see https://academicweb.nd.edu/~rwilliam/stats1/x91.pdf
$ \hat{Y} = a + b X $ 에서 b 에 대한 standard error 값을 말한다. 이 standard error는 샘플에서 구한 b값으로 모집단의 (population의) b값을 추정하는 데 쓰인다.
\begin{eqnarray*} \text{se}_{b} & = & \sqrt { \dfrac {\text{MSE}} {\text{ss(x)} } } \;\;, \text{ MSE } & = & \text{Mean Square Residuals (Errors)} \\ & = & \dfrac {s_{e}} {\sqrt{ss(x)} } \\ & = & \dfrac {s_{e}} {\Sigma{(x_{i}-\overline{x})^2}} \\ & = & \dfrac {\dfrac{\sqrt {\text{ss(res)} }{n-2}} } {\sqrt{\Sigma{(x_{i}-\overline{x})^2}} } \\ & = & \dfrac {\dfrac{\Sigma{(y-\hat{y} )^2} }{n-2}} {\sqrt{\Sigma{(x_{i}-\overline{x})^2}} } \\ \end{eqnarray*}

\begin{eqnarray*} \text{se}_{b_{k}} & = & \sqrt { \dfrac {\text{MSE}} {\text{ss(x)} } } \;\;, \;\;\; \text{where} \\ \text{ MSE } & = & \text{Mean Square Residuals (Errors)} \\ \end{eqnarray*}