中误差计算公式和原理

您好，中误差（Mean Square Error，MSE）计算公式为：

MSE = 1

∑(yi - ŷi)²

其中，n为样本数量，yi为真实值，ŷi为预测值。

中误差是用来衡量预测值与真实值之间的误差的平均值。MSE的原理是将所有预测值与真实值的差值平方后求平均值，这样可以使得所有误差都为正数，同时较大的误差对MSE的影响更大，从而更能反映出预测模型的准确性。MSE越小，预测模型的准确性越高。

中误差是衡量观测精度的一种数字标准，亦称“均方根差”。在相同观测条件下的一组真误差平方平均值的平方根。因真误差不易求得，所以通常用最小二乘法求得的观测值改正数来代替真误差。它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根。

中误差不等于真误差，它仅是一组真误差的代表值。中误差的大小反映了该组观测值精度的高低，因此，通常称中误差为观测值的中误差

中误差的求法是根号下E[(x-E(x))²]X是观测值，E(x)是期望值其实还可以用方差-协方差的方法，还会用到权P。

条件平差和间接平差的方法，也能求出改正数，然后用权阵P，求得中误差。一两句是说不清的，具体的还得看平差书。随便说说，也只能是断章取义的

测量中误差计算公式是△=X-L，△是绝对误差，X是测量值，L是真实值。误差是测量测得的量值减去参考量值。测得的量值简称测得值，代表测量结果的量值。所谓参考量值，一般由量的真值或约定量值来表示。

对于测量而言，人们往往把一个量在被观测时，其本身所具有的真实大小认为是被测量的真值。实际上，它是一个理想的概念。因为只有“当某量被完善地确定并能排除所有测量上的缺陷时，通过测量所得到的量值”才是量的真值。

从测量的角度来说，难以做到这一点。因此，一般说来，真值不可能确切获知。