什么是估计标准误差?
估计标准误差（Se）是说明实际值与其估计值之间相对偏离程度的指标，主要用来衡量回归方程的代表性。估计标准误差，即因变量y的实际值与回归方程求出的估计值之间的标准误差，估计标准误差越小，回归方程拟合程度越好。 估计标准误差的值越小，则估计量与其真实值的近似误差越小，但不能认为估计量与真实值之间的绝对误差就是估计标准误差。估计标准误差与判定系数相反，se反映了预测值与真实值之间误差的大小，se越大说明拟合度越低。
什么是估计标准误差?
估计误差，是指数据处理过程中对误差的估计，有多种统计表示方式。 估计标准误差 ，是实际值与平均值的总误差中,回归误差与剩余误差是此消彼长的关系.因而回归误差从正面测定线性模型的拟合优度,剩余误差则从反面来判定线性模型的拟合优度.统计上定义剩余误差除以自由度n – 2所得之商的平方根为估计标准误.：在回归分析中,估计标准误差越小,表明实际值越紧靠估计值,回归模型拟合优度越好；反之,估计标准误差越大,则说明实际值对估计值越分散,回归模型拟合越差.
标准偏差是什么意思?
一种量度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(Std Dev,Standard Deviation) - 统计学名词。 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。 标准偏差公式：S = Sqr(∑(xn-x拨)^2 /(n-1))
标准误差怎么求?
S=sqrt(∑di^2/(n-1))和S(x平均)=S/sqrt(n) 第一个等式是均方根误差，代表一组测量值中的每一个测量值的精密度。在同等条件下，对某一值分成K组分别作n次测量，则每组的“n次测量”所得的算术平均值也不相同，如果将多次测量的算术平均值作为测量结果时，其误差描述用第二个公式。不知描述是否清楚。建议找一本“误差与数据处理”的教科书。