【Math】均方根误差与标准差
05 Dec 2013标准差(std):
Standard deviation
标准差定义是观测值与其平均数偏差的平方和的平方根。它反映组内个体间的离散程度。
标准差是一组数据分散程度的度量,它与数据有同样的单位。
均方根误差(Rmse):
Root-mean-square error
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。
均方根误差的单位与所用数据的单位相同。
root-mean-square error, 均方根误差亦称标准误差,其定义为 ,i=1,2,3,…n。在有限测量次数中,均方根误差常用下式表示:
式中:n为测量次数;di为一组测量值与真值的偏差。
如果误差统计分布是正态分布,那么随机误差落在土σ以内的概率为68%。
有人经常混用均方根误差(RMSE)与标准差(Standard Deviation),实际上二者并不是一回事。
均方根误差又叫标准误差。
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.
标准误差 对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感,所以,标准误差能够很好地反映出测量的精密度。这正是标准误差在工程测量中广泛被采用的原因。
因此,标准差是用来衡量一组数自身的离散程度,而均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差,它们的研究对象和研究目的不同,但是计算过程类似。
均方根误差的单位与所用数据的单位相同。
转载请注明:于哲的博客 » 【Math】均方根误差与标准差