u+标准差 一、方差 在概率论和统计方差是衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是各个样本数据和平均数之差的平方和的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。 对于一组随机变量或者统计数据，其期望值（平均数）用E(X)表示，即随机变量或统计数据的均值，然后对各个数据与均值的差的平方和，最后对平方和再求期望就得到了方差公式，这个公式描述了随机变量（统计数据）与均值的偏离程度。 二、标准差 标准差是方差的平方根，根号里的内容就是我们刚提到的方差。 三、均方差、均方误差（MSE） 标准差（Standard Deviation），又称均方差，但不同于均方误差（mean squared error），均方误差是各数据偏离真实值差值的平方和的平均数，也就是误差平方和的平均数。均方误差的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近。 四、总结 从上面定义我们可以得到以下几点： 1、均方差就是标准差，标准差就是均方差 2、方差是各数据偏离平均值差值的平方和的平均数 3、均方误差（MSE）是各数据偏离真实值差值的平方和的平均数 4、方差是平均值，均方误差是真实值。 总的来说，方差是数据序列与均值的关系，而均方误差是数据序列与真实值之间的关系，所以我们只需注意区分真实值和均值之间的关系就行了。 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/357dd3c5cbd376eeaeaad1f34693daef5ef713d1.html