sd与sem

1、sep与sem还有seo分别是什么，区别是什么？

SEP（Search Engine Profit）：搜索引擎盈利技术.主动的面向客户，这使得SEP技术在微弱流量的基础上也可以迅速盈利

SEM（Search Engine Markting）：搜索引擎营销。全面而有效的利用搜索引擎来进行网络营销和推广。SEM追求最高的性价比，以最小的投入，在搜索引擎中获最大的访问量并产生商业价值。SEM=SEO+PPC+付费推广

SEO（Search Engine Optimization）：搜索引擎优化，是较为流行的网络营销方式，主要目的是增加特定关键字的曝光率以增加网站的能见度，进而增加销售的机会。

2、mean ± S.E.M.和 mean ± SD有什么区别

一、含义不同

mean表示都是平均数。

SEM是standard error of mean是平均数的抽样误差，反应平均数的抽样准确性。

SD全称standard deviation标准差，又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。

二、用法不同

SEM计估计值的准确性无法度量，但可以用统计方法来测量。

测试的误差来源包括系统误差和采样误差，这些误差很容易克服，采样误差是由许多无法控制的内部和外部因素引起的，这些因素都是偶然的，即使在测试中非常小心也很难消除，但可以通过增加重复次数来减少。

小样本（n≤30）取平均值±标准差，大样本（n>30）取平均值±标准差。

三、类型不同

标准差是方差的算术平方根。标准差可以反映数据集的离散程度。如果平均值相同，则标准差可能不相同。

标准误差是用样品的标准偏差除以样品容量的平方根来计算的，标准误差受样本量影响较大，样本量越大，标准误差越小，抽样误差越小，说明样本能够更好地代表种群。

3、mean±SEM，mean±SD，mean±SE有何区别，都是可使用的吗

　　mean to do和mean doing的区别如下：
一。means doing
mean当做意思意味讲时，是及物动词，refusingto have anything to do with something or somebody这个动名词短语做mean的宾语。
二。mean to do一般理解为打算做某事
联合抵制这个词的意思是拒绝用某物来对付一些事或者一些人~
mean to do和mean doing的具体意思如下：
⑴mean to do
英 [mi:n tu: :] 美 [min tu ]
词典意思为：
打算做；有意做
网络意思为：
打算； 打算做某事； 打算/想做某事

4、在SAS软件中已知数据的MSE，如何通过MSE计算数据的SD? 还有SD和SEM是一回事么？

SD 是标准偏差，是看你样本中观测值的变异程度的；SEM 是均值标准误，值越小，说明你的样本观测值越接近总体样本，说明你的观测值具有代表性，值越大，反之。MSE 是做完方差分析所得出来的，通过MSE可计算SEM，SEM=MSE/根号n；这里的n代表你观测值当中的重复数。

5、CDSEM 与SEM 有什么区别吗？还是两者表示一样，只是在不同领域中的说法不同。

对于快速地检测电子束曝光制造出的小纳米结构的尺寸和缺陷并保证其不受到损伤是纳米加工进入10nm尺度面临的另一重大技术问题。同时,在集成电路制造中,多层制造需要对标记进行极高精度的检测"显然,光学的无损伤检测方式己无法应用于10nm尺度范围,因此基于能量束的检测方法是必须采取的方式"。

目前工业界采用CD一SEM对小特征尺寸进行测量。

6、SD与SEM有区别吗

SD：标准差（Standard Deviation） ，中文环境中又常称均方差，但不同于均方误差（mean squared error，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近），标准差是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。

标准差（Standard Deviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量。标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它反映组内个体间的离散程度。

假设有一组数值X1,X2,X3,......XN（皆为实数），其平均值（算术平均值）为μ，

标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式为

sem（标准误）

英文：Standard Error of Mean

标准误，即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反映的是样本均数之间的变异。标准误不是标准差，是多个样本平均数的标准差。

标准误用来衡量抽样误差。标准误越小，表明样本统计量与总体参数的值越接近，样本对总体越有代表性，用样本统计量推断总体参数的可靠度越大。因此，标准误是统计推断可靠性的指标。

标准差与标准误都是数理统计学的内容，两者不但在字面上比较相近，而且两者都是表示距离某一个标准值或中间值的离散程度，即都表示变异程度，但是两者是有着较大的区别的。

首先要从统计抽样的方面说起。现实生活或者调查研究中，我们常常无法对某类欲进行调查的目标群体的所有成员都加以施测，而只能够在所有成员（即样本）中抽取一些成员出来进行调查，然后利用统计原理和方法对所得数据进行分析，分析出来的数据结果就是样本的结果，然后用样本结果推断总体的情况。一个总体可以抽取出多个样本，所抽取的样本越多，其样本均值就越接近总体数据的平均值。

标准差：表示的就是样本数据的离散程度。标准差就是样本平均数方差的开平方，标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的，通常用M±SD来表示，表示样本某个数据观察值相距平均值有多远。从这里可以看到，标准差受到极值的影响。标准差越小，表明数据越聚集；标准差越大，表明数据越离散。标准差的大小因测验而定，如果一个测验是学术测验，标准差大，表示学生分数的离散程度大，更能够测量出学生的学业水平；如果一个测验测量的是某种心理品质，标准差小，表明所编写的题目是同质的，这时候的标准差小的更好。标准差与正态分布有密切联系：在正态分布中，1个标准差等于正态分布下曲线的68.26%的面积，1.96个标准差等于95%的面积。这在测验分数等值上有重要作用。

标准误：表示的是抽样的误差。因为从一个总体中可以抽取出无数多种样本，每一个样本的数据都是对总体的数据的估计。标准误代表的就是当前的样本对总体数据的估计，标准误代表的就是样本均数与总体均数的相对误差。标准误是由样本的标准差除以样本容量的开平方来计算的。从这里可以看到，标准误更大的是受到样本容量的影响。样本容量越大，标准误越小，那么抽样误差就越小，就表明所抽取的样本能够较好地代表总体。

7、值是sd值还是sem值，数据处理时候的bar

从弹出的错误提示来看是因为你没有定义相应的X和Y值
解决方法：
选择作为X值得那列数据，右键选择set as——选择X，接着选择需要作为Y值那列数据，右键选择Set as——选择Y，
然后同时选择X，Y和error bar那列数作图即可。

，！

8、生物统计里的SE 和SD有何区别

标准误(SEM)英文：Standard Error of Mean标准误标准误，即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反映的是样本均数之间的变异。标准误用来衡量抽样误差。标准误越小，表明样本统计量与总体参数的值越接近，样本对总体越有代表性，用样本统计量推断总体参数的可靠度越大。因此，标准误是统计推断可靠性的指标。此外，还需要特别指出的是，标准误还可以指样本标准差、方差等统计量的标准差，不仅仅只是样本均数的标准差。