표준오차 (Standard Error)


평균의 표준 오차(평균의 SE)는 같은 모집단에서 여러 표본을 추출하는 경우 얻게 될 표본 평균 간의 변동성을 추정합니다. 평균의 표준 오차는 표본 간의 변동성을 추정하는 반면, 표준 편차는 단일 표본 내의 변동성을 측정합니다.

예를 들어, 312개의 배송 시간 랜덤 표본을 근거로 1.43일의 표준 편차가 있는 평균 배송 시간이 3.80일입니다. 이 숫자로 0.08일의 평균에 대한 표준 오차가 산출됩니다(1.43을 312 제곱근으로 나눈 값). 동일한 크기의 여러 랜덤 표본을 동일한 모집단에서 추출한 경우 서로 다른 표본 평균의 표준 편차는 약 0.08일이 됩니다.

평균의 표준 오차를 사용하여 표본의 평균이 모평균을 얼마나 정확하게 추정하는지 확인할 수 있습니다. 평균의 표준 오차의 하한 값은 모집단 평균의 더 정확한 추정치를 나타냅니다. 일반적으로, 표준 편차가 클수록 평균의 표준 오차가 더 크고 추정치가 덜 정확합니다. 표본 크기가 클수록 평균의 표준 오차가 더 작고 추정치가 더 정확하게 됩니다.

se   = sd / sqrt(N)

수식 유도

참고자료

http://stats.stackexchange.com/questions/89154/general-method-for-deriving-the-standard-error


'Data Science > Probability & Statistics (R)' 카테고리의 다른 글

표준오차 (Standard Error)  (0) 2016.10.27
정규성 검정  (3) 2016.08.20
비교 분석  (0) 2016.08.03
가설 검증과 추정  (0) 2016.08.03
이상치 제거 (Box-plot 해석을 통한)  (0) 2015.01.03
통계학: F-검정  (0) 2013.08.29

+ Recent posts