均方根誤差與標準差

均方根誤差與標準差

昊楠 標準差（std）：標準差定義是觀測值與其平均數偏差的平方和的平方根。它反映組內個體間的離散程度。

均方根誤差（rmse）：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。

root-mean-square error， 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-1)]=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

統計分布

是正態分佈

，那麼隨機誤差

落在土σ以內的

概率為68%。 有人經常混用均方根誤差（rmse）與標準差（standard deviation），實際上二者並不是一回事。

均方根誤差又叫標準誤差

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.

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 標準差（均方差），均方誤差 均方根誤差

方差 variance 標準差 均方差，standard deviation 均方誤差 mse 均方根誤差 rmse 其中，標準差是方差的平方根，均方根誤差是均方誤差的平方根 所以，這四個概念的區別可以簡化為方差 variance 和均方誤差 mse 的區別 方差 variance 描述的是一組資料...

方差 標準差 均方差 均方誤差區別總結

variance 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 是各個資料分別與其平均數之差的平方的和的平均數。在許多實際問題中，研究方差即偏離程度有著重要意義。看這麼一段文字可能有些繞，那就先從...

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