摘要 方差和标准差衡量数据围绕平均值的离散程度，其中标准差还原了原始单位。均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）评估预测值与真实值的偏差，RMSE解决了MSE单位不一致的问题。平均绝对误差（MAE）使用绝对值计算误差，对异常值更稳健。MSE和RMSE对大误差敏感，而MAE虽鲁棒但不可微。这些指标在统计分析和机器学习中各有优劣，需根据具体场景选择使用。

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GNSS观测量及其应用 GNSS接收机同时测量三种观测量：伪距（基于码相位测量，提供米级绝对距离但易受误差影响）、载波相位（毫米级高精度相对距离但存在整周模糊度）和多普勒频移（反映相对运动速度）。伪距通过码跟踪环（DLL）获取时间差，用于单点定位；载波相位通过载波环（PLL）测量相位差，结合模糊度解算实现厘米级RTK/PPP定位；多普勒频移则用于测速。三者互补，支撑GNSS的定位、测速与授时功能。

蒙特卡洛仿真是一种基于随机抽样和统计方法的数值计算技术，其核心思想是通过大量随机试验来求解复杂问题。该方法起源于20世纪40年代的"曼哈顿计划"，由冯·诺伊曼等人提出。蒙特卡洛仿真依赖于大数定理，利用计算机生成伪随机数进行统计模拟，广泛应用于数学、物理、金融等领域。在MATLAB中，通过rng函数设置随机数种子可以控制伪随机数生成器的初始状态，从而确保蒙特卡洛仿真结果的可重复性

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