如何计算 R 中平均值的标准误差？
在本文中，我们将讨论如何计算 R 编程语言中均值的标准误差。
StandardError Of Mean是标准差除以样本量的平方根。
公式：
Standard Error: (Sample Standard Deviation of Sample)/(Square Root of the sample size)
方法一：使用 Plotrix 包的 std.error()函数
在这种计算均值标准误的方法中，用户首先需要安装并导入plotrix包，这里plotrix包负责为用户提供各种功能，然后用户只需调用std.error( )函数，其数据作为其参数传递，标准误差将在 R 编程语言中计算提供的数据。
在 R 控制台中安装和导入 plotrix 包的语法：
install.package('plotrix')
library('plotrix')std.error()函数用于计算平均值的标准误差。
Syntax:
std.error(x,na.rm)
Parameters:
- x: A vector of numerical observations.
- na.rm: Dummy argument to match other functions.
示例：计算均值的标准误
R
library(plotrix)
# Create data
gfg <- c(1:100)
# calculate standard error of the mean
std.error(gfg)R
# Create data
gfg <- c(1:100)
# calculate standard error of the mean
std_error<-sd(gfg)/sqrt(length(gfg))
std_error输出：
[1] 2.901149方法二：使用公式
在该方法中，用户必须简单地使用平均值公式的标准误差来计算给定数据的平均值的标准误差，即使用 sd()函数计算的数据的样本标准差除以将使用 R 编程语言中的 sqrt() 和 length()函数计算的数据长度的平方根。
公式：
Standard Error: (Sample Standard Deviation of Sample)/(Square Root of the sample size)
示例：计算均值的标准误
R
# Create data
gfg <- c(1:100)
# calculate standard error of the mean
std_error<-sd(gfg)/sqrt(length(gfg))
std_error
输出：
[1] 2.901149