1.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.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，當對某一量進行甚多次的測量時，取這一測量列真誤差的均方根差(真誤差平方的算術平均值再開方)，稱為標準偏差，以σ表示。σ反映了測量資料偏離真實值的程度，σ越小，表示測量精度越高，因此可用σ作為評定這一測量過程精度的標準。
2.均方根值（rms）也稱作為效值
，它的計算方法是先平方、再平均、然後開方。
3.標準差（standard deviation），標準差是方差的算術平方根，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，標準差
能反映乙個資料集的離散程度。
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...
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...
擬合函式引數和誤差 最小均方根
python的scipy.optimize中有函式可以用來擬合函式，可以用來求引數和誤差。需要有一組二維資料x和y樣本，根據資料假設函式的形式，然後根基最函式值與樣本資料y的差的平方的和來判定合適的引數，然後再求得誤差。為 import numpy as np from scipy.optimize...