也就是高中物理里面的“有效值”）。
我们死扣“均方值”这3个字的字眼都把概念弄清楚了－－
先把各项平方，再求做算术平均。
例如：x、y、z 3项求均方值。
均方值＝（x的平方＋y的平方＋z的平方）/3。搞定
最小均方误差就是求完均方值 还要加上约束条件，求出一个最小值来。
均方根是一种求平均的方法。
求平均有多种方法，算术平均、几何平均、均方根……
最小均方和最小方差是一个意思吗
不是，最小均方是在差值的基础上在加平方 因为方差有正负，加了平方之后就全成正的了 不会让误差内部抵消。
什么是最小均方差准则
最小均方差准则即均方误差最小准则，即选择一组时域采样值，采用最小均方误差算法，以使均方误差最小，从而达到最优化设计。这一方法注重的是在整个频率区间内，总误差全局最小，但不能保证局部频率点的性能，有些频点可能会有较大的误差。
方差、标准差(均方差)、均方误差、均方根误差
方差、标准差（均方差）、均方误差、均方根误差是机器学习算法中常见的概念，但由于名称和原理的相似性，它们往往容易被混淆。以下是它们各自的定义和关键区别。方差（variance\/deviation Var）最初由Ronald Fisher在其论文《The Correlation Between Relatives on the Supposition of Mendelian Inheritance》中...
方差、标准差、均方差、均方误差(MSE)区别总结
均方差，通常与标准差混淆，但实际上它们是等价的，反映的是数据与平均值的偏离。而均方误差（MSE）则不同，它是数据偏离真实值的误差平方和的平均数，常用于评估预测模型的精度。总结来说，方差关注的是数据与均值的关系，标准差更便于直观解读；而均方误差则关注数据与真实值的对应。在选择平均数类型时...
说说最小均方误差(MMSE)
无人机飞控中使用到的卡尔曼滤波函数就是最小均方差的实现。 MMSE是一个model用来最小化Mean Square Error（MSE）。什么是最小均方误差？让我们从信道模型说起 MMSE是一种方法，让接到的数据尽可能更加接近发送的数据，所以MMSE的目的就是找一个矩阵G，来让GY更加接近x 接下来我们的目标就是解决...
方差、标准差(均方差)、均方误差、均方根误差
均方误差（Mean Squared Error, MSE）和均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）在形式上与方差、标准差相似，但它们的物理意义不同。MSE主要应用于评估实际值与预测值之间的偏差，例如，当我们评估一个体重秤的准确性时，会用标准质量秤砣测量，计算每个测量值与标准值的差的平方，再取平均，得到...
最小均方误差矩阵和误差协方差矩阵的不同
对于无偏估计而言 均方误差最小等价于方差最小 令估计误差为 所以估计误差的协方差为 上式中的成为最佳权矩阵 或称为卡尔曼滤波的最佳增益矩阵。
方差,标准差,均方误差,极差
均方根误差是评估预测模型性能的一种有效方法。极差是描述数据分布范围的指标，计算方法是数据集中的最大值减去最小值。极差的计算公式为：极差 = 最大值 - 最小值 极差表示数据集的离散程度，极差越大，数据分布越广泛。通过理解方差、标准差、均方误差和极差的概念及其计算方法，我们可以更深入地分析...
方差和均方误差的区别是什么?
在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定。当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。
标准差、均方根、均方误差的区别与联系
均方误差（MSE），如同其名，是数据与真实值间偏差的平方和的平均，它的开方就是我们熟悉的均方根误差（RMSE）。尽管名称上与标准差有所差异，RMSE实际上在形式上更接近于标准差，两者都衡量的是数据的离散程度。2. 方差与期望值的差异 方差，作为衡量数据偏离平均值的指标，是各数据点平方差的平均。
