在R语言中，计算标准误的方法如下：
样本均值的标准误差
使用 `sd（）` 函数计算样本标准差。
使用 `sqrt（）` 函数计算样本容量的平方根。
将样本标准差除以样本容量的平方根得到标准误。
示例代码：
```R
创建一个向量
x <- c（1, 2, 3, 4, 5）
求标准误
se_value <- sd（x） / sqrt（length（x））
print（se_value）
```
两个独立样本均值差异的标准误差
如果有两个独立样本的标准差 `s_1` 和 `s_2`，以及各自的样本容量 `n_1` 和 `n_2`，可以使用以下公式计算标准误：
\[ SE = \frac{s_1}{\sqrt{n_1}} + \frac{s_2}{\sqrt{n_2}} \]
示例代码：
```R
创建两个样本数据
data1 <- c（1, 2, 3, 4, 5）
data2 <- c（6, 7, 8, 9, 10）
计算样本标准差和样本容量
s1 <- sd（data1）
s2 <- sd（data2）
n1 <- length（data1）
n2 <- length（data2）
计算两个样本均值差异的标准误
se_diff <- （s1 / sqrt（n1）） + （s2 / sqrt（n2））
print（se_diff）
```
比例的标准误差
对于样本比例的标准误差，可以使用以下公式：
\[ SE = \sqrt{\frac{p（1 - p）}{n}} \]
其中，`p` 是样本比例，`n` 是样本容量。
示例代码：
```R
创建一个样本数据
data <- c（0, 1, 1, 1, 0）
计算样本比例和标准误差
p <- mean（data）
n <- length（data）
se_prop <- sqrt（p * （1 - p） / n）
print（se_prop）
```
使用现有函数
R语言提供了许多函数来直接计算标准误差，例如 `prop.test（）` 用于样本比例的标准误差，`lm（）` 用于线性回归模型的标准误等。
示例代码（线性回归模型的标准误）：
```R
加载数据集
data <- c（1, 2, 3, 4, 5）
拟合线性回归模型
model <- lm（data ~ 1）
计算标准误差
se <- sqrt（sum（（model$residuals^2） / （length（data） - 2）））
print（se）
```
这些方法可以帮助你在R语言中计算不同类型数据的标准误，并进行相应的统计分析和可视化。