如何找到R中均值的标准误？
平均值的标准误差是标准偏差除以样本大小的平方根。查找均值标准误差的最简单方法是使用公式查找其值。
示例
> set.seed(1)
我们将使用相同的公式找到正常随机变量，从100到100的数字序列，随机样本，二项式随机变量和均匀随机变量的标准误差。最后，我将确认我们是否对此处考虑的所有类型的变量使用了正确的方法。
> x<-rnorm(10) > x [1] -0.6264538 0.1836433 -0.8356286 1.5952808 0.3295078 -0.8204684 [7] 0.4874291 0.7383247 0.5757814 -0.3053884 > SE_x<-sd(x)/sqrt(10) > SE_x [1] 0.246843 > y<-1:100 > y [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 [19] 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 [37] 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 [55] 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 [73] 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 [91] 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 > SE_y<-sd(y)/sqrt(100) > SE_y [1] 2.901149 > z<-sample(1:100,20,replace=TRUE) > z [1] 73 79 85 37 89 37 34 89 44 79 33 84 35 70 74 42 38 20 28 20 > SE_z<-sd(z)/sqrt(20) > SE_z [1] 5.582161 > a<-rbinom(20,100,0.6) > a [1] 63 66 59 58 48 66 59 65 60 56 55 55 56 57 56 66 53 62 61 51 > SE_a<-sd(a)/sqrt(20) > SE_a [1] 1.141098 > b<-runif(30,2,5) > b [1] 4.928512 4.195378 3.070181 3.294421 2.444635 2.039233 4.146698 2.309553 [9] 3.338853 3.920303 4.975516 3.486781 3.453049 2.520327 4.264463 3.361686 [17] 3.533509 2.622635 2.685974 3.787136 3.724617 2.231193 2.106622 3.928386 [25] 4.785846 3.794277 3.682702 3.578083 4.955286 3.522925 > SE_b<-sd(b)/sqrt(30) > SE_b [1] 0.1552736 > c<-sample(20) > c [1] 19 4 2 16 1 12 7 9 15 10 11 18 13 3 17 8 14 20 6 5 > SE_c<-sd(c)/sqrt(20) > SE_c [1] 1.322876
如果我们不知道样本大小，则可以使用长度函数，如下所示：
> SE_c<-sd(c)/sqrt(length(c)) > SE_c [1] 1.322876
此处，统一随机变量和二项式随机变量的标准误差不正确，因为它们的标准差不是通过sd函数计算的。