期望、方差、均方误差、均方根误差

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原创 2022-03-21 15:16:46 675 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

数学期望、方差、标准差、协方差、残差、均方差、均方误差、均方根误差、均方根值对比分析及python实现内容较多，如有错误之处请评论区留言以便更正，内容仅供参考。文章目录期望（Expected value）意义定义离散型连续型期望与平均值的区别方差（Variance)案例概率论方差统计学方差样本方差python实现代码标准差（Standard Deviation)方差和标准差的区别python实现代码协方差（Covariance）定义相关系数协方差矩阵案例实现残差均方误差（mean-square error, MSE）python实现代码均方根误差（root mean squared error，RMS. 阅读详情

期望： $E(X)=\frac{\sum x_{i}}{n}$

方差： $D(X)=var(X)=\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-E(X))^{2}}{n}=E(X-E(X))^2=EX^2-(EX)^2$

均方误差 mean square error: $MSE=\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\hat{x_{i}})^{2}}{n}$

均方根误差root mean square error: $RMSE=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\hat{x_{i}})^{2}}{n}}$

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