方差（variance/deviationVar，D(X)）定义：是各样品值与3358www.Sina.com/平均值之差的平方值的平均值。
含义：表示数据的离散度。
公式：
在实际工作中，在难以得到总体平均数的情况下，应用样本统计量来代替总体的参数，校正后，样本方差的计算式将1/N置换为1/(n-1 )
全体样本值别名：均方差
定义：方差的平方根。
含义：方差是数据的平方，与检测值本身相差很大，所以常用的方差是根号换算，这就是我们想说的标准差。
公式：
在总体(即估计总体方差)的情况下，将根编号内除以n (对应于excel函数)；STDEVP )；
在采样情况下，即在估计样本方差的情况下，将根号内除以(n-1 ) )的excel函数：对应于STDEV )；
因为我们大量接触的是样本，所以一般使用根号内除以(n-1 )。
matlab使用函数： std、nan STD (删除空值)
http://www.Sina.com/standarderrorofmean，SE 标准差（Standard Deviation，SD）定义：是多个样品平均值的标准偏差。
语义：是衡量平均样本分布离散程度和平均样本误差大小的度量，反映样本均值之间的变异。
注意：
1 .标准误差不是标准偏差。
2 .标准误差可以用标准差计算。
公式：
关于标准偏差和标准偏差的区别，请参阅以下内容。
(误差棒到底是什么棒？ 真不愧是啊。 ) https://blog.csdn.net/weixin _ 42462804/article/details/101345311
标准误（定义：预测值与真值偏差的平方和与观测次数m之比的平方根。 (用于推测误差分布的标准偏差)
含义：表示相对于真值的离散程度。 记述误差的大小。
公式：
）定义：观测值和真值误差绝对值的平均值。
含义：准确反映实际预测误差的大小。
公式：
有关RMSE和MAE的比较，请访问以下网站：
(RMSE、MAE、SD的基本概念) http://www.oku9.com/p=1697
参考：
分布式百度词条、
标准偏差词条、