数据离散程度和误差：方差、标准差和均方根误差
在数据分析中，我们经常需要了解数据的离散程度以及预测值与真实值之间的误差。以下介绍三种常用的指标：
方差和标准差：衡量数据波动性
方差（样本方差）描述的是数据点围绕其平均值的分散程度。计算方法是将每个数据点与其平均值之差的平方求和，再除以数据点个数减一。
标准差是方差的平方根，与原始数据单位一致，更易于理解和比较。
方差 = 标准差²
均方根误差：衡量预测准确性
均方根误差（RMSE）用于衡量预测值与真实值之间的偏差程度。计算方法是将每个预测值与真实值之差的平方求和，再求平均值后开方。
区分三者的应用场景
标准差和方差反映数据自身的分散程度，描述数据点与平均值之间的关系；而均方根误差则用于评估预测模型的准确性，描述预测值与真实值之间的差异。