sd值和sem值

1、mean±SEM，mean±SD，mean±SE有何区别，都是可使用的吗

　　mean to do和mean doing的区别如下：
一。means doing
mean当做意思意味讲时，是及物动词，refusingto have anything to do with something or somebody这个动名词短语做mean的宾语。
二。mean to do一般理解为打算做某事
联合抵制这个词的意思是拒绝用某物来对付一些事或者一些人~
mean to do和mean doing的具体意思如下：
⑴mean to do
英 [mi:n tu: :] 美 [min tu ]
词典意思为：
打算做；有意做
网络意思为：
打算； 打算做某事； 打算/想做某事

2、经济学上的sd代表什么

标准差 (Standard Deviation)——SD

标准差是一种表示分散程度的统计观念。标准差已广泛运用在股票以及共同基金投资风险的衡量上，主要是根据基金净值于一段时间内波动的情况计算而来的。一般而言，标准差愈大，表示净值的涨跌较剧烈，风险程度也较大。实务的运作上，可进一步运用单位风险报酬率的概念，同时将报酬率的风险因素考虑在内。所谓单位风险报酬率是指衡量投资人每承担 一单位的风险，所能得到的报酬，以夏普指数最常为投资人运用。
标准差是一组数值自平均值分散开来的程度的一种测量观念。一个较大的标准差，代表大部分的数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。

3、数据分析中M/SD/t/P值分别代表什么？

均数、标准差、t值、p值（概率）
我替别人做这类的数据分析蛮多的

4、检验科质控中的“SD CV”靶值分别是什么意思？质控图里的“2S，-2S” 又是什么意思？

SD为标准差，是描述一组变量离散分布的统计量。

CV是变异系数，是标准差与平均值之比用百分数（%）表示。

2S,-2S为控制线，任何控制值超出X±2S限值的，被确定该批结果为失控。

比如说该批号质控品瓶上标注的值是20，变异系数CV为5%，那么你所做出来的值就必须在20-（20*5%）~20+（20*5%）之间，超出这个范围就是不成功的结果。

(4)sd值和sem值扩展资料：

质量控制图的基本组成

预期值——即图中的中心线；

目标值——图中上、下警告限之间区域；

实测值的可接受范围——图中上、下控制限之间的区域；

辅助线——上、下各一线，在中心线两侧与上、下警告限之间各一半处。

均数控制图

控制样品的浓度和组成，使其尽量与环境样品相似，用同一方法在一定时间内(例如每天分析一次平行样)重复测定，至少累积20个数据(不可将20个重复实验同时进行

或一天分析二次或二次以上)，按下列公式计算总均值(μ )、标准偏差(s)(此值不得大于标准分析方法中规定的相应浓度水平的标准偏差值)、平均极差( )等。

以测定顺序为横坐标，相应的测定值为纵坐标作图。同时作有关控制线。

中心线——以总均数 估计 ;

上、下控制限——按 值绘制；

上、下警告限——按 值绘制；

上、下辅助线——按 值绘制。

在绘制控制图时，落在 范围内的点数应约占总点数的68%。若少于50%，则分布不合适，此图不可靠。若连续7点位于中心线同一例，表示数据失控，此图不适用。

控制图绘制后，应标明绘制控制图的有关内容和条件，如测定项目、分析方法、溶液浓度、温度、操作人员和绘制日期等

5、mean ± S.E.M.和 mean ± SD有什么区别

一、含义不同

mean表示都是平均数。

SEM是standard error of mean是平均数的抽样误差，反应平均数的抽样准确性。

SD全称standard deviation标准差，又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。

二、用法不同

SEM计估计值的准确性无法度量，但可以用统计方法来测量。

测试的误差来源包括系统误差和采样误差，这些误差很容易克服，采样误差是由许多无法控制的内部和外部因素引起的，这些因素都是偶然的，即使在测试中非常小心也很难消除，但可以通过增加重复次数来减少。

小样本（n≤30）取平均值±标准差，大样本（n>30）取平均值±标准差。

三、类型不同

标准差是方差的算术平方根。标准差可以反映数据集的离散程度。如果平均值相同，则标准差可能不相同。

标准误差是用样品的标准偏差除以样品容量的平方根来计算的，标准误差受样本量影响较大，样本量越大，标准误差越小，抽样误差越小，说明样本能够更好地代表种群。

6、在SAS软件中已知数据的MSE，如何通过MSE计算数据的SD? 还有SD和SEM是一回事么？

SD 是标准偏差，是看你样本中观测值的变异程度的；SEM 是均值标准误，值越小，说明你的样本观测值越接近总体样本，说明你的观测值具有代表性，值越大，反之。MSE 是做完方差分析所得出来的，通过MSE可计算SEM，SEM=MSE/根号n；这里的n代表你观测值当中的重复数。

7、SD与SEM有区别吗

SD：标准差（Standard Deviation） ，中文环境中又常称均方差，但不同于均方误差（mean squared error，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近），标准差是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。

标准差（Standard Deviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量。标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它反映组内个体间的离散程度。

假设有一组数值X1,X2,X3,......XN（皆为实数），其平均值（算术平均值）为μ，

标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式为

sem（标准误）

英文：Standard Error of Mean

标准误，即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反映的是样本均数之间的变异。标准误不是标准差，是多个样本平均数的标准差。

标准误用来衡量抽样误差。标准误越小，表明样本统计量与总体参数的值越接近，样本对总体越有代表性，用样本统计量推断总体参数的可靠度越大。因此，标准误是统计推断可靠性的指标。

标准差与标准误都是数理统计学的内容，两者不但在字面上比较相近，而且两者都是表示距离某一个标准值或中间值的离散程度，即都表示变异程度，但是两者是有着较大的区别的。

首先要从统计抽样的方面说起。现实生活或者调查研究中，我们常常无法对某类欲进行调查的目标群体的所有成员都加以施测，而只能够在所有成员（即样本）中抽取一些成员出来进行调查，然后利用统计原理和方法对所得数据进行分析，分析出来的数据结果就是样本的结果，然后用样本结果推断总体的情况。一个总体可以抽取出多个样本，所抽取的样本越多，其样本均值就越接近总体数据的平均值。

标准差：表示的就是样本数据的离散程度。标准差就是样本平均数方差的开平方，标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的，通常用M±SD来表示，表示样本某个数据观察值相距平均值有多远。从这里可以看到，标准差受到极值的影响。标准差越小，表明数据越聚集；标准差越大，表明数据越离散。标准差的大小因测验而定，如果一个测验是学术测验，标准差大，表示学生分数的离散程度大，更能够测量出学生的学业水平；如果一个测验测量的是某种心理品质，标准差小，表明所编写的题目是同质的，这时候的标准差小的更好。标准差与正态分布有密切联系：在正态分布中，1个标准差等于正态分布下曲线的68.26%的面积，1.96个标准差等于95%的面积。这在测验分数等值上有重要作用。

标准误：表示的是抽样的误差。因为从一个总体中可以抽取出无数多种样本，每一个样本的数据都是对总体的数据的估计。标准误代表的就是当前的样本对总体数据的估计，标准误代表的就是样本均数与总体均数的相对误差。标准误是由样本的标准差除以样本容量的开平方来计算的。从这里可以看到，标准误更大的是受到样本容量的影响。样本容量越大，标准误越小，那么抽样误差就越小，就表明所抽取的样本能够较好地代表总体。

8、论文中N值、M值、SD值分别是什么意思??

你好,正确答案如下

SD是standard error of the mean,标准差,是描述一组变量离散分布的统计量
M是Mean,算数平均值
N是Numbers,样本含量