误差可以通过以下几种方法进行计算：
绝对误差
定义：绝对误差是测量值与真实值之间的差的绝对值。
计算公式：
$$
E = |x - T|
$$
其中，$x$ 是测量值，$T$ 是真实值。
相对误差
定义：相对误差是绝对误差与真实值的比值，通常以百分比的形式表示。
计算公式：
$$
E\% = \frac{E}{T} \times 100\%
$$
其中，$E$ 是绝对误差，$T$ 是真实值。
标准差
定义：标准差是衡量数据离散程度的指标，反映数据的变异性。
计算公式：
$$
SD = \sqrt{\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} （x_i - \bar{x}）^2}
$$
其中，$x_i$ 是每次测量的值，$\bar{x}$ 是测量值的平均值，$n$ 是测量次数。
标准误差
定义：标准误差反映样本均值的估计精度，反映均值的可靠性。
计算公式：
$$
SE = \frac{SD}{\sqrt{n}}
$$
其中，$SD$ 是标准差，$n$ 是测量次数。
置信区间
定义：置信区间表示总体参数的可能范围，反映统计推断的可靠性。
计算公式（以95%置信区间为例）：
$$
CI = \bar{x} \pm t_{\alpha/2, n-1} \times \frac{SE}{\sqrt{n}}
$$
其中，$\bar{x}$ 是样本均值，$t_{\alpha/2, n-1}$ 是分布的临界值，$SE$ 是标准误差，$n$ 是测量次数。
平方误差
定义：平方误差表示实验误差大小的偏差平方和。
计算公式：
$$
\text{平方误差} = \sum_{i=1}^{n} （x_i - T）^2
$$
其中，$x_i$ 是每次测量的值，$T$ 是真实值，$n$ 是测量次数。
均方根误差（RMSE）
定义：均方根误差是各测量值误差的平方和的平均值的平方根。
计算公式：
$$
RMSE = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} （x_i - T）^2}
$$
其中，$x_i$ 是每次测量的值，$T$ 是真实值，$n$ 是测量次数。
平均绝对百分误差
定义：平均绝对百分误差是各测量值与真实值之间绝对误差的平均值，通常以百分比表示。
计算公式：
$$
\text{MAPE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \left| \frac{x_i - T}{T} \right| \times 100\%
$$
其中，$x_i$ 是每次测量的值，$T$ 是真实值，$n$ 是测量次数。
通过以上公式，可以根据具体需求选择合适的误差计算方法来评估测量结果的准确性和可靠性。