回归估计的标准误差怎么计算

用k个自变量建立线性方程，预测因变量的值，则自由度

公式： 

其中SSE是估计值与实际值的离差平方和。

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。

扩展资料

回归估计是通过对调查变量Y以及该变量有线性关系的辅助变量X建立回归方程，然后运用回归方程对总体指标进行推断、估计的方法。而回归估计量是指回归估计方法中所用到的调查变量以及与该变量有线性关系的辅助变量。

因此，对于调查的总体来说，总体均值的回归估计量为：

总体总量的回归估计量为：

参考资料来源：百度百科-估计标准误差

　　计算公式如下：

　　估计标准误差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。

　　作用：

　　①它可以说明回归方程的理论值代表相应实际值的代表性大小;

　　②它可以说明以回归直线为中心的所有相关点的离散程度;

　　③它可以反映两变量之间相关的密切程度;

　　④它可以表明回归方程实用价值的大小。

　　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。

有以上功能的啊
我们的处理方式是将需要的数据利用回归求出来，然后根据公式计算统计误差值

还有一种方法就是用求标准差的方法，来求得SSR和SST.

回归估计的标准误差怎么计算？回归标记的误差有很多种。