sem誤差

1、統計學中「SEM」是什麼意思？

統計學中「SEM」的意思是誤差。

2、ocd光學線寬測量和cd-sem的區別

SEM作為顯微鏡，可以放大微觀物體形態，一般允許誤差在放大倍數±5%。在相同工作條件下，放大倍數一般不會漂移，精度可靠。但隨著溫濕度變化，隨著電磁環境變化，可能會有漂移。因為SEM放大和光學顯微鏡放大完全不同，完全靠掃描線圈和電器元件控制，電器元件的老化，可能會引起放大倍數漂移，因此過兩年需要校準放大倍數。另外SEM圖像尺寸測量精度問題，這個情況和方舟子質疑韓2身高有些類似，許多人用圖像測量得出的結果誤差很大。但相同的測量方法精度很高！還有SEM作為材料分析平台，做化學成分分析，晶體結構分析。偏差可以保證2%以內。最後總結：精度靠方法和條件保證！前提是方法一致，條件不要變化！！

3、作誤差棒（error bar）圖用標准偏差(Sd)還是標准誤差(Se)？

error bar用SD和SEM都可以，自己統一就好，操作方法如下：

1、首先打開Origin作圖軟體，輸入所需分析的數據。

2、先選中三列數據，在主菜單找到「Statistics」並點擊，然後依次選擇「Descriptive Statistics」→「Statistics on Rows」。

3、在彈出的Statistics on Rows對話框中，將「Mean（平均值）」和「Standard Deviation（標准差）」打勾選中，然後點擊下方的「OK」。

4、完成後即可發現工作區多了兩列數據。

5、在左下角選取所要作圖的樣式，即得到了各個學科的平均成績，以及用誤差棒表示的偏差情況，誤差棒越長，說明各同學於本學科的成績范圍波動越大。

4、關於統計的問題 在科技文獻中 Error bars indicate SEM 應該怎麼准確翻譯 謝謝了

SEM = standard error of the mean 統計學中為均數標准誤

即 「誤差線表示均數標准誤」

而不是電鏡

5、sem掃描電子顯微鏡精度是多少？

S

6、mean±SEM，mean±SD，mean±SE有何區別，都是可使用的嗎

　　mean to do和mean doing的區別如下：
一。means doing
mean當做意思意味講時，是及物動詞，refusingto have anything to do with something or somebody這個動名詞短語做mean的賓語。
二。mean to do一般理解為打算做某事
聯合抵制這個詞的意思是拒絕用某物來對付一些事或者一些人~
mean to do和mean doing的具體意思如下：
⑴mean to do
英 [mi:n tu: :] 美 [min tu ]
詞典意思為：
打算做；有意做
網路意思為：
打算； 打算做某事； 打算/想做某事

7、mean ± S.E.M.和 mean ± SD有什麼區別

一、含義不同

mean表示都是平均數。

SEM是standard error of mean是平均數的抽樣誤差，反應平均數的抽樣准確性。

SD全稱standard deviation標准差，又常稱均方差，是離均差平方的算術平均數的平方根，用σ表示。

二、用法不同

SEM計估計值的准確性無法度量，但可以用統計方法來測量。

測試的誤差來源包括系統誤差和采樣誤差，這些誤差很容易克服，采樣誤差是由許多無法控制的內部和外部因素引起的，這些因素都是偶然的，即使在測試中非常小心也很難消除，但可以通過增加重復次數來減少。

小樣本（n≤30）取平均值±標准差，大樣本（n>30）取平均值±標准差。

三、類型不同

標准差是方差的算術平方根。標准差可以反映數據集的離散程度。如果平均值相同，則標准差可能不相同。

標准誤差是用樣品的標准偏差除以樣品容量的平方根來計算的，標准誤差受樣本量影響較大，樣本量越大，標准誤差越小，抽樣誤差越小，說明樣本能夠更好地代表種群。

8、如何計算 pooled SEM

當各處理組重復數不等（非均衡數據）時，SEM要表示為「pooled SEM」

論文中pooled SEM如何計算？

【文獻3】

在SPSS分析中：

（1）當重復數不等（非均衡數據）時，SEM即是S SPSS「選項-描述性統計」輸出結果中的「標准 誤差」的平均值（因各處理組不相等）。如【例2】，Pooled SEM=(1.388+1.267+1.267+1.388)/4=1.328  

在SAS分析中：

（2）當重復數不等（非均衡數據）時，SEM即是SAS「最小二乘均值」輸出結果中的「標准誤差」的平均值（因各處理組不相等）  

【例2】 4種飼料對仔豬增重的影響

group  gain（kg）  

1  47  47  44  42  42  

2  33  39  41  33  34  35  

3  23  25  23  29  28  20  

4  28  24  25  20  23  

SPSS輸出結果：

只截取的一部分，內容很長，可以去原文章看一下，SD、SE、SEM、Pooled SEM的計算

9、求高人指點用SEM和OLS的區別，優缺點比較

其實應該說是最大似然法和最小二乘法的區別吧。
採用OLS的回歸分析方法存在幾方面的限制：
（1）不允許有多個因變數或輸出變數
（2）中間變數不能包含在與預測因子一樣的單一模型中
（3）預測因子假設為沒有測量誤差
（4）預測因子間的多重共線性會妨礙結果解釋
（5）結構方程模型不受這些方面的限制

SEM的優點：
（1）SEM程序同時提供總體模型檢驗和獨立參數估計檢驗；
（2）回歸系數，均值和方差同時被比較，即使多個組間交叉；
（3）驗證性因子分析模型能凈化誤差，使得潛變數間的關聯估計較少地被測量誤差污染；
（4）擬合非標准模型的能力，包括靈活處理追蹤數據，帶自相關誤差結構的資料庫（時間序列分析），和帶非正態分布變數和缺失數據的資料庫。

構方程模型最為顯著的兩個特點是：
（1）評價多維的和相互關聯的關系；
（2）能夠發現這些關系中沒有察覺到的概念關系，而且能夠在評價的過程中解釋測量誤差。

1、最小二乘法的典型應用是求解一套x和y的成對數據對應的曲線（或者直線）方程。

其思想是：設y和x之間的關系可以用一個公式在表示，但其系數為待定系數。然後，將各個點的實測數據與計算求得的數據相減，得到「誤差」或者不符值（有正有負，但其平方都是正的），將這些不符值的平方相加，得到總的「誤差」。通過調整公式中的各個系數，使得誤差平方和最小，那麼就確定了y和x之間的方程的最好結果。求解最小二乘問題的過程中沒有提及概率問題。

2、而極大似然估計值，是用於概率領域的一種方法，和最小二乘法是兩個領域的。這種方法是應用求極大值的方法，讓某一個公式求導值為0，再根據情況判斷該極值是否是合乎要求。極大似然估計法可以用於正態分布中 μ, σ2的極大似然估計。極大似然估計法就是要選取類似的數值作為參數的估計值，使所選取的樣本在被選的總體中出現的可能性為最大。

10、sem中mi值多大表示要修正模型

看下是否存在異方差或者自相關等違背經典假定的錯誤。協整回歸模型要是顯著的話其誤差修正模型一般是顯著的。