python计算误差

在Python中计算误差可以使用标准差和标准误差的方法。标准差是用来度量数据的离散程度，而标准误差是用来度量样本均值的估计误差。
要计算总体均值的标准误差，可以使用以下公式：
SEM = SD / √n
其中，SEM代表标准误差，SD代表标准差，n代表样本大小。

在给定一个数据集data_test的情况下，可以使用numpy库来计算标准差，然后使用math库来计算标准误差，代码如下：
import numpy
import math

data_test = [1, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 5]
SD = numpy.std(data_test, ddof=0) # 计算总体标准差
n = len(data_test) # 样本大小
SEM = SD / math.sqrt(n) # 计算标准误差

print(SEM)

通过这段代码，你可以得到总体均值的标准误差。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [统计学的Python实现-008：标准误差](https://blog.csdn.net/Changxing_J/article/details/106232936)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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