В статистиката параметрите на линеен математически модел могат да бъдат определени от експериментални данни, като се използва метод, наречен линейна регресия. Този метод оценява параметрите на уравнение от вида y = mx + b (стандартното уравнение за права), използвайки експериментални данни. Въпреки това, както при повечето статистически модели, моделът няма да съвпада точно с данните; следователно някои параметри, като наклона, ще имат известна грешка (или несигурност), свързана с тях. Стандартната грешка е един от начините за измерване на тази несигурност и може да бъде постигната в няколко кратки стъпки.
Намерете сумата на квадратните остатъци (SSR) за модела. Това е сумата от квадрата на разликата между всяка отделна точка от данни и точката от данни, която моделът прогнозира. Например, ако точките от данни са 2.7, 5.9 и 9.4 и точките от данни, предвидени от модела, са 3, 6 и 9, тогава вземането на квадрата на разликата във всяка от точките дава 0,09 (намира се чрез изваждане на 3 на 2,7 и на квадрат полученото число), 0,01 и 0,16, съответно. Добавянето на тези числа заедно дава 0.26.
Разделете SSR на модела на броя на наблюденията на точката с данни, минус две. В този пример има три наблюдения и изваждането на две от това дава едно. Следователно разделянето на SSR от 0,26 на едно дава 0,26. Наречете този резултат А.
Определете обяснената сума на квадратите (ESS) на независимата променлива. Например, ако точките с данни са били измервани на интервали от 1, 2 и 3 секунди, тогава ще извадите всяко число от средната стойност на числата и ще го изведете на квадрат, след което ще сумирате следващите числа. Например средната стойност на дадените числа е 2, така че изваждането на всяко число с две и квадратурата дава 1, 0 и 1. Вземането на сумата от тези числа дава 2.
Намерете квадратния корен на ESS. В примера тук вземането на квадратния корен от 2 дава 1,41. Наречете този резултат Б.
Разделете резултат Б на резултат А. В заключение на примера, разделянето на 0,51 на 1,41 дава 0,36. Това е стандартната грешка на наклона.