1楼：小光
sd标准误
se标准差
2楼：匿名用户
这问的，你看看有人理你吗？
统计学中 b se χ2 p or 95%ci分别代表什么意思
3楼：雪妖
se应该是sem。
1、b代表回归系数
回归系数在回归方程中，表示自变量x对因变量y影响大小的参数。回归系数越大，表示x对y影响越大，正回归系数，表示y随x增大而增大，负回归系数表示y随x增大而减小。例如回归方程试y=bx+a中，斜率b称为回归系数，表示x每变动一单位，平均而言，y将变动b单位。
2、sem代表标准误
标准误，即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反映的是样本均数之间的变异。标准误不是标准差，是多个样本平均数的标准差。
3、χ2代表卡方值
卡方值是非参数检验中的一个统计量，主要用于非参数统计分析中，它是卡方检验中的一个主要测试指标，卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法，它属于非参数检验的范畴。
主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比），以及两个分类变量的关联性分析，其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。
4、p代表p值
p值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。
5、or代表比值比
or值又称比值比、优势比，主要指病例组中暴露人数与非暴露人数的比值除以对照组中暴露人数与非暴露人数的比值，是流行病学研究中病例对照研究中的一个常用指标。
6、95%ci代表95%置信区间
置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间是对这个样本的某个总体参数的区间估计。
置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度，其给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一个概率”。
扩展资料；
为理解p值的计算过程，用z表示检验的统计量，zc表示根据样本数据计算得到的检验统计量值。左侧检验
p值是当μ=μ0时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值
右侧检验
p值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值
双侧检验
p值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值
4楼：匿名用户
b：回归系数
se：标准误（有些软件是标准差）
χ2：卡方值
p：p值
or: 比值比
95%ci：95%置信区间
统计大虾们 请告诉我式子中s,se代表什么意思
5楼：匿名用户
sse（sum of squares for error)即残差平方和。反映每个样本各观测值的离散状况，又称为组内平方和或误差项平方和。
计量经济学中se（贝塔1）和se（贝塔2）到底怎么计算
6楼：松盎领主
seofregression是标准误.其计算公式为rss除以（n-k）(n为自由变量个数10,k为3)再开根号.希望能帮到你。
7楼：系楼桑
se(β1）=根号下var（β1）
var（β1）=diag（（x'x）∧（－1）这个符号表现不出来）看图
这个se就是标准差
生物统计里的se 和sd有何区别
8楼：
标准误(sem)英文：standard error of mean标准误标准误，即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反映的是样本均数之间的变异。标准误用来衡量抽样误差。
标准误越小，表明样本统计量与总体参数的值越接近，样本对总体越有代表性，用样本统计量推断总体参数的可靠度越大。因此，标准误是统计推断可靠性的指标。此外，还需要特别指出的是，标准误还可以指样本标准差、方差等统计量的标准差，不仅仅只是样本均数的标准差。
统计学中sse 和 ssr 有什麼区别？ 两个都可以用来计算f statistics 吗？
9楼：匿名用户
两个都可以用来计算f statistics，只是计算方法不同，区别如下
一、含义不同
2、ssr：回归平方和，是反映自变量与因变量之间的相关程度的偏差平方和。用回归方程或回归线来描述变量之间的统计关系时，实验值yi与按回归线**的值yi并不一定完全一致。
二、计算方法不同
1、sse：变量x与y的一组数据对(x，y)（e=1，2，…），其中各x是彼此不同的 。
2、ssr：msr（回归均方误）=rss/1 mse(残差均方误)=ess/n-2，其中n为回归方程式中变量组的个数。
三、组成不同
1、sse：只有常数项没有其他解释变量的回归方程的rss和tss相等，其决定系数为0。
2、ssr：包含常数项全部解释变量的个数k等于样本数n时，rss为0，决定系数为1。
10楼：匿名用户
sse是残差平方和，ssr回归平方和。用来计算f检验的统计量=msr/mse 二者分别是ssr和sse处以相应自由度的均方值。
希望可以帮助你。
心理学**中的m,sd,se代表什么意思啊?急!!!
11楼：匿名用户
其实是统计学中的概念
m：算数平均数(mean)
sd：标准差(standard deviation)se：标准误差(standard error)
12楼：布诺恋秀
m代表平均数 sd代表方差 se代表标准误
计量经济学/统计学，这些量怎么求。r2、se、t-star。。。。。。 5
13楼：明眸朱唇
随便找一本计量经济学的教材，里面都有关于t统计量、r等的公式，然后直接把数据图中的数据代入就行了。
统计中 s.e.mean是什么意思
14楼：左手半夏右手花
标准误( sx 或s e ) ,是样本均数的抽样误差。
抽样误差是指由于随机抽样的偶然因素使样本各单位的结构不足以代表总体各单位的结构，而引起抽样指标和全局指标的绝对离差。
抽样误差是样本估计值与被推断的总体真实值之差。由用局部的样本统计量对整体的总体参数作出估计所引起的误差。它是一种随机误差，是由于偶然性因素产生的，不可避免。
扩展资料
影响抽样误差大小的因素主要有：
(1)、总体单位的标志值的差异程度。 差异程度愈大则抽样误差愈大，反之则愈小。
(2)、样本单位数的多少。 在其他条件相同的情况下，样本单位数愈多，则抽样误差愈小。
(3)、抽样方法。 抽样方法不同，抽样误差也不相同。一般说，重复抽样比不重复抽样，误差要大些。
(4)、抽样调查的组织形式。 抽样调查的组织形式不同，其抽样误差也不相同，而且同一组织形式的合理程度也会影响抽样误差。
15楼：匿名用户
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。
16楼：不灵巧的猫
均值标准误差（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,在众多的期刊上出现的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 。
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