一、什么是模型偏差？
1、基本概念
广义的偏差（bias）描述的是预测值和真实值之间的差异，方差（variance）描述距的是预测值作为随机变量的离散程度。
2、模型的偏差和方差
模型的偏差是一个相对来说简单的概念：训练出来的模型在训练集上的准确度。
要解释模型的方差，首先需要重新审视模型：模型是随机变量。设样本容量为n的训练集为随机变量的集合(X1, X2, …, Xn)，那么模型是以这些随机变量为输入的随机变量函数（其本身仍然是随机变量）：F(X1, X2, …, Xn)。抽样的随机性带来了模型的随机性。
二、三角网测角中误差的计算方法？
三角网测角中误差计算方法通常分为两步：
利用观测值之间的相互独立性和误差传递公式计算观测角的中误差。
利用三角形闭合差和观测角的中误差计算三角形网测角中误差。
具体来说，对于三角形三个内角的观测，假设每个观测角度的误差为m1、m2和m3，则可以根据观测值之间的相互独立性和误差传递公式，计算出观测角的中误差为：
mβ = (m1^2 + m2^2 + m3^2 - 2m1m2 - 2m1m3 - 2m2m3)^0.5
然后，利用三角形闭合差和观测角的中误差计算三角形网测角中误差，公式为：
W = mβ * sqrt(n)
其中，W为三角形网的测角中误差，n为三角形个数。代入公式计算得W=30″。
在实际应用中，可以利用协方差计算角中误差。需要注意以下事项：首先，要确保观测值之间是相互独立的，否则将影响计算结果的准确性。其次，要考虑到观测值受到的各种误差因素的影响，如观测条件、仪器精度等。最后，要根据实际情况选择合适的计算方法，以确保计算结果能够真实地反映测量精度。
三、协方差误差？
1、协方差是用于衡量两个变量的总体误差，协方差的一种特殊情况是方差，即当两个变量是相同的情况。
2、协方差分析是从质量因子的角度探讨因素不同水平对实验指标影响的差异。一般说来，质量因子是可以人为控制的。 回归分析是从数量因子的角度出发，通过建立回归方程来研究实验指标与一个或几个因子之间的数量关系。但大多数情况下，数量因子是不可以人为加以控制的
四、在线监测数据传输误差怎么计算？
中误差方差 ——某量的真误差,[]——求和符号. 规律:标准差 估值(中误差 m)绝对值愈小,观测精度愈高.在测量中,n 为有限值,计算中误差 m 的方法,有: 1.用真误差(true error)来确定中误差——适用于观测量真值已知时. 真误差Δ ——观测值与其真值之差,有:标准差中误差(标准差估值), n 为观测值个数.2.用改正数来
2.
相对误差1.相对中误差= 2.往返测较差率 K=
3.
极限误差(容许误差) 常以两倍或三倍中误差作为偶然误差的容许值.即: §3 误差传播定律