1、均值

均值表示信號(hào)中直流分量的大小，用E(x)表示。對(duì)于高斯白噪聲信號(hào)而言，它的均值為0，所以它只有交流分量。

2、均值的平方

均值的平方，用{E(x)}^2表示，它表示的是信號(hào)中直流分量的功率。

3、均方值

均方值表示信號(hào)平方后的均值，用E(x^2)表示。均方值表示信號(hào)的平均功率。信號(hào)的平均功率 = 信號(hào)交流分量功率 信號(hào)直流分量功率

例如：x、y、z 3項(xiàng)求均方值。均方值=（x的平方 y的平方 z的平方）/3

4、均方根值

均方根值，用RMS（root mean square）,既均方值的開(kāi)根號(hào)

5、均方差

均方差（mean square error），用MSE表示。均方差是各數(shù)據(jù)偏離真實(shí)值的距離平方和的平均數(shù)，也即誤差平方和的平均數(shù)，計(jì)算公式形式上接近方差，它的開(kāi)方叫均方根誤差，均方根誤差才和標(biāo)準(zhǔn)差形式上接近。均方差有時(shí)候被認(rèn)為等同于方差

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6、均方根誤差

均方根誤差用RMSE（root mean square error）表示。它是觀測(cè)值與真值偏差的平方和觀測(cè)次數(shù)n比值的平方根，在實(shí)際測(cè)量中，觀測(cè)次數(shù)n總是有限的，真值只能用最可信賴(lài)（最佳）值來(lái)代替.方根誤差對(duì)一組測(cè)量中的特大或特小誤差反映非常敏感，所以，均方根誤差能夠很好地反映出測(cè)量的精密度。均方根誤差有時(shí)候被認(rèn)為是標(biāo)準(zhǔn)差

7、方差

方差用variance或deviation 或Var表示。 方差描述信號(hào)的波動(dòng)范圍，表示信號(hào)中交流分量的強(qiáng)弱，即交流信號(hào)的平均功率。

注意上面除以的是n-1，只有這樣由樣本值估計(jì)出的方差才是無(wú)偏的，即上面式子的期望才是X的方差。但是有的地方也有用除以n來(lái)表示方差，只不過(guò)這樣求出的結(jié)果不是方差的無(wú)偏估計(jì)，計(jì)算結(jié)果的數(shù)學(xué)期望并不是X的方差，而是X方差的倍。

8、標(biāo)準(zhǔn)差

標(biāo)準(zhǔn)差（Standard Deviation）用σ表示，有的時(shí)候標(biāo)準(zhǔn)差又可以被稱(chēng)為均方根誤差RMSE。 標(biāo)準(zhǔn)差是各數(shù)據(jù)偏離平均數(shù)的距離的平均數(shù)，它是離均差平方和平均后的方根，用σ表示，標(biāo)準(zhǔn)差能反映一個(gè)數(shù)據(jù)集的離散程度。

標(biāo)準(zhǔn)差σ， 反映了測(cè)量數(shù)據(jù)偏離真實(shí)值的程度，σ越小，表示測(cè)量精度越高，因此可用σ作為評(píng)定這一測(cè)量過(guò)程精度的標(biāo)準(zhǔn)。

有了方差為什么要使用標(biāo)準(zhǔn)差？標(biāo)準(zhǔn)差比方差有什么優(yōu)勢(shì)？

因?yàn)榉讲钆c我們要處理的數(shù)據(jù)的量綱是不一致的，雖然能很好的描述數(shù)據(jù)與均值的偏離程度，但是處理結(jié)果是不符合我們的直觀思維的。

舉個(gè)例子：一個(gè)班級(jí)里有60個(gè)學(xué)生，平均成績(jī)是70分，標(biāo)準(zhǔn)差是9，方差是81，成績(jī)服從正態(tài)分布，那么我們通過(guò)方差不能直觀的確定班級(jí)學(xué)生與均值到底偏離了多少分，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)差我們就很直觀的得到學(xué)生成績(jī)分布在[61,79]范圍的概率為0.6826，即約等于下圖中的34.2%*2 。

總結(jié)：

（1）總的來(lái)說(shuō)，均方差，均方根誤差和方差，標(biāo)準(zhǔn)差是不能夠等同的，盡管它們的公式相似。我們需要從真實(shí)值和均值之間的關(guān)系來(lái)區(qū)分它們

（2）對(duì)于方差和標(biāo)準(zhǔn)差而言，它們反映的是數(shù)據(jù)序列與均值的關(guān)系。

（3）對(duì)于均方差和均方根誤差而言，它們反映的是數(shù)據(jù)序列與真實(shí)值之間的關(guān)系。