误差平方准则检测通常用于评估模型或估计的准确性。
均方误差（MSE）：计算预测值与实际值之间的平均平方差异。
均方根误差（RMSE）：MSE 的平方根，用于衡量误差的大小。
平方绝对误差（SAE）：计算预测值与实际值之间的绝对差异的平方和。
相对平方误差（RSE）：将误差平方除以实际值的平方，以相对比例表示误差。
归一化均方误差（NMSE）：将 MSE 除以实际值的方差，以归一化误差。
标准化均方误差（SMSE）：将 MSE 除以实际值的均值，以标准化误差。
误差平方和（SSE）：计算所有误差平方的总和。
调整后的均方误差（AMSE）：对 MSE 进行调整，以考虑自由度等因素。
预测误差方差（PEV）：估计预测值的方差。
模型比较：比较不同模型的误差平方准则值，选择最优模型。
交叉验证：使用交叉验证技术计算误差平方准则，以评估模型的泛化能力。
异常值检测：通过误差平方准则识别可能的异常值或离群点。
稳健性评估：考察模型对异常值或噪声的稳健性。
数据拟合评估：判断模型对数据的拟合程度。
模型选择：根据误差平方准则选择合适的模型复杂度。
训练集和测试集评估：在训练集和测试集上分别计算误差平方准则，以评估模型的性能。
模型改进：基于误差平方准则的结果，对模型进行改进和优化。
参数调整：通过调整模型参数来降低误差平方准则值。
可视化分析：绘制误差平方准则随时间或其他变量的变化趋势。
置信区间估计：估计误差平方准则的置信区间。
预测区间估计：估计预测值的置信区间。
残差分析：分析误差平方准则的残差，以了解模型的不足之处。
模型验证：使用额外的数据验证模型的误差平方准则。
比较不同数据集：在不同数据集上计算误差平方准则，以比较模型的适应性。
时间序列分析：在时间序列数据上应用误差平方准则。
空间数据分析：在空间数据上应用误差平方准则。
多变量分析：处理多个变量时使用误差平方准则。
非参数方法：应用非参数方法计算误差平方准则。
半参数方法：结合参数和非参数方法计算误差平方准则。
自助法：使用自助法估计误差平方准则的统计量。
