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

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。

估计样本值在期望值（平均值）附近的波动范围，波动范围越大表明样本值越不稳定