1樓：靜學社-學無止境
標準誤是統計量的標準差，衡量的是統計量的離散程度。假設要估計總體某個引數theta，比如，總體平均值，方差之類，我們會構造乙個統計量T來估計總體引數theta，同時假設T是無偏估計量。T是無偏的，所以T的期望（平均值）等於theta。
T的標準誤能衡量T偏離它的均值的程度，也意味著T的標準誤能衡量T偏離theta的程度。標準誤越小，T就在theta比較近的周邊變化，意味著估計的T會大概率比較靠近theta。標準誤越小，得到的區間就越小，區間越小就越精確。
區間越大越不精確，比如乙個負無窮到正無窮的區間，這個區間100%正確，但是無意義。
2樓：蘇幕遮
脫離了抽樣去談標準誤是沒有意義的，一定要在有乙個總體，隨之有對該總體進行抽樣的需求的情況下才需要用到標準誤。
那麼，當我們開始抽樣的時候，我們肯定希望知道我們抽取的樣本是否很好地代表了總體，所以我們需要引入一些統計量來衡量一下。標準誤就是衡量樣本均值與總體均值偏離程度的乙個統計量。
我們知道標準誤指的是樣本均值的標準差。也就是說，每次抽樣得到的樣本都有乙個均值，這個均值在總體均值的上下浮動（根據中心極限定理，樣本均值的分布趨向於服從（總體均值，總體方差/樣本量）這樣的正態分佈），那麼我們肯定希望這個浮動範圍越小越好，那怎麼度量呢？
我們決定把所有的抽樣情況窮舉出來，這樣我們就知道了所有的樣本均值的具體數字是多少，於是我們對這一組均值資料求其標準差，那麼就很好的評價了它的波動範圍，對不對？這個標準差也就是我們說的標準誤。
當然，我們平時抽樣不可能窮舉所有的樣本，但好在依據中心極限定理，我們可以通過總體方差，直接把標準誤求出來，也就是說知道了總體方差以及抽樣所需要的樣本量，我們就能知道樣本均值的波動程度了。所以它由此代表了抽樣均值相較於總體均值的偏離程度。（標準誤自然是越小越好，為此可以用更大的樣本量，也就是總體方差一定時，增大分母n。
通過增加樣本量可以降低樣本與總體之間的偏離，這也符合我們的常識）
3樓：輕風
我把標準差歸類為三種
總體標準差
樣本間標準差
樣本內標準差
總體標準差，就是σ，這應該沒得說。我們根據樣本資料得到的樣本間標準差，即s，這是樣本內標準差。這應該也懂。
但是樣本間的標準差怎麼求？先說明下什麼是樣本間的標準差，就是每次抽取一定數量的樣本都會有乙個平均數，那麼無數個樣本平均數就會形成的正太分布，這裡面也會有乙個標準差。這個標準差怎麼求？
根據中心極限定理就是σ/根號n。如果在總體方差未知的情況下，可以用樣本方差的無偏估計量來表示σ，即Sn-1。帶入公式，換算得到，s/根號n-1。
如有錯誤，請大神批評指正，感謝。
4樓：Hathaway H
在進行模擬的時候，衡量區間估計的好壞，一般使用區間覆蓋真值的概率和區間的長度兩個指標，區間長度越小代表估計越精確，而我們為什麼要用標準誤來做區間估計呢？區間估計就是要得出以一定概率覆蓋真值的乙個範圍。我理解的是標準誤反應了估計引數的波動程度，也就是說通過標準化可以得出在某一範圍內的落入概率，進而得到區間估計。
不是很理解什麼是抽樣的偏離，或許可以舉個情況？
統計學上標準差與標準誤的區別與聯絡是什麼？
廿一 我來了。我不請自來。專業我可能做不到，但是淺顯易懂明顯是我的強項嘻嘻。定義我就不上了，能提出這個問題或者看到這個問題的朋友肯定是看過定義的。標準差和標準誤二者分開學的話，應該問題不大。我每次學統計 對我學了很多次 看到標準差或者標準誤都秒理解。但是有時候這倆兄弟一起出現，我就 感謝Alisa提...
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