1樓：舊石頭化成風
1、含義不同：
（1）均方差即標準差，是離均差平方的算術平均數的平方根，用σ表示。標準差是方差的算術平方根。
（2）方差是在概率論和統計方差衡量隨機變數或一組資料時離散程度的度量。概率論中方差用來度量隨機變數和其數學期望（即均值）之間的偏離程度。統計中的方差（樣本方差）是每個樣本值與全體樣本值的平均數之差的平方值的平均數。
在許多實際問題中，研究方差即偏離程度有著重要意義。
2、反映內容不同：
（1）標準差能反映一個資料集的離散程度。平均數相同的兩組資料，標準差未必相同。
（2）方差是衡量源資料和期望值相差的度量值。
3、計算方法不同：
（1）標準差公式是一種數學公式。標準差也被稱為標準偏差，或者實驗標準差，公式如下所示：
（2）方差是各個資料與平均數之差的平方的和的平均數，即
其中，x表示樣本的平均數，n表示樣本的數量，xi表示個體，而s^2就表示方差。
2樓：big霹靂斯
為什麼採納錯誤的回答，誤導很多人，下面的回答有正確的，暈。均方差和總體方差（除以n）不是一回事，但和樣本方差一樣都是除以自由度，一般用在方差分析裡。總體標準差的平方才=總體方差；樣本標準差的平方=樣本方差。
均方差是標準差還是方差
3樓：小魚教育
是標準差，標準差（standard deviation） ，也稱均方差（mean square error），是各資料偏離平均數的距離的平均數，它是離均差平方和平均後的方根，用σ表示。
所有數減去其平均值的平方和，所得結果除以該組數之個數（或個數減一，即變異數），再把所得值開根號，所得之數就是這組資料的標準差。
深藍區域是距平均值一個標準差之內的數值範圍。在正態分佈中，此範圍所佔比率為全部數值（即1）之68.2%。
對於正態分佈，兩個標準差之內（深藍，藍）的比率合起來為95.4%。對於正態分佈，正負三個標準差之內（深藍，藍，淺藍）的比率合起來為99.6%。
4樓：布吉島該叫啥
標準差。
均方差一般指標準差，是離均差平方的算術平均數（即：方差）的算術平方根，用σ表示。標準差也被稱為標準偏差，或者實驗標準差，在概率統計中最常使用作為統計分佈程度上的測量依據。
標準差是方差的算術平方根。標準差能反映一個資料集的離散程度。平均數相同的兩組資料，標準差未必相同。
其應用：
標準差，在概率統計中最常使用作為統計分佈程度上的測量。標準差定義是總體各單位標準值與其平均數離差平方的算術平均數的平方根。它反映組內個體間的離散程度。
測量到分佈程度的結果，原則上具有兩種性質：
為非負數值，與測量資料具有相同單位。一個總量的標準差或一個隨機變數的標準差，及一個子集合樣品數的標準差之間，有所差別。
簡單來說，標準差是一組資料平均值分散程度的一種度量。一個較大的標準差，代表大部分數值和其平均值之間差異較大；一個較小的標準差，代表這些數值較接近平均值。
由於方差是資料的平方，與檢測值本身相差太大，人們難以直觀的衡量，所以常用方差開根號換算回來這就是我們要說的標準差。
在統計學中樣本的均差多是除以自由度（n-1），它的意思是樣本能自由選擇的程度。當選到只剩一個時，它不可能再有自由了，所以自由度是n-1。
5樓：匿名使用者
高三數學教材（選修ii）說：方差是「均方差」的簡稱。一些中學數學教輔資料，均是「以本為本」，均照搬教材的說法。
然而，我找遍了所有大學教材，幾乎都是說：均方差為「標準差」，《數學手冊》（人民教育出版社.1977.
12,書號13012.0165,2023年5月第1版）789頁說ｄξ的平方根稱為均方差（或標準差).
均方差是標準差還是方差
6樓：匿名使用者
是標準差，方差是「均方差」的簡稱。當時我們學的時候沒提到這個問題，也許是更新的教材吧！建議你把書本好好的看看或去圖書館去找找！！
7樓：匿名使用者
高三數學教材（選修ii）說：方差是「均方差」的簡稱。一些中學數學教輔資料，均是「以本為本」，均照搬教材的說法。
然而，我找遍了所有大學教材，幾乎都是說：均方差為「標準差」，《數學手冊》（人民教育出版社.1977.
12,書號13012.0165,2023年5月第1版）789頁說ｄξ的平方根稱為均方差（或標準差).
均方差，標準差，方差，有什麼區別，各自的涵義還有表達公式？謝謝 5
8樓：真哥君臨天下
方差為d（x）=e(那個2是平方啊)！
標準差就是由方差開平方得到的！
均方差和標準差是一樣的，標準差又叫均方差
9樓：
均方差，標準差，方差，還有標準偏差等等這一系列的問題是數理統計學的問題，一句二句是講不清楚的，請學習《數理統計學》這本書。《測量學》，《測量平差》只是數理統計學在測量學中的具體應用。
10樓：
參考測量學 黃河出版社 袁天奇王鐵生主編
或者檢視測量平差 武漢大學出版社很全面
最小均方誤差矩陣和誤差協方差矩陣的不同
對於無偏估計而言 均方誤差最小等價於方差最小 令估計誤差為 所以估計誤差的協方差為 上式中的成為最佳權矩陣 或稱為卡爾曼濾波的最佳增益矩陣。分類判別時,為什麼要分協方差矩陣相同和不同的情況 其實也就 bai是說,對於任何du分類判別的題目,都可zhi以按照協方差dao矩陣不同內的思想進行計算的,要是...
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