矩 (数学) 编辑
数学中，的概念来自于物理学。在物理学中，矩用来表示物体形状的物理量，为重要参数指标。定义在实数域上的实函数相对于值c的n阶矩为:
1
相关
云滴有效半径是云滴大小分布的加权平均数。 该术语于 1974 年由詹姆斯·汉森和Larry Travis提出，定义为液滴尺寸分布的三阶矩与二阶矩之比，用于逆问题遥感数据。 从物理的角度来看，它是云滴粒子的面积加权半径。在数学上，计算公式为
数学上，矩问题询问是否可以由一个测度 μ 的矩序列
均方根偏差或均方根误差是常用于衡量模型预测值或估计量与观测值之间差异的一种指标。均方根偏差代表预测值和观察值之差的二阶样本矩的平方根，或该差值的平方平均数。当这些离差是以用来计算估计量的数据样本本身来计算时，通常称差值为残差；当差值不基于样本得出的估计量时，通常称为误差或预测误差。均方根误差主要作用是将各个数据点的预测的误差大小汇总为一个预测力的度量。均方根误差是测量精度的度量，用于比较特定数据集的不同模型的预测误差，但不能比较数据集之间的预测误差，因为它是尺度依赖的。
均方根偏差或均方根误差是常用于衡量模型预测值或估计量与观测值之间差异的一种指标。均方根偏差代表预测值和观察值之差的二阶样本矩的平方根，或该差值的平方平均数。当这些离差是以用来计算估计量的数据样本本身来计算时，通常称差值为残差；当差值不基于样本得出的估计量时，通常称为误差或预测误差。均方根误差主要作用是将各个数据点的预测的误差大小汇总为一个预测力的度量。均方根误差是测量精度的度量，用于比较特定数据集的不同模型的预测误差，但不能比较数据集之间的预测误差，因为它是尺度依赖的。
均方根偏差或均方根误差是常用于衡量模型预测值或估计量与观测值之间差异的一种指标。均方根偏差代表预测值和观察值之差的二阶样本矩的平方根，或该差值的平方平均数。当这些离差是以用来计算估计量的数据样本本身来计算时，通常称差值为残差；当差值不基于样本得出的估计量时，通常称为误差或预测误差。均方根误差主要作用是将各个数据点的预测的误差大小汇总为一个预测力的度量。均方根误差是测量精度的度量，用于比较特定数据集的不同模型的预测误差，但不能比较数据集之间的预测误差，因为它是尺度依赖的。
亨利·雅各·蓝道是美国的数学家，研究信息论，特别是有限带宽函数以及矩的相关研究。