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标准误符号为SEx。
标准误就是“标准差 ” ，是“统计量 ”的标准差 。
统计量是基于样本计算出来的，每次抽样的不确定性会导致计算出来的统计量值也是不确定的 ，即统计量是一个随机变量 ，它的标准差按照概率论中随机变量的方差定义计算,方差V(x)=E[(x-x期望)^2]，然后把方差开平方根即可 。
在概率论中 ，方差的定义是对随机变量来定义的 ，没有对一个确定的一列数据的方差定义。但是在统计学中，方差的定义进一步扩展 ，扩展到一列具体数据也有方差的定义 。
对于一列具体数据来说 ，其方差就是这列数据离差平方和的平均（如果数据有n个，就是离差平方和除以n） ，标准差就是方差开平方根（离差平方和的均方根） 。总体和某次抽样的一个样本数据都可以看成是一列具体数据 ，其标准差就是离差平方和的均方根。
对于统计量的标准差有另外一个更常用的名字叫“标准误” 。为什么要再另外取一个名字呢？我不知道 。把标准误叫标准差绝对是正确的，但是把标准差叫标准误就不一定正确。
总体是包含所研究的全部个体（数据）的集合，它通常由所研究的一些个体组成 ，如由多个企业构成的集合 ，多个居民户构成的集合，多个人构成的集合等等 。
样本是观测或调查的一部分个体 ，总体是研究对象的全部 。例如调查某中学300名中学生的视力情况中 ，样本是300名中学生的视力情况，而样本容量则为300。
参数 ，也叫参变量 ，是一个变量 。我们在研究当前问题的时候，关心某几个变量的变化以及它们之间的相互关系 ，其中有一个或一些叫自变量 ，另一个或另一些叫因变量 。
统计量是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量。宏观量是大量微观量的统计平均值，具有统计平均的意义 ，对于单个微观粒子 ，宏观量是没有意义的。
变数或变量，是指没有固定的值，可以改变的数 。变量以非数字的符号来表达 ，一般用拉丁字母 。变量是常数的相反。变量的用处在于能一般化描述指令的方式 。
扩展资料：
与离散型随机变量不同 ，连续型变量在整个数轴（或数轴的某一个区间）上连续变化，或者说 ，连续型是无穷个“点 ”连在一起 ，所以并不能通过离散型随机变量一样的方式一点一点地表示出任一点的概率 。事实上，由于区间被无限细分 ，其任一点的概率都是0。因此需要引入新的表达方法来表示 。
用分布密度函数来描述概率累积的快慢 ，或者说概率累积的变化率 。显然，分布密度函数就应当是分布函数的导函数 ，特别的 ，若分布函数不可导，则该分布没有分布密度函数。由于当随机变量在某个区间的概率较大时 ，分布函数会激增 ，同时分布密度函数也会随着分布函数变化（因为分布密度函数就是分布函数的变化率），因此可以利用分布密度函数近似表示随机变量在某点附近的概率情况 。
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