估計標準誤差公式

　　SSE=根號SSE/（n-k-1），其中SSE是估計值與實際值的離差平方和。

　　估計標準誤差（Se）是說明實際值與其估計值之間相對偏離程度的指標，主要用來衡量回歸方程的代表性。估計標準誤差的值越小，則估計量與其真實值的近似誤差越小，但不能認為估計量與真實值之間的絕對誤差就是估計標準誤差。

　　1、估計標準誤差是實際值與平均值的總誤差中，迴歸誤差與剩餘誤差是此消彼長的關係；

　　2、因而回歸誤差從正面測定線性模型的擬合優度，剩餘誤差則從反面來判定線性模型的擬合優度；

　　3、在迴歸分析中，估計標準誤差越小，表明實際值越緊靠估計值，迴歸模型擬合優度越好；

　　4、反之，估計標準誤差越大，則說明實際值對估計值越分散，迴歸模型擬合越差；

　　5、估計標準誤差在迴歸分析中仍然是一個重要的指標，因為它還是用自變數估計因變數時確定置信區間的尺度。

　　標準誤差公式為：S=Sqr(∑(xn-x撥)^2/(n-1))，公式中∑代表總和，x撥代表x的算術平均值，^2代表二次方，Sqr代表平方根。

　　公式就是用數學符號表示各個量之間的一定關係(如定律或定理)的式子。具有普遍性，適合於同類關係的所有問題。在數理邏輯中，公式是表達命題的形式語法物件，除了這個命題可能依賴於這個公式的自由變數的值之外。