回答:
1つのラスターを他のラスターから減算します。（減算の方向は関係ありません。）
-1 0
-1 3
結果を二乗します。
1 0
1 9
値を平均します。
(1 + 0 + 1 + 9)/(1 + 1 + 1 + 1) = 11/4.
（私はあなたのGISは、この機能がない場合は不足しているデータ・セルを扱うことができる方法を示すために示唆に富む方法でこれを書いている：。他の場所では、データを持っている1と0のとインジケータグリッドを作成する割り合計して、グリッドのを合計インジケーターグリッドの値です。SpatialAnalystでは、合計をフォーカルサムとして取得できます。）
平方根を取る。
Sqrt(11/4) = 1.66
この数は、2つのグリッド間の典型的なセルごとの差の測定値です。グリッドに数百以上の値がある場合（ほとんどの場合と同様）、グリッドは極端な値や範囲外の値を示さず、平均差は0であり、rmseを解釈するための標準的な経験則は次のとおりです。
すべてのセルの約2/3はrmse未満で異なります。
すべてのセルの約95％は、rmseの2倍未満の違いがあります。
rmseの3倍以上の違いが見られることはまれです。
任意のサイズのグリッド（では例えば、百万個の細胞）、「珍しい」はまだ数千の細胞に変換します。それらのすべての百分の一の割合周り。
例では、これは非常に小さいですが、4つのセルがあり、rmseが1.66であることを知っているので、「約2/3-セルの2または3-が1.66内で一致する」と考えます。 2 * 1.66 = 3.32。以内に同意する ステップ（1）の結果からわかるように、実際の状況は、セルの3/4が1.66以内で一致し、それらすべてが実際に3以内で一致することです。
グリッドが大きく異なり、値の範囲が非常に広い場合、経験則に疑いを抱くかもしれません。チェビシェフの不等式あなたはまだことを知っています
rmseの2倍を超える違いは、セルの1/4以下です。
わずか1/9のセルの差がrmseの3倍を超えません。
一般に、2以上の任意の数kを選択します。1 / k ^ 2以下のセルの違いは、rmseのk倍以上です。
これは普遍的な規則であり、グリッドの任意のペアに有効ですが、以前の経験則では、セル差の分布は、多くの極端な外れ値のないほぼ「ベル型」であると想定しています。
上記の解釈は、測定誤差まで同じものを表すことを目的とした2つのグリッドを比較し、それらの平均差がゼロ（またはそれに十分近い）であることを前提としています。平均差が（rmseと比較して）かなりある場合、これらの解釈は正しくありませんが、rmseを使用しても意味がありません。代わりに、（a）平均差を報告し、（b）ステップ（3）の後にその二乗を差し引きます。これにより、平均二乗差ではなく、平均二乗残差が得られます。その平方根は、2つのグリッド間の平均的な差異に対する変動の典型的なサイズです。この警告により、解釈は以前と同じ経験則を使用できます。