什么是平方誤差和均方誤差？均方誤差是指參數(shù)估計值與參數(shù)真值之差平方的期望值，記為MSE。MSE是衡量“平均誤差”的一種較為方便的方法，MSE可以評價數(shù)據(jù)的變化程度，MSE的值越小，說明預(yù)測模型描述實驗

什么是平方誤差和均方誤差？

均方誤差是指參數(shù)估計值與參數(shù)真值之差平方的期望值，記為MSE。MSE是衡量“平均誤差”的一種較為方便的方法，MSE可以評價數(shù)據(jù)的變化程度，MSE的值越小，說明預(yù)測模型描述實驗數(shù)據(jù)具有更好的精確度。 誤差平方和又稱殘差平方和、組內(nèi)平方和等，根據(jù)n個觀察值擬合適當(dāng)?shù)哪Ｐ秃?，余下未能擬合部份(ei=yi一y平均)稱為殘差，其中y平均表示n個觀察值的平均值，所有n個殘差平方之和稱誤差平方和。 在回歸分析中通常用SSE表示，其大小用來表明函數(shù)擬合的好壞。將殘差平方和除以自由度n-p-1(其中p為自變量個數(shù))可以作為誤差方差σ2的無偏估計，通常用來檢驗擬合的模型是否顯著。

什么是平方誤差和均方誤差？

1、平方誤差：表示實驗誤差大小的偏差平方和。在相同的條件下，各次測定值xi對真實值x的偏差平方后再求和，即：；2、均方誤差：；標(biāo)準(zhǔn)誤差定義為各測量值誤差的平方和的平均值的平方根。；設(shè)n個測量值的誤差為ε1、ε2……εn，則這組測量值的標(biāo)準(zhǔn)誤差σ等于：；數(shù)理統(tǒng)計中均方誤差是指參數(shù)估計值與參數(shù)真值之差平方的期望值，記為MSE。MSE是衡量“平均誤差”的一種較方便的方法，MSE可以評價數(shù)據(jù)的變化程度，MSE的值越小，說明預(yù)測模型描述實驗數(shù)據(jù)具有更好的精確度。與此相對應(yīng)的，還有均方根誤差RMSE、平均絕對百分誤差等等。

均方誤差與均方根誤差是一個意思嗎？

均方誤差與均方根誤差不是一樣的。

1、均方誤差（MeanSquaredError，MSE）是衡量“平均誤差”的一種較方便的方法，可以評價數(shù)據(jù)的變化程度。均方根誤差是均方誤差的算術(shù)平方根。

2、均方根誤差亦稱標(biāo)準(zhǔn)誤差，其定義為，i=1，2，3，…n。在有限測量次數(shù)中，均方根誤差常用下式表示：√[∑di^2/n]=Re，式中：n為測量次數(shù)；di為一組測量值與真值的偏差。

什么是均方相對誤差？

均方相對誤差就是 （測量值減去平均值）的平方的平均值再開平方。

什么是平方誤差和均方誤差？

標(biāo)準(zhǔn)差（Standard Deviation），中文環(huán)境中又常稱均方差，但不同于均方根誤差，標(biāo)準(zhǔn)差是數(shù)據(jù)偏離均值的平方和平均后的方根，用σ表示，標(biāo)準(zhǔn)差是方差的算術(shù)平方根。 一、兩者的定義如下： 1、均方誤差（mean-square error， MSE）是反映估計量與被估計量之間差異程度的一種度量。設(shè)t是根據(jù)子樣確定的總體參數(shù)θ的一個估計量，(θ-t)2的數(shù)學(xué)期望，稱為估計量t的均方誤差。它等于σ2 b2，其中σ2與b分別是t的方差與偏倚。 2、均方根誤差是預(yù)測值與真實值偏差的平方與觀測次數(shù)n比值的平方根，在實際測量中，觀測次數(shù)n總是有限的，真值只能用最可信賴（最佳）值來代替。 二、從上面定義我們可以得到以下幾點： 1、均方差就是標(biāo)準(zhǔn)差，標(biāo)準(zhǔn)差就是均方差； 2、均方根誤差不同于均方差； 3、均方根誤差是各數(shù)據(jù)偏離真實值的距離平方和的平均數(shù)的開方。