sem误差

1、统计学中“SEM”是什么意思？

统计学中“SEM”的意思是误差。

2、ocd光学线宽测量和cd-sem的区别

SEM作为显微镜，可以放大微观物体形态，一般允许误差在放大倍数±5%。在相同工作条件下，放大倍数一般不会漂移，精度可靠。但随着温湿度变化，随着电磁环境变化，可能会有漂移。因为SEM放大和光学显微镜放大完全不同，完全靠扫描线圈和电器元件控制，电器元件的老化，可能会引起放大倍数漂移，因此过两年需要校准放大倍数。另外SEM图像尺寸测量精度问题，这个情况和方舟子质疑韩2身高有些类似，许多人用图像测量得出的结果误差很大。但相同的测量方法精度很高！还有SEM作为材料分析平台，做化学成分分析，晶体结构分析。偏差可以保证2%以内。最后总结：精度靠方法和条件保证！前提是方法一致，条件不要变化！！

3、作误差棒（error bar）图用标准偏差(Sd)还是标准误差(Se)？

error bar用SD和SEM都可以，自己统一就好，操作方法如下：

1、首先打开Origin作图软件，输入所需分析的数据。

2、先选中三列数据，在主菜单找到“Statistics”并点击，然后依次选择“Descriptive Statistics”→“Statistics on Rows”。

3、在弹出的Statistics on Rows对话框中，将“Mean（平均值）”和“Standard Deviation（标准差）”打勾选中，然后点击下方的“OK”。

4、完成后即可发现工作区多了两列数据。

5、在左下角选取所要作图的样式，即得到了各个学科的平均成绩，以及用误差棒表示的偏差情况，误差棒越长，说明各同学于本学科的成绩范围波动越大。

4、关于统计的问题 在科技文献中 Error bars indicate SEM 应该怎么准确翻译 谢谢了

SEM = standard error of the mean 统计学中为均数标准误

即 “误差线表示均数标准误”

而不是电镜

5、sem扫描电子显微镜精度是多少？

S

6、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

7、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。

8、如何计算 pooled SEM

当各处理组重复数不等（非均衡数据）时，SEM要表示为“pooled SEM”

论文中pooled SEM如何计算？

【文献3】

在SPSS分析中：

（1）当重复数不等（非均衡数据）时，SEM即是S SPSS“选项-描述性统计”输出结果中的“标准 误差”的平均值（因各处理组不相等）。如【例2】，Pooled SEM=(1.388+1.267+1.267+1.388)/4=1.328  

在SAS分析中：

（2）当重复数不等（非均衡数据）时，SEM即是SAS“最小二乘均值”输出结果中的“标准误差”的平均值（因各处理组不相等）  

【例2】 4种饲料对仔猪增重的影响

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输出结果：

只截取的一部分，内容很长，可以去原文章看一下，SD、SE、SEM、Pooled SEM的计算

9、求高人指点用SEM和OLS的区别，优缺点比较

其实应该说是最大似然法和最小二乘法的区别吧。
采用OLS的回归分析方法存在几方面的限制：
（1）不允许有多个因变量或输出变量
（2）中间变量不能包含在与预测因子一样的单一模型中
（3）预测因子假设为没有测量误差
（4）预测因子间的多重共线性会妨碍结果解释
（5）结构方程模型不受这些方面的限制

SEM的优点：
（1）SEM程序同时提供总体模型检验和独立参数估计检验；
（2）回归系数，均值和方差同时被比较，即使多个组间交叉；
（3）验证性因子分析模型能净化误差，使得潜变量间的关联估计较少地被测量误差污染；
（4）拟合非标准模型的能力，包括灵活处理追踪数据，带自相关误差结构的数据库（时间序列分析），和带非正态分布变量和缺失数据的数据库。

构方程模型最为显著的两个特点是：
（1）评价多维的和相互关联的关系；
（2）能够发现这些关系中没有察觉到的概念关系，而且能够在评价的过程中解释测量误差。

1、最小二乘法的典型应用是求解一套x和y的成对数据对应的曲线（或者直线）方程。

其思想是：设y和x之间的关系可以用一个公式在表示，但其系数为待定系数。然后，将各个点的实测数据与计算求得的数据相减，得到“误差”或者不符值（有正有负，但其平方都是正的），将这些不符值的平方相加，得到总的“误差”。通过调整公式中的各个系数，使得误差平方和最小，那么就确定了y和x之间的方程的最好结果。求解最小二乘问题的过程中没有提及概率问题。

2、而极大似然估计值，是用于概率领域的一种方法，和最小二乘法是两个领域的。这种方法是应用求极大值的方法，让某一个公式求导值为0，再根据情况判断该极值是否是合乎要求。极大似然估计法可以用于正态分布中 μ, σ2的极大似然估计。极大似然估计法就是要选取类似的数值作为参数的估计值，使所选取的样本在被选的总体中出现的可能性为最大。

10、sem中mi值多大表示要修正模型

看下是否存在异方差或者自相关等违背经典假定的错误。协整回归模型要是显著的话其误差修正模型一般是显著的。