估计标准误差公式（估计标准误差）

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1、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。

2、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。

3、扩展资料

4、估计标准误差是度量各观测点在直线周围分散程度的一个统计量，反映了实际观测值yi与回归估计值之间的差异程度。并且标准误差越大，回归方程的代表性越小。估计样本值在期望值（平均值）附近的波动范围，波动范围越大表明样本值越不稳定。

5、回归直线与各观测点的接近程度成为回归直线对数据的拟合优度，而评判直线拟合优度需要一些指标，其中一个就是判定系数。如果一个回归直线预测非常准确，那么它就需要让来自x的影响尽可能的大，而让来自无法预测干扰项的影响尽可能的小，也就是说x影响占比越高，预测效果就越好。

6、参考资料来源；搜狗百科--估计标准误差

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