各种误差概念辨析 刘光明 中误差、标准差、均方差、均方根、标准误差、均方误差、均方根误差等概念极易混淆,在各种资料中经常用错。尤其体现在对总体和样本、真值和估值的区分方面。 真值:是一个量绝对准确的数值。只有闭合差和较差是真值。 估值:是以一定精度给出这个量的数值。观测值和平差值都是估值。 为了便于讨论,以下均假设变量为独立等精度。 一、总体统计量 1、数学期望(均值):是总体的平均值,即真值,一般不能得到。 2、方差:是总体的方差。 3、均方差(标准差STD、标准偏差): 实践中,总体空间往往是无限的,一般用样本统计量作为总体统计量的估值。 二、样本统计量 1、样本均值 2、样本方差 3、样本标准差:S 三、测量中误差 1)当真值未知时,用样本均值作为真值的估值,用样本标准差S做为标准差的估值。此时,样本标准差S称为中误差m。因此,中误差m是标准差的样本估值。 2)当真值已知时(例如闭合差、较差),中误差m是标准差的样本估值。注意与上式的区别。 此时,中误差m与样本标准差S,以及标准差(均方差)都不是一个概念。把三个公式放到一起比较就很明显了。 四、易混淆的概念 1、标准差STD(standard deviation)与标准误差SE(standard error)。 2、均方差(标准差)与均方根RMS、均方误差MSE、均方根误差RMSE。 其中分别为实际值与预测值。注意RMSE与均方差和中误差的区别。 另外还有诸如:圆概率误差、平均误差、或然误差、极限误差、相对误差、系统误差等概念。由于其定义明确,一般不会发生混淆,因此不再罗列。
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