(3)均方根误差的单位往往比标准差的单位要高一级，因此均方误差更能准确衡量一组数据的离散程度。
1. 均方误差与均方根误差的桥梁 均方误差（MSE），如同其名，是数据与真实值间偏差的平方和的平均，它的开方就是我们熟悉的均方根误差（RMSE）。尽管名称上与标准差有所差异，RMSE实际上在形式上更接近于标准差，两者都衡量的是数据的离散程度。2. 方差与期望值的差异 方差，作为衡量数据偏离平均值...
可见,RMS与方差、标准差之间的区别在于: RMS在计算过程中,没有与面形矩阵中所有有效元素的平均值\bar {W}作差,所以数据的平均值对RMS值的大小有影响:同一元件面形在去Piston(活塞)之前和之后,面形误差的RMS值不一样。关于这个结论,我们将在另一篇原创文章《去Piston前后的面形误差RMS值为什么不一样?》里讲到;...
(3)均方根误差的单位往往比标准差的单位要高一级，因此均方误差更能准确衡量一组数据的离散程度。
均方根误差和标准差都是度量离散值的统计工具，都可以衡量一组数据的离散程度。但它们之间的区别在于：(1)均方根误差的计算方法是先对一组数据的每个数据值取平方，然后取所有值的和的平方根，而标准差的计算方法是先对一组数据每个数据值减去平均值，再求每个数据值的平方值，然后求所有数据值的平方...
均方根误差和标准差都是度量离散值的统计工具，都可以衡量一组数据的离散程度。但它们之间的区别在于：(1)均方根误差的计算方法是先对一组数据的每个数据值取平方，然后取所有值的和的平方根，而标准差的计算方法是先对一组数据每个数据值减去平均值，再求每个数据值的平方值，然后求所有数据值的平方...