算法|均方根值（RMS）+ 均方根误差（RMSE）+标准差（Standard Deviation）名词解释|算法|概率与数理统计

均方根值（RMS）+ 均方根误差（RMSE）+标准差（Standard Deviation）
【算法|均方根值（RMS）+ 均方根误差（RMSE）+标准差（Standard Deviation）】1、均方根值（RMS）也称作为效值，它的计算方法是先平方、再平均、然后开方。

2、均方根误差，它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根，在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替.方根误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感，所以，均方根误差能够很好地反映出测量的精密度。均方根误差，当对某一量进行甚多次的测量时，取这一测量列真误差的均方根差(真误差平方的算术平均值再开方)，称为标准偏差，以σ表示。σ反映了测量数据偏离真实值的程度，σ越小，表示测量精度越高，因此可用σ作为评定这一测量过程精度的标准。

3、标准差（Standard Deviation），标准差是方差的算术平方根，也称均方差（mean square error），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示，标准差能反映一个数据集的离散程度。
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算法|均方根值（RMS）+ 均方根误差（RMSE）+标准差（Standard Deviation）

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