Statistikoje tiesinio matematinio modelio parametrus galima nustatyti iš eksperimentinių duomenų, naudojant metodą, vadinamą tiesine regresija. Šis metodas apskaičiuoja formos y = mx + b (standartinė tiesės lygtis) lygties parametrus, naudodamas eksperimentinius duomenis. Tačiau, kaip ir daugumoje statistinių modelių, modelis tiksliai neatitiks duomenų; todėl kai kurie parametrai, pvz., nuolydis, turės tam tikrą klaidą (arba neapibrėžtumą). Standartinė klaida yra vienas iš būdų įvertinti šį neapibrėžtumą ir gali būti įvykdytas keliais trumpais žingsniais.
Raskite modelio kvadratinių liekanų (SSR) sumą. Tai yra kiekvieno atskiro duomenų taško ir modelio numatomo duomenų taško kvadrato suma. Pavyzdžiui, jei duomenų taškai buvo 2,7, 5,9 ir 9,4, o pagal modelį numatyti duomenų taškai buvo 3, 6 ir 9, tada imdami kvadratą kiekvieno taško skirtumas duoda 0,09 (gautą atėmus 3 iš 2,7 ir kvadratą gautą skaičių), 0,01 ir 0,16, atitinkamai. Susumavus šiuos skaičius, gaunama 0,26.
Padalinkite modelio SSR iš duomenų taškų stebėjimų skaičiaus, atėmus du. Šiame pavyzdyje yra trys stebėjimai, o atėmus du iš jų gaunama viena. Todėl padalijus 0,26 SSR iš vieno gaunama 0,26. Vadinkite šį rezultatą A.
Nustatykite paaiškintą nepriklausomo kintamojo kvadratų sumą (ESS). Pvz., Jei duomenų taškai buvo matuojami 1, 2 ir 3 sekundžių intervalais, tada kiekvieną skaičių atimsite skaičių vidurkiu ir kvadratuosite, tada susumuosite sekančius skaičius. Pvz., Pateiktų skaičių vidurkis yra 2, todėl atėmus kiekvieną skaičių dviem ir kvadratu gaunama 1, 0 ir 1. Paėmus šių skaičių sumą gaunama 2.
Raskite ESS kvadratinę šaknį. Čia pateiktame pavyzdyje, paėmus kvadratinę šaknį iš 2, gaunama 1,41. Vadinkite šį rezultatą B.
Padalinkite rezultatą B iš rezultato A. Baigiant pavyzdį, padalijus 0,51 iš 1,41, gaunama 0,36. Tai yra standartinė nuolydžio paklaida.