經常被這幾個名詞搞糊塗，爲了防止下次繼續糊塗，在網上查閱了部分資料，如有不對的地方請指正。
方差（variance)：衡量隨機變量或一組數據時離散程度的度量。
概率論中方差用來度量隨機變量和其數學期望（即均值）之間的偏離程度。
統計中的方差（樣本方差）是每個樣本值與全體樣本值的平均數之差的平方值的平均數。
概率論中的方差表示方法 ：
樣本方差，無偏估計、無偏方差（unbiased variance）。對於一組隨機變量，從中隨機抽取N個 樣本，這組樣本的方差就 是Xi^2平方和除以N-1。這可以推導出來的。
總體方差，也叫做有偏估計，其實就是我們從初高中就學到的那個標準定義的方差，除數是N。
對於這個樣本方差與總體方差，爲什麼一個是除以n-1一個是除以n，大家可以網上百 度一下，一般在實際應用中使用的都是樣本方差，所以在此不詳細講解總體方差。
統計中的方差表示方法 ：
標準差（Standard Deviation）：又常稱均方差，是方差的算術平方根，用σ表示。標準差能反映一個數據集的離散程度。 其實方差與標準差都是反映一個數據集的離散程度，只是由於方差出現了平方項造成量 綱的倍數變化，無法直觀反映出偏離程度，於是出現了標準差。
同樣也存在與方差一樣的情況：
均方差：均方差就是標準差，標準差就是均方差。
均方誤差（MSE）：是衡量“平均誤差”的一種較方便的方法。是參數估計值與參數真值之差的平方的期望值（均 值）。常運用在信號處理的濾波算法（最小均方差）中，表示此時觀測值observed與估計值 predicted之間的偏差，即
均方根值（RMS）：也稱方均根值或有效值，它的計算方法是先平方、再平均、然後開方。
比如幅度爲100V而佔空比爲0.5的方波信號，如果按平均值計算，它的電壓只有50V，而按均方 根值計算則有70.71V。這是爲什麼呢？舉一個例子，有一組100伏的電池組，每次供電10分鐘之 後停10分鐘，也就是說佔空比爲一半。如果這組電池帶動的是10Ω電阻，供電的10分鐘產生10A 的電流和1000W的功率，停電時電流和功率爲零。
也就是說均方根值反映的是有效值而不是平均值，它具有一定的實際（物理）意義。
均方根誤差：是均方誤差的算術平方根。
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作者：cqfdcw
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/cqfdcw/article/details/78173839
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