一、估计标准误差有什么作用
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。
主要作用是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，可以说明以回归直线为中心的所有相关点的离散程度，可以反映两变量之间相关的密切程度，可以表明回归方程实用价值的大小。
二、估计标准误差是什么？
估计标准误差是实际值与平均值的总误差中，回归误差与剩余误差是此消彼长的关系。因而回归误差从正面测定线性模型的拟合优度，剩余误差则从反面来判定线性模型的拟合优度。统计上定义剩余误差除以自由度n – 2所得之商的平方根为估计标准误。
在回归分析中，估计标准误差越小，表明实际值越紧靠估计值，回归模型拟合优度越好；
反之，估计标准误差越大，则说明实际值对估计值越分散，回归模型拟合越差；
估计标准误差在回归分析中仍然是一个重要的指标，因为它还是用自变量估计因变量时确定置信区间的尺度。
这是一个变量的SEE的计算公式：
分子是计算样本观测实际值与预测值之间的差异，称为回归残差（regression residual，ε），通常是指误差项error term.求平方后，可以叫做剩余平方和。
整个公式与计算标准差的公式非常像，除了分母由n-1变为n-2之外，在计算SEE中，n-2是指自由度（degrees of freedom），因为一共有n个观察值，而两个估计的参数，b0的估计、b1的估计占了2个，因此整个公式只有n-2个自由度了。
三、估计标准误差的作用？
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。
估计量用来估计未知总体的参数，它有时也被称为估计子；一次估计是指把这个函数应用在一组已知的数据集上，求函数的结果。对于给定的参数，可以有许多不同的估计量。我们通过一些选择标准从它们中选出较好的估计量，但是有时候很难说选择这一个估计量比另外一个好。
扩展资料
计算公式：
绝对误差计算公式：示值 - 标准值（即测量值与真实值之差）
例如，使用分析天平称量两个物体的质量各为1.5268g和0.1526g，假定两者的真实值分别为1.5267g和0.1525g，则两者称量的绝对误差分别为：
E1 = 1.5268-1.5267 = +0.0001g
E2 = 0.1526-0.1525= +0.0001g
参考资料来源：百度百科-估计标准误差
四、估计标准的误差的作用是什么
标准误差不是测量值的实际误差，也不是误差范围，它只是对一组测量数据可靠性的估计。标准误差小，测量的可靠性大一些，反之，测量就不大可靠。进一步的分析表明，根据偶然误差的高斯理论，当一组测量值的标准误差为σ时，则其中的任何一个测量值的误差εi有68．3%的可能性是在（－σ，＋σ）区间内。
所以呢，它就是为了提高结论的准确性而诞生的。
五、估计标准误差的作用
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。
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。计算标准误差时从理论上讲需要所有可能样本的数据，而在实际应用中，往往是根据一个样本的数据来计算标准误差的。
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。
六、什么是估计标准误差
统计学上的名词,一般用来进行科学化管理分析
估计标准误差"= standard error estimate
估计标准误差" 在工具书中的解释
1、说明回归方程推算结果准确程度的分析指标,反映回归直线代表性大小的分析指标。估计标准误差是指因变量数列的实际观察值(或称实际值)y,与根据回归方程式求出估计值yc,两者离差平方和平均数的平方根
