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均方，spss方差分析表的均方是怎么計(jì)算的

來(lái)源：整理時(shí)間：2024-10-24 10:59:12 編輯：智能門(mén)戶手機(jī)版

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1，spss方差分析表的均方是怎么計(jì)算的
2，均方平均值是什么求公式
3，均方值和最小均方誤差的概念是什么
4，概率收斂均方收斂分布收斂等幾個(gè)概率之間的區(qū)別和聯(lián)系是什么
5，均方和方根是什么意思啊
6，均方極限怎么理解

1，spss方差分析表的均方是怎么計(jì)算的

離差平方和除以自由度得到ms

f和p值，還有兩兩比較的結(jié)果

spss方差分析表的均方是怎么計(jì)算的

2，均方平均值是什么求公式

因INT(10/6)=1，即去除一個(gè)最大值和一個(gè)最小值，然后求平均值。輸入=TRIMMEAN(A1:A10,2/10) 得到最大值和最小值后的平均值。剩下數(shù)據(jù)排名，僅需是去除最小值或最大值的排名即可，輸入 =IF(OR(RANK(A1,A$1:A$10)=1,RANK(A1,A$1:A$10)=10),"",RANK(A1,A$1:A$10)-1) 詳見(jiàn)附圖

你說(shuō)呢...

均方平均值是什么求公式

3，均方值和最小均方誤差的概念是什么

均方值這個(gè)概念比較少用，英文mean square。一般用它的另一種形式：均方根值（也就是高中物理里面的“有效值”）。我們死扣“均方值”這3個(gè)字的字眼都把概念弄清楚了－－先把各項(xiàng)平方，再求做算術(shù)平均。例如：x、y、z 3項(xiàng)求均方值。均方值＝（x的平方＋y的平方＋z的平方）/3。搞定最小均方誤差就是求完均方值還要加上約束條件，求出一個(gè)最小值來(lái)。均方根是一種求平均的方法。求平均有多種方法，算術(shù)平均、幾何平均、均方根……

均方值和最小均方誤差的概念是什么

4，概率收斂均方收斂分布收斂等幾個(gè)概率之間的區(qū)別和聯(lián)系是什么

簡(jiǎn)單的理解就是，依概率收斂的意思是，當(dāng)n趨向無(wú)窮，與之間不相等的部分概率趨向于0，而Almost sure的意思是，當(dāng)n趨向于無(wú)窮，不收斂到的概率為0。a.s.收斂可以推出依概率收斂。

簡(jiǎn)單的理解就是，依概率收斂的意思是，當(dāng)n趨向無(wú)窮，與之間不相等的部分概率趨向于0，而almost sure的意思是，當(dāng)n趨向于無(wú)窮，不收斂到的概率為0。a.s.收斂可以推出依概率收斂。而均方收斂：，實(shí)際上可以理解為兩個(gè)隨機(jī)變量的距離隨著n趨向于無(wú)窮而變?yōu)?。均方收斂可以推出依概率收斂，但是相反不成立。當(dāng)然，如果加上一定的可積條件的話，依概率收斂可以推出均方收斂。依分布收斂是個(gè)完全不同的概念。依分布收斂是一個(gè)分布函數(shù)收斂的概念，即，所以與甚至都可以不被定義在同一個(gè)概率空間之內(nèi)。至于具體的定義、差別，建議學(xué)習(xí)測(cè)度論和高等概率的內(nèi)容。

5，均方和方根是什么意思啊

RMS值實(shí)際就是有效值,就是一組統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的平方的平均值的平方根。 RMS＝（X1平方＋X2平方＋......＋Xn平方）/n 的－1/2次方。初中老師教過(guò)筆算開(kāi)方,并說(shuō)開(kāi)三次的方法也和開(kāi)平方類似,但更煩瑣,四次就是開(kāi)兩次平方,再往上就不清楚了. 關(guān)于開(kāi)平方,我回答過(guò)一次了,如下: 跟除法很相似,也以開(kāi)5為例吧!算式如下(下劃線是為了對(duì)齊),說(shuō)明在下邊: _________2. 2 3 ? _________----------- ________2|5.00 00 00 _________4 __________--------- ______42 |1.00 __________84 __________------ ______443|16 00 __________13 69 ________--------- ____446?| 2 31 00 首先判斷個(gè)位,2*2=4,是比5小的最大平方數(shù),所以個(gè)位是2;減了之后剩1,后跟兩位下來(lái),然后算(2*20+1)*1=41,,(2*20+2)*2=84,,而(2*20+3)*3=129>100了,故第二位商2;再用同樣的方法,第三位應(yīng)取3,因?yàn)?22*20+3)*3=1369,而(22*20+4)*4=1776>1600;按這個(gè)方法一直算就可以了,想開(kāi)多少位都行,但越算越煩瑣! 總結(jié)一下就是:1,每次算兩位,所以要兩位兩位劃開(kāi),如315就寫(xiě)成3 15. 00 00;2,每次都要用已經(jīng)開(kāi)出來(lái)的部分乘以20再加一個(gè)數(shù)并乘以該數(shù).其他和除法一樣! 回答者：zhaomf - 秀才二級(jí) 3-29 21:30

6，均方極限怎么理解

話說(shuō)之前那個(gè)同學(xué)舉得例子那個(gè)序列不是隨機(jī)的- -。我再舉一個(gè)希望可以幫到你~~令Xn~N(0,(1/2)^n) lim（n→∞） E|Xn-X|2=lim（n→∞）（1/2）^2n=0 這個(gè)數(shù)列也是符合均方收斂的第一問(wèn)其實(shí)我沒(méi)看特別明白不過(guò)收斂指的都是無(wú)窮時(shí)候的狀態(tài) 跟之前過(guò)程中怎么樣沒(méi)太大關(guān)系如果這個(gè)沒(méi)能回答你的問(wèn)題追問(wèn)我好了~~第二個(gè)問(wèn)題 X都是一個(gè)確定的數(shù)的因?yàn)閄n和X都是相互獨(dú)立的，|Xn-X|2>=V(X)如果X不是確定的數(shù)字的話它自己的方差就>0 是不可能出現(xiàn)這種收斂的~第三個(gè)問(wèn)題我覺(jué)得隨機(jī)變量的收斂要互相比較來(lái)理解記憶。。不然的話非?；靵y。。我也學(xué)了很久才弄清楚。。你說(shuō)的這個(gè)均方收斂其實(shí)是L^p norm收斂的一個(gè)特殊情況（這個(gè)不知道也行）當(dāng)p>1時(shí) （均方是p=2）它可以推出來(lái)convergence in probability （中文似乎是概率收斂- -不是特清楚名字）還有另一種收斂叫almost surely convergence，它也可以推出 convergence in probability這三種收斂到的值都是固定的不能是隨機(jī)變量根據(jù)我目前所學(xué)。。均方收斂這個(gè)東西用的不是很多就算是用也是為了證convergence in probability~希望這個(gè)對(duì)你有所幫助~

所謂均方極限首先必須明白均方的含義。均方極限的“均”指平均，即期望值，“方”指離差平方，描述隨機(jī)變量與某個(gè)值的距離，“均方“指隨機(jī)變量與某個(gè)值的平均離差平方，描述隨機(jī)變量與某個(gè)值的平均絕對(duì)距離，如果這個(gè)平均距離無(wú)限接近0，因?yàn)殡x差平方不可能是負(fù)，則這個(gè)隨機(jī)變量就無(wú)限接近這個(gè)值了，這就是均方極限的含義，是專門(mén)針對(duì)隨機(jī)變量的極限定義。如果這個(gè)“某個(gè)值”是隨機(jī)變量的均值，那么”平均離差平方“就是隨機(jī)變量的方差，一個(gè)隨機(jī)變量X，方差描述他圍繞均值的波動(dòng)程度，當(dāng)它的方差逐漸減少（即趨向于0）時(shí)，隨機(jī)變量圍繞其均值的波動(dòng)越來(lái)越小，當(dāng)方差等于0時(shí)，隨機(jī)變量等于均值，就變成一個(gè)常數(shù)了。隨機(jī)微積分中很重要的均方極限意義下∑W^2=T的推導(dǎo)（其中W為維納過(guò)程，W=z√t，z為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，t為時(shí)間間隔）：W=z√t，則W^2=z^2*t；z為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，則z^2為自由度為1的卡方分布，期望值為1，方差為2；則W^2=z^2*t期望值為t，方差為2*t^2;設(shè)有n個(gè)獨(dú)立的W^2相加，即∑W^2，則其期望值為nt，方差為2n*t^2.取nt=T，即將固定時(shí)間T均勻n等分，每份時(shí)間間隔為t;則當(dāng)n趨向無(wú)窮大時(shí)，t趨向無(wú)窮小，則∑W^2的方差2nt^2=2Tt趨向無(wú)窮?。ň綐O限），則∑W^2趨向于其期望值nt=T即：∑W^2=T

設(shè)隨機(jī)序列{Xn=（1/2）^n,n=1,2…}和隨機(jī)變量X=0。lim（n→∞），E|Xn|2＜∞， E|X|2＜∞，有l(wèi)im（n→∞） E|Xn-X|2=lim（n→∞）（1/2）^2n=0 ，所以Xn均方收斂于X，X是Xn的均方極限，記為l.i.m Xn=X ①Xn是在n→∞才趨近于X，因?yàn)闃O限本身就本題而言極限在n→∞才有意義 ②隨機(jī)變量X是取一個(gè)值，因?yàn)閄n本身是一個(gè)序列數(shù)組，隨機(jī)變量X只會(huì)隨著這個(gè)數(shù)組而整體變化，而不會(huì)隨單個(gè)Xn而變化，可以這么理解，隨機(jī)變量X是隨機(jī)序列{Xn,n=1,2…}這個(gè)數(shù)組的一個(gè)特征值，他的具體大小是由此數(shù)組根據(jù)其定義而唯一確定的。

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2，均方平均值是什么求公式

3，均方值和最小均方誤差的概念是什么

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