误差 计算公式

最新推荐文章于 2025-10-22 16:13:57 发布
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本文介绍了三种主要的误差类型：绝对误差、相对误差及满量程误差，并详细解释了它们的定义和计算方法。绝对误差为测量值与标称值之差；相对误差则是绝对误差与标称值的比例；而满量程误差则是绝对误差与测量范围的比例。
  绝对误差：测量值和标称值之差；
  相对误差：（绝对误差 / 标称值）* 100%；
  
  满量程误差：（绝对误差 / 满量程） * 100%
数值分析——误差的来源与分类、误差的基本概念（绝对误差、相对误差、有效数字）
weixin_51762426的博客
08-30 1378
误差分析旨在提高数据可靠性，涉及模型误差（数学模型与实际的差异）、观测误差（测量偏差）、截断误差（有限过程替代无限过程）和舍入误差（有限位运算）。误差分为绝对误差（精确值-近似值）和相对误差（绝对误差/精确值），通过误差限量化范围。有效数字反映近似值精度，位数越多相对误差越小。数值计算需遵循简化步骤、避免相近数相减、防止大数吞小数等法则，确保算法稳定性。误差控制是计算方法优化的核心。（149字）
误差分析计算公式及其 matlab 代码实现(mse、mape、rmse等)
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李培冠的博客
08-03 8万+
残差平方和（SSE） 计算公式： 代码实现： sse = sum((YReal - YPred).^2); 均方误差（MSE） 计算公式： 代码实现： mse = sqrt(sum((YReal - YPred).^2))./2; 平均绝对误差（MAE） 计算公式： 代码实现： mae = mean(abs(YReal - YPred)); 平均绝对百分比误差（MAPE） 计算公式： 代码实现 mape = mean(abs((YReal - YPred)./YReal)); 均方根误差（R
中误差计算
08-07
可以批量计算碎部点的平面中误差、高程中误差等，简单快捷
【水动力模型4种验证指标公式】
最新发布
zzyhdxy的博客
10-22 802
是水文模型及其他时间序列模型评估中广泛使用的指标，用于量化模拟值与观测值之间的拟合程度‌。R²（决定系数）是衡量回归模型拟合优度的核心指标，其计算公式主要有两种等价形式。衡量预测值与真实值偏差的核心指标，通常和。衡量预测值与真实值之间相对误差的指标。指标综合评估，避免单一指标误导‌。
计算方法（一）：误差
LOG的博客
10-19 1万+
这篇笔记主要讨论了误差的定义，计算误差的方法
误差计算
weixin_30954607的博客
05-21 1025
目录 Outline MSE Entropy Cross Entropy Binary Classification Single output Classification Why not MSE？ ...
计算误差
aliciaid的博客
08-09 1266
平方误差 (MSE) # TODO 实现以下函数并输出所选直线的MSE def calculateMSE(X,Y,m,b): in_bracket = [] for i in range(len(X)): num = Y[i] - m*X[i] - b num = pow(num,2) in_bracket.append(num)...
均方误差NMSE,均方误差计算公式,matlab
07-21
均方误差计算公式如下： 设原始图像为f(x, y)，处理后的图像为g(x, y)，图像大小为MxN，MSE定义为： \[ MSE = \frac{1}{MN} \sum_{x=1}^{M} \sum_{y=1}^{N} (f(x, y) - g(x, y))^2 \] MSE值越小，表示两图像间...
预测误差计算公式.pdf
11-11
例如，均方误差计算公式为：`MSE = Σ[(y_i - f_i)^2] / n`，其中`y_i`是实际值，`f_i`是预测值，`n`是样本数量。RMSE是MSE的平方根，MAE是所有绝对误差的平均值。 选择合适的预测算法并计算误差对于提高预测准确性...
精选资源
均方误差NMSE,均方误差计算公式,matlab源码.zip
10-14
本文将深入探讨均方误差的概念、计算公式，并提供MATLAB实现的源码示例。 均方误差的基本概念： 均方误差是一种统计学上的误差度量，用于计算实际值与预测值之间的差距。在回归分析中，我们通常希望找到一个模型，...
晶振的误差计算公式
HongDaYu的搬砖之路
02-09 3019
贴片晶振的误差计算公式: 以27Mhz,100ppm 计算举例 100/(100∗104)∗27Mhz100/(100*10^4)*27Mhz 100/(100∗104)∗27Mhz
误差分析计算公式及matlab代码实现（基础公式）
10-10
误差分析计算公式及matlab代码实现（均方误差MSE，平均绝对误差MAE，平均绝对百分比误差MAPE，均方百分比误差MSPE，均方根误差RMSE，残差平方和SSE）
mse均方误差计算公式_视觉SLAM十四讲实践之真实轨迹和估计轨迹均方根误差
weixin_39640646的博客
11-21 2895
为了理解RMSE首先介绍一些统计学的概念，然后介绍SLAM领域里面的计算精度ATE和RPE的用法。中位数一组数据按大小顺序排列，位于最中间的一个数据 (当有偶数个数据时，为最中间两个数据的平均数) 叫做这组数据的中位数。用中位数作为一组数据的代表，可靠性不高，但受极端数据影响的可能性小一些，有利于表达这组数据的 “集中趋势”。众数几组数据中出现次数最多的那个数据，叫做这批数据的众数。用众...
误差（ Error）
happyflovef的专栏
01-13 4773
<br />误差（Error）什么是误差 <br />计量或测定中的误差是指测定结果与真实结果之间的差值。 <br />　　对任何一个物理量进行的测量都不可能得出一个绝对准确的数值，即用测量技术所能达到的最完善的方法，测出的数值也和真实值存在差异，这种测量值和真实值的差异称为误差。<br /><br /><br />误差的计算公式 <br />E = Xi − T<br />　　式中：E－误差；Xi－测定值；T－真实值。当测定值>真实值时，E为正值，反之，E为负值。 <br /><br /><br />误差
常见的误差衡量公式
eagelangel的专栏
06-23 4万+
平方误差：表示实验误差大小的偏差平方和。在相同的条件下，各次测定值xi对真实值x的偏差平方后再求和,即： 标准误差（又称为均方根误差RMSE）定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根。 设n个测量值的误差为ε1、ε2……εn，则这组测量值的标准误差σ等于： 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。
标准误计算机excel公式,如何用excel或wps计算标准差、方差、标准误差？
weixin_42405890的博客
07-23 1万+
在进行科学研究、数据统计分析时，经常需要计算一组数据的标准差、方差、标准误差等。今天，我们来介绍如何用excel或wps计算一组数据的标准差、方差、标准误差。一、标准差的计算标准偏差，又名标准差、均方差、standard deviation，可以用希腊字母σ表示。标准偏差反映一个数据集的离散程度，标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。在统计学中，我们经常通过从总体中随机抽取样品来观察...
【数值计算方法】误差
天地玄黄 魑魅魍魉 风花雪月 商角徵羽
09-05 2826
用数值方法在计算机上求解数学问题，不可避免地会出现误差，得到的一般是问题的近似解，因此，误差分析和误差的估计成为数值计算法研究的一项重要内容。
5.6 误差相关统计与计算
oDuanYanGuHong的博客
01-25 2763
Min-Max归一化不改变数据的分布。其缺点为，过度依赖最大最小数，且容易受到离群点、异常数据的影响。标准差，又称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。CV：在概率论和统计学中，变异系数，又称“离散系数”（英文：coefficient of variation），是概率分布离散程度的一个归一化量度，其定义为标准差 σ。方差，不仅仅表达了样本偏离均值的程度，更是揭示了样本内部彼此波动的程度，也可以理解为方差代表了样本彼此波动的期望。2、X轴为研发样机归一化数据，Y轴为标准机测试数据，画线即可。
标准误计算机excel公式,excel标准误差怎么算
weixin_28993425的博客
07-23 6971
上次给大家分享了《2018年最全的excel函数大全14—统计函数(8)》，这次分享给大家统计函数(9)。STDEVPA 函数描述根据作为参数(包括文字和逻辑值)给定的整个总体计算标准偏差。 标准偏差可以测量值在平均值(中值)附近分布的范围大小。用法STDEVPA(value1, [value2], ...)STDEVPA 函数用法具有下列参数：Value1, value2, ...Value1 ...
稳态误差计算公式
03-20
### 关于稳态误差计算公式 在控制系统的分析中，稳态误差是一个重要的性能指标。它描述的是系统响应达到稳定状态后实际输出与期望输出之间的差异。对于线性控制系统而言，可以通过特定的数学方法来计算稳态误差。 #### 定义与基本概念 稳态误差 \( e_{ss} \) 可通过以下公式表示： \[ e_{ss} = r(t) - c(t), \] 其中 \( r(t) \) 是输入信号，\( c(t) \) 是系统的输出信号[^4]。为了进一步简化该表达式，在频域下可以利用拉普拉斯变换得到更具体的解析形式。 #### 计算方法 假设开环传递函数为 \( G(s)H(s) \)，闭环传递函数则可写成如下形式： \[ T(s)=\frac{G(s)}{1+G(s)H(s)}, \] 此时，当输入信号分别为阶跃、斜坡或抛物线时，对应的稳态误差分别由位置误差常数 (\( K_p \))、速度误差常数 (\( K_v \)) 和加速度误差常数 (\( K_a \)) 来决定： - 对于单位阶跃输入： \[ E(s) = \frac{R(s)}{1 + G(s)H(s)}, \quad e_{ss}=\lim _{s \to 0}sE(s). \] - 对于单位斜坡输入： \[ e_{ss}= \begin{cases} \infty & (K_v=0), \\ \frac{1}{K_v} &(K_v>0).\\ \end{cases} \] - 对于单位抛物线输入： \[ e_{ss}= \begin{cases} \infty & (K_a=0), \\ \frac{1}{K_a}&(K_a>0).\\ \end{cases} \][^5] 这些公式表明不同类型的输入信号对应不同的稳态误差表现，并且取决于系统的结构特性以及参数设定情况。 ```python import numpy as np from scipy import signal def steady_state_error(sys, t_input): """ Calculate the steady state error given a system and input. Parameters: sys : LTI System object from SciPy's signal module Linear Time-Invariant system model. t_input : array-like Input time series data. Returns: float: Steady State Error value. """ _, yout, _ = signal.lsim(sys, U=t_input, T=np.linspace(0, max(len(t_input)*2, 1))) ss_err = abs(np.mean(yout[-int(max(len(t_input)/2, 1)):]) - t_input[-1]) return ss_err ``` 上述 Python 函数实现了基于仿真数据求解离散时间下的稳态误差功能。
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