标准误差简介公式推导
标准误差（StandardError）是指样本统计量的误差，即样本统
计量与总体参数之间的差异。

标准误差通常用来估计样本统计量与总体参数之间的偏差。

标准误差的公式推导如下：
设总体有N个单位，总体的平均数为μ，总体的方差为σ^2。

从总体中抽取n个单位，得到一组样本，样本的平均数为x，样本的方差为s^2。

样本平均数的标准误差为：
SE = σ/√n
其中，σ是总体的标准差，n是样本的大小。

根据中心极限定理，当样本大小足够大时，样本平均数的分布会近似于正态分布。

因此，样本平均数的标准误差可以用来估计总体平均数的误差。

如果用样本平均数代替总体平均数，那么总体平均数与样本平均数之间的误差为：误差 = Z × SE
其中，Z是一个标准正态分布的随机变量，它的取值可以通过查表或计算获得。

当置信水平为95%时，Z的取值为1.96。

因此，总体平均数与样本平均数之间的误差可以估计为：
误差 = 1.96 × SE
这个误差被称为置信区间。

置信区间给出了总体平均数在一定置信水平下的范围。

例如，如果置信水平为95%，那么总体平均数在样本平均数的误差范围内的概率为95%。

如果总体平均数的真实值落在置信区间之外，那么就可以认为样本平均数和总体平均数之间存在显著差异。