1樓：網友
均方根誤差和標準差都是度量離散值的統計工具，都可以衡量一組資料的離散程度。但它們之間的區別在於：
1)均方根誤差的計算方法是先對一組資料的每個資料值取平方，然後取所有值唯消的和的平方根，而標準差的計算方法是先對一組資料每個資料值減去平均值，再求每個數鍵芹據值的平方值，然後求所有資料值的平方和取均值，最後計算出來標準差。
2)在數學上，均方根誤差是以平方為稿山畢單位的，而標準差則以組內偏離均值的絕對值的平方的和的平均值的平方根為單位。
3)均方根誤差的單位往往比標準差的單位要高一級，因此均方誤差更能準確衡量一組資料的離散程度。
2樓：紅油火鍋太辣了
協方差公式sxy=cov(x,y)=e[(x-e(x))(y-e(y))]
均方根誤差是**值與真實值偏差的平方與觀測次數n比值的平方根，在實際測量中，觀測次數n總是有限的，真值只能用最可信賴（最佳）值來代替。標準誤差對一組測量中的特大或特小誤差反映裂宴老非常敏感，所以，標準誤差能夠很好地反映出測量的精密度。
這正是標準誤差在工程測量中廣泛被採用的原因。因此，標準差是肆公升用來衡量一組數自身的離散程度，而均方根祥橘誤差是用來衡量觀測值同真值之間的偏差，它們的研究物件和研究目的不同，但是計算過程類似。
方差和標準差之間有什麼關係？
3樓：教育小火汁
標準差是方差的算術平方根，標準差用s表示，方差是標準差的平方，方差用s^2表示，光看它的表示方法就可以知道二者的關係。
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。
均值和方差的關係：
均值描述的是樣本集合的中間點，它告訴我們的資訊是很有限的，而標準差給我們描述的則是樣本集合的各個樣本點到均值的距離之平均。以這兩個集合為例，[0，8，12，20]和[8，9，11，12]，兩個集合的均值都是10，但顯然兩個集合差別是很大的，計算兩者的標準差，前者是，後者是。
顯然後者較為集中，故其標準差小一些，標準差描述的就是這種「散佈度」。之所以除以n-1而不是除以n，是因為這樣能使我們以較小的樣本集更好的逼近總體的標準差，即統計上所謂的「無偏估計」。而方差則僅僅是標準差的平方。
均方根誤差是什麼？
4樓：金牆刺紗腰
均方根誤差，它是觀測值與真值偏差的平方和觀測次數n比值的平方根，在實際測量中，觀測次數n總是有限的，真值只能用最可信賴（最佳）值來代替。
簡介。這個值常被用來指正規化的方均根偏移或誤差，同時也常常被表示成比例。當比例的值較低時兄穗，代表較少的殘差變異。
在很多情況下，特別是取較小的樣本的時候，樣本的範圍容易被樣本的大小影羨廳卜響，其準確度可能就受到影響。
當以平均值來正規化量測值時，方均根差的變異係數。
coefficient of variation，縮寫cv)可能被用來避免混淆。這和方均根差在標準差。
上的變異係數是相同的伏逗。
均方根誤差是什麼?
5樓：網友
均方根誤差，它是觀測值與真值偏差的平方和觀測次數n比值的平方根，在實際測量中，觀測次數n總並爛是有限的，真值只能用最可信賴（最佳）值來代替。
是方差的算數平方根，是用來衡量一組數自身的離散程度。
能更好地反映**值誤差的實際情況。
rms 均方根誤差值是干涉野雹圖中所有資料點高度的標準偏差。
是一種面積加權統計量。每個畫素點，極端的不極端的，都參與計算得到最後的結果。rms能夠更準確地反映被測表面的光學效能。
pv和rms誤差頌蔽帆並沒有特定的比例常數。這一比率往往和表面工藝，及測量表面的干涉儀解像度相關。用zygo干涉儀測量拋光光學表面，通常pv會是rms的3到5倍。
具有特定中頻誤差的表面，如單點金剛石。
加工的表面，pv 對 rms 比例通常會比較小，在2到3的範圍內。而乙個非常大的pv對rms比率往往是乙個訊號，在資料中有雜訊點，或缺陷點的存在。
6樓：分享百知生活
標準差是用來衡量一組數自身的離散程度，而均方根誤差是用來衡量觀測值同真值之間的偏差，它們的研究物件和研究目的不同，但是計算過程類似。
rmse與mae對比：rmse相當於l2範數，mae相當於l1範數。次數越高，計算結果就越與較大的值有關，而忽略較小的值，所以這就慶歲是為什麼rmse針對異常值更敏感的原因（即有乙個**值與真實值相差很大，那麼rmse就會很大）讓咐。
均方根誤差是**值與真實值偏差的平方與坦差純觀測次數n比值的平方根，在實際測量中，觀測次數n總是有限的，真值只能用最可信賴（最佳）值來代替。標準誤差 對一組測量中的特大或特小誤差反映非常敏感，所以，標準誤差能夠很好地反映出測量的精密度。
這正是標準誤差在工程測量中廣泛被採用的原因。因此，標準差是用來衡量一組數自身的離散程度，而均方根誤差是用來衡量觀測值同真值之間的偏差，它們的研究物件和研究目的不同，但是計算過程類似。
7樓：愛教育
均方根握轎誤差亦稱標準誤差，其定義為 ，i=1，2，3，…n。
在有限測段喚肆量次數中，均方根誤差常用下式表示：√［di^2/n]=re，式中：n為測量次數；di為一組測量鏈舉值與真值的偏差。
如果誤差統計分佈是正態分佈，那麼隨機誤差落在±σ以內的概率為68%。
均方根誤差為了說明樣本的離散程度。
比如兩組樣本：
第一組有以下三個樣本：3，4，5。
第二組有以下三個樣本：2，4，6。
這兩組的平均值都是4，但是第一組的三個數值相對更靠近平均值，也就是離散程度小，均方差就是表示這個的。
例如：rmse實際上描述的是一種離散程度，不是絕對誤差。
其實就像是你射擊，你開10槍，我也開10槍，你和我的總環數都是90環，你的子彈都落在離靶心差不多距離的地方，而我有幾槍非常準，可是另外幾槍又偏的有些離譜，這樣的話我的rmse就比你大，反映出你射擊的穩定性高於我，但在僅以環數論勝負的射擊比賽中，我們倆仍然是平手。
這樣說你應該能理解吧，基本可以理解為穩定性。那麼對於你預報來說，在乙個場中rmse**明你的模式對於所有區域的預報水平都相當，反之，rmse較大，那麼你的模式在不同區域的預報水平存在著較大的差異。
均方根誤差是什麼?
8樓：旅遊小幫手一齊
均方根誤差，亦稱標準誤差，其定義為i=1，2，3，…n。在有限測量次數中，均方根誤差常用下式表示：√[di^2/n]=re，式中：
n為測量次數；di為一組測量值與真值的偏差。如果誤差統計分佈是正態分佈。
那麼隨機誤差落在±σ以內的概率為68%。
比如幅度為100v而佔空比。
為的方波訊號，如果按平知廳均值。
計算，它的電壓只有50v，而按均方根值。
計算則有。這是為什麼呢？舉乙個例子，有一組100伏的電池組，每次供電10分鐘之後停10分鐘，也戚扮就是說佔空比為一半。
如果這組電池帶動的是10ω電阻，供電的10分鐘產生10a的電流和1000w的功率，停電時電流和功率為零。
作高猛灶用：
均方根誤差，根，在實際測量中，觀測次數n總是有限的，真值只能用最可信賴（最佳）值來代替。方根誤差對一組測量中的特大或特小誤差反映非常敏感，所以，均方根誤差能夠很好地反映出測量的精密度。
均方根誤差多少合理
9樓：一口吃掉九個月亮
均方根誤差範圍不能超出2%是合理的，詳細介紹如下：
一、解釋：
1、均方根誤差範圍不能超出百分之二是合理的，在資料統計分析中，將全部值平方求和，求其均值，再開平方，就得到均方根值。在物理學中我們經常會用到均方根值來分析雜訊，同時它也是定義ac波的有效電壓或電流的一種最普遍的數學方式。
2、誤差是測量測得的量值減去參考量值，測得的量值簡稱測得值，代表測量結果的量值，這裡說的參考量值大多數情況下由量的真值或約定量值來表示，針對測量來說大家時常把乙個量在被觀測時，其本身所具有的真實大小覺得是被測量的真值。
3、均方根誤差是乙個理想的概念，因為唯有當某量被完善地確定並能排除全部測量上的缺陷時，通過測量所得到的量值才是量的真值。
二、均方根介紹：
1、均方根是一種常用的統計學方法，用於衡量資料集合內個體數值與平均數的偏離程度，它是數學中的乙個概念，表示標準差的大小，在各行各業的應用中，均方根都扮演著重要的角色。
2、均方根是用來衡量資料集合內個體數值與平均數的偏離程度的方法。首先需要求出每個資料點與平均數的差之平方，再將其平均值的算術平方根即為均方根。它是標準差的另一種表述公升悉芹方式，通常使用於訊號分析和能量吵畢分析，如實驗測量、音訊處理等。
3、均方根和方均根都引用了差值的平方，均方根是這些結果的平均值的平方根，而方均根是資料集合中差異的平均值的平方根。因此均方根和方均根可視為誤差和變化的範疇不同，陸橘前者表示系統整體歷史偏差與當前偏差的多少，後者更專注於各資料間差異有多大。
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1 意義不同bai 樣本標準 差du在真實世界中，除zhi非在某些特殊情況下 dao，找到一個總體版的真實的標準差是不權現實的。大多數情況下，總體標準差是通過隨機抽取一定量的樣本並計算樣本標準差估計的。2 用法不同 如是總體，標準差公式根號內除以n，如是樣本，標準差公式根號內除以 n 1 擴充套件資...
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均方差和方差一樣麼，均方差是標準差還是方差
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 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...