標准誤多少才行

1. 請問標准偏差在什麼范圍才是正常的

范圍規則的范圍內規則的樣品的標准偏差是約等於四分之一的范圍內的數據。這是一個非常簡單的公式來使用，而只應作為一個非常粗略的估計的標准偏差。

隨著樣本數(或測量次數)n的增大，標准差趨向某個穩定值，即樣本標准差s越接近總體標准差σ，而標准誤則隨著樣本數(或測量次數)n的增大逐漸減小，即樣本平均數越接近總體平均數μ。

標准偏差是一種度量數據分布的分散程度之標准，用以衡量數據值偏離算術平均值的程度。標准偏差越小，這些值偏離平均值就越少，反之亦然。標准偏差的大小可通過標准偏差與平均值的倍率關系來衡量。

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標准偏差和范圍是一個數據集的蔓延這兩項措施。每個數字都以自己的方式告訴我們怎麼間隔出的數據，因為他們都變化衡量。依賴於一個非常簡單的公式，從最大值減去最小值的數據值的范圍內。

標准偏差是變異的一個更可靠的措施，然而，不容易受到異常值，標准偏差的計算比取值范圍為更多地參與。雖然有一個沒有被明確規定的范圍和標准偏差之間的關系，有一個經驗法則，可以是有用的。

2. 多元線性回歸標准誤差多少算正常

回歸標准誤差小於0.5算正常

回歸分析就是利用樣本（已知數據），產生擬合方程，從而（對未知數據）進行預測

回歸演算法(模型):用平均值，期望，方差，標准差進行預測估計

回歸分析中，又依據描述自變數與因變數之間因果關系的函數表達式是線性的還是非線性的，分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

通過指數來進行判斷即可，線性就是每個變數的指數都是1(一次方)，為直線形態，而非線性就是至少有一個變數的指數不是1(二次方或多次方)，為曲線形態。

一元線性回歸：

若X與Y之間存在著較強的相關關系，則我們有Y≈α+βX

若α與β的值已知，則給出相應的X值，我們可以根據Y≈α+βX得到相應的Y的預測值