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标准误和标准差的区别(标准误和标准差的区别和联系)
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标准误和标准差的区别
标准误和标准差的区别有概念不同、用途不同、与样本含量的关系不同、意义不同、反映的东西不同、使用范围不同.
概念不同:
标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度;标准误是描述样本均数的抽样误差.
用途不同:
标准差常用于表示变量值对均数波动的大小,与均数结合估计参考值范围,计算变异系数,计算标准误等.标准误常用于表示样本统计量(样本均数,样本率)对总体参数(总体均数,总体率)的波动情况,用于估计参数的可信区间,进行假设检验等.
与样本含量的关系不同:
当样本含量 n 足够大时,标准差趋向稳定;而标准误随n的增大而减小,甚至趋于0 .联系: 标准差,标准误均为变异指标,如果把样本均数看作一个变量值,则样本均数的标准误可称为样本均数的标准差;当样本含量不变时,标准误与标准差成正比;两者均可与均数结合运用,但描述的内容各不相同.
意义不同:
标准误是量度结果精密度的指标,而标准差是数据精密度的衡量指标.此外标准误一般用于统计推断中,主要包括假设检验和参数估计,标准差一般用于表示一组样本变量的分散程度.
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.
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.
标准误的简介
标准误衡量对应样本统计量抽样误差大小的尺度.
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.
标准差的简介
标准差,中文环境中又常称均方差,是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,标准差未必相同.
以上详细介绍了标准误和标准差的区别在哪里.对每一个企业的财务人员来说,特别是比较高级的财务人员,一定要十分熟练的掌握标准误和标准差的使用方法,这两者之间的区别需要认真的区分,不能混为一谈.具体的标准误和标准差的区别应如本文所讲.
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