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(StandardDeviation),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。
本文详细介绍了均方根值(RMS)的概念及其计算方法,并深入探讨了均方根误差在衡量测量精度中的应用。同时,文章还解释了标准差的定义及其在反映数据集离散程度方面的作用。
5万+

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



