标准误

标准误差：

标准误差是一个量，它显示了当再次检查多个实验值的平均值时可以改变多少。该误差用于确定平均值之间差异的统计显着性。

为了确定标准误差，需要对同一样品进行多次实验。然后可以计算每个实验样本的平均值。然后需要计算每个实验值与平均值的偏差。

标准误差使用以下公式计算：

SE = sqrt(s^2/n)

其中 SE 是标准误差，s 是标准差，n 是实验值的数量。

如果两个平均值之间的差异大于标准误差的两倍，则认为差异具有统计显着性。样本中出现这种差异的概率不超过5%。

标准误

标准误差是通过重复相同样本获得的几个实验值的平均值变化的量。在这种情况下，当获得的平均值之间的差异超过这些值的标准误差的两倍时，被认为是显着的。

标准误差是决定平均值准确程度的衡量标准。它显示了如果我们重复实验，我们得到不同平均值的可能性有多大。如果我们重复实验几次并得到不同的平均值，那么我们可以使用标准误差来确定差异的显着程度。

标准误差可以计算为样本方差的平方根。样本方差是观测值与样本均值之间的均方根差。方差越大，标准误差越大，我们的平均值就越不准确。

因此，标准误差是评估实验数据准确性的重要工具。它可以让您确定平均值之间的哪些差异是显着的，以及需要重复实验多少次才能获得更准确的结果。

标准误差-（平均值）同一样本的不同变体的平均值变化的值。如果输出值之间的差异大于标准值误差的两倍，则被认为具有统计显着性。误差是随机的，意味着误差的影响会延伸到样本的下一个成员。实际上，所有概率分布都精确到特征误差中的某个值，该值由标准差确定，标准值可以通过计算偏差平方即可找到。