理论上，这应该取决于不同大小的错误对您的重要性，或者换句话说，您的损失函数。

在现实世界中，人们将易用性放在首位。因此 RMS 偏差（或相关方差）更容易组合，并且更容易在单次通过中计算，而平均绝对偏差对异常值更稳健，并且存在于更多分布中。基本线性回归及其许多分支都基于最小化 RMS 误差。

另一点是平均值将最小化 RMS 偏差，而中值将最小化绝对偏差，您可能更喜欢其中一个。