标准误多少才行

1. 请问标准偏差在什么范围才是正常的

范围规则的范围内规则的样品的标准偏差是约等于四分之一的范围内的数据。这是一个非常简单的公式来使用，而只应作为一个非常粗略的估计的标准偏差。

随着样本数(或测量次数)n的增大，标准差趋向某个稳定值，即样本标准差s越接近总体标准差σ，而标准误则随着样本数(或测量次数)n的增大逐渐减小，即样本平均数越接近总体平均数μ。

标准偏差是一种度量数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。

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标准偏差和范围是一个数据集的蔓延这两项措施。每个数字都以自己的方式告诉我们怎么间隔出的数据，因为他们都变化衡量。依赖于一个非常简单的公式，从最大值减去最小值的数据值的范围内。

标准偏差是变异的一个更可靠的措施，然而，不容易受到异常值，标准偏差的计算比取值范围为更多地参与。虽然有一个没有被明确规定的范围和标准偏差之间的关系，有一个经验法则，可以是有用的。

2. 多元线性回归标准误差多少算正常

回归标准误差小于0.5算正常

回归分析就是利用样本（已知数据），产生拟合方程，从而（对未知数据）进行预测

回归算法(模型):用平均值，期望，方差，标准差进行预测估计

回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。

通过指数来进行判断即可，线性就是每个变量的指数都是1(一次方)，为直线形态，而非线性就是至少有一个变量的指数不是1(二次方或多次方)，为曲线形态。

一元线性回归：

若X与Y之间存在着较强的相关关系，则我们有Y≈α+βX

若α与β的值已知，则给出相应的X值，我们可以根据Y≈α+βX得到相应的Y的预测值