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rmsd是怎么定义的？
假如 X,Y是两堆要求的数据，用sqrt（sumxmy2(x,y)/count(num)）就可以算这两堆数的均方根了。
标准差（Standard Deviation），中文环境中又常称均方636f7079e799bee5baa6e79fa5e98193366差，但不同于均方根误差，标准差是数据偏离均值的平方和平均后的方根，用σ表示，标准差是方差的算术平方根。
一、两者的定义如下：
1、均方误差（mean-square error, MSE）是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量。设t是根据子样确定的总体参数θ的一个估计量，(θ-t)2的数学期望，称为估计量t的均方误差。它等于σ2+b2，其中σ2与b分别是t的方差与偏倚。
2、均方根误差是预测值与真实值偏差的平方与观测次数n比值的平方根，在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替。
二、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、均方根误差不同于均方差；
3、均方根误差是各数据偏离真实值的距离平方和的平均数的开方。
扩展资料
一、均方根误差公式
S={[(x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2]/N}^0.5（x为平均数，N为样本个数）此公式中的X也就是所谓的平均数应改为x'1,x'2......（即真实值）。均方根误差算的是观测值与其真值，或者观测值与其模拟值之间的偏差，而不是观测值与其平均值之间的偏差。
二、区别
均方差（标准差）是数据序列与均值的关系，而均方根误差是数据序列与真实值之间的关系。
因此，标准差是用来衡量一组数自身的离散程度，而均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差，它们的研究对象和研究目的不同，但是计算过程类似。
参考资料来源：百度百科-均方误差
参考资料来源：百度百科-均方根误差
不要误导人，用stdev和用sumproduct的都是错的
正确的是SQRT(SUMXMY2(A2：A5,B2:B5)/COUNT(A2：A5))