本均数之间的变异(即样本均数的标准差,是描述均数抽样分布的

数理统计证明,标准误的大小与标准差成正比,而与样 本含量(n)的平分根成反比,即:Sx=S/n 这就是标准误 的计算方法。抽样研究的目的之一,是用样本指标来估计总体指标。例如:用样本均数来估计总体均数。由于...

最低0.27元开通文库会员,查看完整内容>原发布者:terrygreat 标准差与标准误的区别一、标准差(standarddeviation,缩写 SD或者S)在国家计量技术规范中,标准差的正式称是标准偏差,简称标准差,用符号σ

标准误与标准差的区别

标准差 SD或者S说明的是观察值围绕均数分布的离散程度。标准误(Sx 或S E),是样本均数的抽样误差。标准差(standard deviation)衡量的是样本值对样本平均值的离散程度,反应个体间变异的大小,

标准差就是一个变量的所有数据的离均差平方和再平均之后开平方,它是度量离散程度的指标。不用多解释了。标准误是一种特殊的标准差,它是指在某个母总体中抽取样本,假设这样的抽样固定样本容量...

标准差与标准误的区别

总体或样本的离散程度,即总体或样本中的每一个数与总体或样本平均数的差异的平方和与总体或样本容量的比值的平方根。样本平均数的抽样分布的标准差,其值等于总体标准差与样本容量的平方根的比值。

标准差,标准误有何区别和联系

标准差和标准误的区别: 1、表示含义不同: (1)标准差是指离均差平方的算术平均数的平方根,用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据,...

标准误和标准差有区别吗

标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根,故又称为均方误差。标准偏差反映的是个体观察值的变异,标准误反映的是样本均数之间的变异(即样本均数的标准差,是描述均数抽样分布的...

标准误与标准差有什么区别

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★标准差和标准误的区别

标准差 SD或者S说明的是观察值围绕均数分布的离散程度。标准误(Sx 或S E),是样本均数的抽样误差。标准差(standard deviation)衡量的是样本值对样本平均值的离散程度,反应个体间变异的大小,...

试举例说明均数的标准差与标准误的区别和联系

标准差和标准误都是百描述变异的指标,当样本数量一定时,标准差越大,标准误也越大。但是它们所表达的含义是不同的:标准差是描述个体观察值变异程度的大小。标准差越小,均数对一组观察值的...

1 标准差标准差(S 或SD),是用来反映变异程度,当两组观察值在单位相同、均数相近的情况下,标准差越大,说明观察值间的变异程度越大。即观察值围绕均数的分布较离散,均数的代表性较差。反之,标准差越小,表明观察值间的变异较小,观察值围绕均数的分布较密集,均数的代表性较好。在医学研究中,对于标准差的大小,原则上应该控制在均值的12%以内,如果标准差过大,将直接影响研究的准确性。数理统计表明,在标准正态分布曲线下的面积是有规律性的,根据这一规律,人们经常用均数加减标准差来计算样本观察值数量的理论分布,并以此来鉴定样本的代表性。即:x±110 s 表示68127%的观察值在此范围之内;x±1196 s 表示95%的观察值在此范围内;x±2158 s 表示99%的观察值在此范围内。如果取得的样本资料的实际分布与理论分布非常接近,证明该样本具有代表性。反之,则需要重新修正抽样方法或样本含量。x±1196 s 是确定正常值的方法,经常在工作中被采用,也称为95%正常值范围。2 标准误标准误(Sx 或S E),是样本均数的抽样误差。在实际工作中,我们无法直接了解研究对象的总体情况,经常采用随机抽样的方法,取得所需要的指标,即样本指标。样本指标与总体指标之间存在的差别,称为抽样误差,其大小通常用均数的标准误来表示。数理统计证明,标准误的大小与标准差成正比,而与样本含量(n)的平分根成反比,即:Sx=S/n 这就是标准误的计算方法。抽样研究的目的之一,是用样本指标来估计总体指标。例如:用样本均数来估计总体均数。由于两者间存在抽样误差,且不同的样本可能得到不同的估计值,因此,常用“区间估计”的方法,来估计总体均数的范围。即:X±1196 Sx 表示总体均数的95%可信区间;X±2158 Sx 表示总体均数的99%可信区间。95%可信区间指的是:在X±1196 Sx 范围中,包括总体均数的可能性为95%,也就是说,在100 次抽样估计中,可能有95 次正确(包括总体均数),有5 次错误(不包括总体均数)。99%可信区间也是这个道理,只是包括的范围更大。在实际工作中,由于抽取的样本较小,不呈标准正态分布(u 分布),而遵从t 分布,所以常用t 值代替1196 或2158。可在t 值表上查出不同自由度(n′)下、不同界值时的t 值。可见到自由度越小,t 值越大,当自由度逐渐增大时,t 值也逐渐接近1196 或2158,当n′=∞时,t 值就完全被其代替了。所以,我们常用X±t 0105 Sx 表示总体均数的95%可信区间,用x±t 0101 Sx 表示总体均数的99%可信区间。综上所述,标准差与标准误尽管都是反映变异程度的指标,但这是两个不同的统计学概念。标准差描述的是样本中各观察值间的变异程度,而标准误表示每个样本均数间的变异程度,描述样本均数的抽样误差,即样本均数与总体均数的接近程度,也可以称为样本均数的标准差。二者不可混淆。由此可见,在众多的医刊上出现的x±s 的表示方法是错误的。原因就是混淆了二者的概念。当两样本均数进行比较时,正确的用法应该是x±t0105(n′)Sx内容来自www.aiyanqing.com请勿采集。

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