偏差 (bias) 和方差(variance)

Posted 2023-02-15

参考技术A 偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据。如下图第二行所示。

方差：方差是数据偏离平均数的程度，描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散，方差可以表示一组数据在均值周围的聚集密度，如下图右列所示。

标准差：方差开方即得到标准差  standard deviation， The standard deviation tells you how tightly your data is clustered around the mean

协方差：是统计学中使用的一种数值，用于描述两个变量间的线性关系。两个变量的协方差越大，它们在一系列数据点范围内的取值所呈现出的趋势就越相近（换句话说，两个变量的曲线距离彼此较近）。一般来说，两组数值x和y的协方差可以用这个公式计算：1/(n -1)Σ(xi - xavg)(yi - yavg)。其中n为样本量，xi是每个x点的取值，xavg为x的平均值，yi和yavg也类似。Covariance is a measure of how much two random variables vary together. It’s similar to variance , but where variance tells you how a single variable varies, co variance tells you how two variables vary together

方差的计算公式

(s2) = Σ [(xi - x̅)2]/n - 1

s2 = 方差

Σ = 求和，表示后面所有项的和。

xi = 样本观察值，表示各项数据

x̅ =平均值，表示所有数据的平均。

n = 样本大小。就是数据的个数