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均方误差和相对均方误差

均方相对误差就是（测量值减去平均值）的平方的平均值再开平方。

均方相对误差3倍的才叫异常，这是因为一般来说测量值误差服从正态分布，根据正态分布的规律，超过均方相对误差3倍的测量值的概率小于百分之一。

均方误差（mean-square error, MSE）是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量。设t是根据子样确定的总体参数θ的一个估计量，(θ-t)2的数学期望，称为估计量t的均方误差。它等于σ2+b2，其中σ2与b分别是t的方差与偏倚。

均方根误差是预测值与真实值偏差的平方与观测次数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。

扩展资料：

作为一种常用的测量数值之间差异的量度，均方根差的数值常为模型预测的量或是被观察到的估计量。方均根偏移代表预测的值和观察到的值之差的样本标准差，当这些差值是以资料样本来估计时，他们通常被称为残差；当这些差值不以样本来计算时，通常被称为预测误差。

方均根偏移主要用来聚集预测里头误差的大小，通常是在不同的时间下，以一个量值来表现其预测的能力。方均根偏移是一个好的准度的量度，但因其与数值范围有关，因此被限制只能用来比较不同模型间某个特定变数的预知误差。

参考资料来源：百度百科-均方根差