![cover image](https://wikiwandv2-19431.kxcdn.com/_next/image?url=https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/40/Fisher_iris_versicolor_sepalwidth.svg/langbg-640px-Fisher_iris_versicolor_sepalwidth.svg.png&w=640&q=50)
Средноквадратично отклонение
В теорията на вероятностите и статистиката е най-често срещаният показател за разпръскването (дисперсията) на стойностите на случайна вел / From Wikipedia, the free encyclopedia
Средноквадратичното отклонение /СКО/ (на английски: root-mean-square deviation, RMSD) или средноквадратичната грешка /СКГ/ е често използвана мярка за разликите между стойности (стойности на извадка или съвкупност), прогнозирани от модел или статистическа оценка, и реално наблюдаваните стойности.
![Thumb image](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/40/Fisher_iris_versicolor_sepalwidth.svg/640px-Fisher_iris_versicolor_sepalwidth.svg.png)
СКО представлява квадратен корен от квадрата на дисперсията на разликите между прогнозираните стойности и наблюдаваните стойности или средната квадратична стойност на тези разлики. Тези отклонения се наричат остатъци, когато изчисленията се извършват върху извадката от данни, която е била използвана за оценка, и се наричат грешки (или грешки при прогнозиране), когато се изчисляват извън извадката. СКГ служи за обединяване на величините на грешките в прогнозите за различни точки от данни в единна мярка за предсказваща сила. СКГ е мярка за точност за сравняване на грешки при прогнозиране на различни модели за определен набор от данни, а не между набори от данни, тъй като зависи от мащаба. [1]
СКО винаги е неотрицателно и стойност 0 (почти никога не се постига на практика, би означавало перфектно съответствие с данните). Като цяло, по-ниско RMSD е по-добро от по-високо. Сравненията между различни типове данни обаче биха били невалидни, тъй като мярката зависи от мащаба на използваните числа.
СКГ е корен квадратен от средната стойност на квадратичните грешки. Ефектът от всяка грешка върху СКГ е пропорционален на размера на квадратичната грешка; следователно по-големите грешки имат непропорционално голям ефект върху СКГ. Следователно СКГ е чувствителна към отклонения. [2][3]