均方根误差&＃xff08;RMSE&＃xff0c;root-mean-square error&＃xff09;

　　均方根误差为了说明样本的离散程度。
　　做非线性拟合时,RMSE越小越好。

标准差与均方根误差&＃xff1a;

　　标准差是用来衡量一组数自身的离散程度&＃xff0c;而均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差&＃xff0c;它们的研究对象和研究目的不同&＃xff0c;但是计算过程类似。
　　S&＃61;{[(x1-x)^2&＃43;(x2-x)^2&＃43;……(xn-x)^2]/N}^0.5&＃xff08;x为平均数&＃xff0c;N为样本个数&＃xff09;&＃xff0c;此公式中的X也就是所谓的平均数应改为x’1,x’2……&＃xff08;即真实值&＃xff09;。均方根误差算的是观测值与其真值&＃xff0c;或者观测值与其模拟值之间的偏差&＃xff0c;而不是观测值与其平均值之间的偏差。