分散は正方形の誤差と同じですか？
あなたは正しい、彼らは両方とも一目で似ているように見えます。ランダム変数のサンプル分散を2乗エラーの平均合計として解釈できます。この場合、誤差は、特定のランダム変数のサンプル平均からのサンプルの偏差です。ただし、実際の人口分散との分散の推定値を混同しないように注意する必要があります。

真の母集団は、分布からすべての$ n $データサンプルと同様に、$ \ mu $を平均すると、母集団からのサンプルの平均予想偏差として分散を計算できます。

$$
var（x）= \ frac {1} {n} \ sum_ {i = 1}^n（x_i  -  \ mu）^2
$$

一方、エラーを平均からの偏差として解釈した場合、2乗エラーの合計はただ

$$
\ sum_ {i = 1}^n（x_i- \ mu）^2
$$

2乗エラーの合計には、母集団の差異に等しくなるために、補正係数$ \ frac {1} {n} $が欠落していることがわかります。