V statistiki lahko parametre linearnega matematičnega modela določimo iz eksperimentalnih podatkov z uporabo metode, imenovane linearna regresija. Ta metoda oceni parametre enačbe oblike y = mx + b (standardna enačba za črto) z uporabo eksperimentalnih podatkov. Vendar se, tako kot pri večini statističnih modelov, model ne bo popolnoma ujemal s podatki; zato bodo nekateri parametri, na primer naklon, povezani s kakšno napako (ali negotovostjo). Standardna napaka je en način merjenja te negotovosti in jo je mogoče doseči v nekaj kratkih korakih.
Poiščite vsoto kvadratnih ostankov (SSR) za model. To je vsota kvadrata razlike med vsako posamezno podatkovno točko in podatkovno točko, ki jo model predvideva. Na primer, če so bile podatkovne točke 2,7, 5,9 in 9,4 in podatkovne točke, predvidene iz modela, 3, 6 in 9, potem vzamemo kvadrat razlika vsake od točk daje 0,09 (ugotovi se tako, da se 3 odšteje z 2,7 in nastalo število izračuna na kvadrat), 0,01 in 0,16, oz. Če te številke seštejemo, dobimo 0,26.
Razdelite SSR modela s številom opazovanj podatkovnih točk, minus dva. V tem primeru so tri opažanja in odštevanje dveh od tega daje eno. Torej, če delimo SSR 0,26 z eno, dobimo 0,26. Pokliči ta rezultat A.
Določite razloženo vsoto kvadratov (ESS) neodvisne spremenljivke. Na primer, če so bile podatkovne točke izmerjene v intervalih 1, 2 in 3 sekunde, potem boste vsako število odšteli po srednji številki in jo popravili na kvadrat, nato pa sešteli naslednja števila. Na primer, sredina danih števil je 2, zato odštevanje vsakega števila za dva in kvadrat daje 1, 0 in 1. Če vzamemo vsoto teh števil, dobimo 2.
Poiščite kvadratni koren ESS. V primeru tukaj kvadratni koren 2 daje 1,41. Pokliči ta rezultat B.
Razdeli rezultat B z rezultatom A. Če zaključimo primer, če delimo 0,51 z 1,41, dobimo 0,36. To je standardna napaka naklona.