표준 오차 는 통계량의 샘플링 분포의 표준 편차를 나타냅니다. 해당 수식이 적절한 지 여부는 우리가 말하는 통계에 따라 다릅니다.

표본 평균 의 표준 편차 는 여기서 는 데이터의 (인구) 표준 편차이고 은 표본 크기입니다. 이것은 당신이 말하는 것일 수도 있습니다. 따라서 샘플의 표준 오차 인 경우 참조한다는 의미입니다. 예, 해당 수식이 적합합니다. σNσ/ n−−√

$\sigma/\sqrt{n}$σ

$\sigma$엔

$n$

일반적으로 통계의 표준 편차는 사용자가 제공 한 공식으로 제공되지 않습니다. 통계의 표준 편차와 데이터의 표준 편차 사이의 관계는 우리가 말하는 통계에 따라 다릅니다. 예를 들어, 크기가 정규 분포 표본에서 표본 표준 편차의 표준 오차 (자세한 정보는 여기 참조 ) 는 다른 상황에서는 표준 오차와 모집단 표준 편차가 전혀 관계가 없을 수 있습니다. 예를 들어 인 경우 관측치 수가 초과σ ⋅ Γ ( n – 1엔

$n$X1,. . . ,Xn~N(0,σ2)

$$\sigma \cdot \frac{\Gamma( \frac{n-1}{2} )}{ \Gamma(n/2) } \cdot \sqrt{\frac{n-1}{2} - \left( \frac{ \Gamma(n/2) }{ \Gamma( \frac{n-1}{2} ) } \right)^2 }$$ 엑스1, . . . , X엔~ N( 0 , σ2)

$X_1, ..., X_n \sim N(0,\sigma^2)$0

$0$ 은 이므로 표준 오류는 관계없이 입니다. B 나 N O m I L (N,1 / 2)

${\rm Binomial}(n,1/2)$n / 4−−−√

$\sqrt{n/4}$σ

$\sigma$

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