回归系数的标准误（S.E）就是它的标准差，可信区间的概念及意义

回归系数的标准误差就是它的标准差，统计量的标准差大多数情况下叫做标准误差，回归系数的估计实际上就是均值估计哦。回归的标准误肯定是模型中随机扰动项(误差项)的标准差的估计值。它的平方其实就是随机扰动项(误差项)的方差的无偏估计量，它其实又叫做误差均方，等于残差的平方和/(样本容量-待估参数的个数)。可以参考一下张晓峒老师的《计量经济学基础》，讲的很清晰!

可信区间()是一开区间CL,CU称为可信限均数的(1-α)百分之100可信区间-t/2,v0t/2,v1-/2/2均数的95%可信区间样本含量不是很大时,样本含量很大时,t分布逼近u分布如抽样通过检查110个健康成人的尿紫质算得阳性率为百分之10，这是样本率，可用它来估计整体率，说明健康成人的尿紫质阳性率水平，这样的估计叫“点估计”。但因为存在抽样误差，不一样样本（如再检查110人）可能得到不一样的估计值。因为这个原因我们经常会用到“区间估计”整体率（或整体均数）大约在那一个范围内，这个范围就叫可信区间。区间小的一端叫下限，大的一端叫上限。经常会用到的有95%可信区间与99%可信区间。按照同一资料所作95%可信区间比99%可信区间窄些（上、下限较靠近），但估计错误的可能性后者为1%，前者为5%，进行整体参数的区间估计时可按照研究目标与标准误的大小选用95%、或99%

　　抽样误差指因为抽样的偶然原因使样本各个相关机构的结构没办法代表整体各个相关机构的结构，而导致抽样指标和全及指标当中的绝对离差。

一类：登记性误差；

二类：代表性误差（A、系统性误差；B、偶然性误差），抽样误差特指偶然性误差。　　表示抽样误差的大小，已选择标准误。