Преобразование стандартной ошибки в стандартное отклонение?

Целесообразно ли преобразовывать стандартную ошибку в стандартное отклонение? И если да, то подходит ли эта формула?

$$SE = \frac{SD}{\sqrt{N}}$$

Стандартная ошибка относится к стандартному отклонению выборочного распределения статистики. Является ли эта формула подходящей, зависит от того, о какой статистике мы говорим.

Стандартное отклонение среднего значения выборки составляет гдеσ- стандартное отклонение данных (совокупность), аn- размер выборки - это может быть то, что вы имеете в виду. Так что, если это стандартная ошибка образца, о которой вы говорите, то да, эта формула подходит.$\sigma/\sqrt{n}$$\sigma$$n$

Как правило, стандартное отклонение статистики не дается по формуле, которую вы дали. Отношение между стандартным отклонением статистики и стандартным отклонением данных зависит от того, о какой статистике мы говорим. Например, стандартная ошибка стандартного отклонения выборки (более подробная информация здесь ) для нормально распределенной выборки размера равна σ ⋅ Γ ( n - $n$

$$\sigma \cdot \frac{\Gamma( \frac{n-1}{2} )}{ \Gamma(n/2) } \cdot \sqrt{\frac{n-1}{2} - \left( \frac{ \Gamma(n/2) }{ \Gamma( \frac{n-1}{2} ) } \right)^2 }$$ $X_1, ..., X_n \sim N(0,\sigma^2)$$0$${\rm Binomial}(n,1/2)$$\sqrt{n/4}$$\sigma$