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1，spss方差分析表的均方是怎么计算的

离差平方和除以自由度得到ms
f和p值，还有两两比较的结果

spss方差分析表的均方是怎么计算的

2，均方平均值是什么求公式

因INT(10/6)=1，即去除一个最大值和一个最小值，然后求平均值。 输入=TRIMMEAN(A1:A10,2/10) 得到最大值和最小值后的平均值。 剩下数据排名，仅需是去除最小值或最大值的排名即可，输入 =IF(OR(RANK(A1,A$1:A$10)=1,RANK(A1,A$1:A$10)=10),"",RANK(A1,A$1:A$10)-1) 详见附图
你说呢...

均方平均值是什么求公式

3，均方值和最小均方误差的概念是什么

均方值这个概念比较少用，英文mean square。一般用它的另一种形式：均方根值（ 也就是高中物理里面的“有效值”）。 我们死扣“均方值”这3个字的字眼都把概念弄清楚了－－ 先把各项平方，再求做算术平均。 例如：x、y、z 3项求均方值。 均方值＝（x的平方＋y的平方＋z的平方）/3。搞定 最小均方误差就是求完均方值 还要加上约束条件，求出一个最小值来。 均方根是一种求平均的方法。 求平均有多种方法，算术平均、几何平均、均方根……

均方值和最小均方误差的概念是什么

4，概率收敛均方收敛分布收敛等几个概率之间的区别和联系是什么

简单的理解就是，依概率收敛的意思是，当n趋向无穷，与之间不相等的部分概率趋向于0，而Almost sure的意思是，当n趋向于无穷，不收敛到的概率为0。a.s.收敛可以推出依概率收敛。
简单的理解就是，依概率收敛的意思是，当n趋向无穷，与之间不相等的部分概率趋向于0，而almost sure的意思是，当n趋向于无穷，不收敛到的概率为0。a.s.收敛可以推出依概率收敛。而均方收敛：，实际上可以理解为两个随机变量的距离随着n趋向于无穷而变为0。均方收敛可以推出依概率收敛，但是相反不成立。当然，如果加上一定的可积条件的话，依概率收敛可以推出均方收敛。依分布收敛是个完全不同的概念。依分布收敛是一个分布函数收敛的概念，即，所以与甚至都可以不被定义在同一个概率空间之内。至于具体的定义、差别，建议学习测度论和高等概率的内容。

5，均方和方根是什么意思啊

RMS值实际就是有效值,就是一组统计数据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。 初中老师教过笔算开方,并说开三次的方法也和开平方类似,但更烦琐,四次就是开两次平方,再往上就不清楚了. 关于开平方,我回答过一次了,如下: 跟除法很相似,也以开5为例吧!算式如下(下划线是为了对齐),说明在下边: _________2. 2 3 ? _________----------- ________2|5.00 00 00 _________4 __________--------- ______42 |1.00 __________84 __________------ ______443|16 00 __________13 69 ________--------- ____446?| 2 31 00 首先判断个位,2*2=4,是比5小的最大平方数,所以个位是2;减了之后剩1,后跟两位下来,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;再用同样的方法,第三位应取3,因为(22*20+3)*3=1369,而(22*20+4)*4=1776>1600;按这个方法一直算就可以了,想开多少位都行,但越算越烦琐! 总结一下就是:1,每次算两位,所以要两位两位划开,如315就写成3 15. 00 00;2,每次都要用已经开出来的部分乘以20再加一个数并乘以该数.其他和除法一样! 回答者：zhaomf - 秀才 二级 3-29 21:30

6，均方极限怎么理解

话说之前那个同学举得例子那个序列不是随机的- -。我再举一个希望可以帮到你~~令Xn~N(0,(1/2)^n) lim（n→∞） E|Xn-X|2=lim（n→∞）（1/2）^2n=0 这个数列也是符合均方收敛的第一问其实我没看特别明白 不过收敛指的都是无穷时候的状态 跟之前过程中怎么样没太大关系 如果这个没能回答你的问题 追问我好了~~第二个问题 X都是一个确定的数的 因为Xn和X都是相互独立的，|Xn-X|2>=V(X)如果X不是确定的数字的话 它自己的方差就>0 是不可能出现这种收敛的~第三个问题 我觉得随机变量的收敛要互相比较来理解记忆。。不然的话非常混乱。。我也学了很久才弄清楚。。你说的这个均方收敛其实是L^p norm收敛的一个特殊情况（这个不知道也行） 当p>1时 （均方是p=2）它可以推出来convergence in probability （中文似乎是概率收敛- -不是特清楚名字） 还有另一种收敛叫almost surely convergence， 它也可以推出 convergence in probability这三种收敛到的值都是固定的 不能是随机变量 根据我目前所学。。均方收敛这个东西用的不是很多 就算是用也是为了证convergence in probability~希望这个对你有所帮助~
所谓均方极限首先必须明白均方的含义。均方极限的“均”指平均，即期望值，“方”指离差平方，描述随机变量与某个值的距离，“均方“指随机变量与某个值的平均离差平方，描述随机变量与某个值的平均绝对距离，如果这个平均距离无限接近0，因为离差平方不可能是负，则这个随机变量就无限接近这个值了，这就是均方极限的含义，是专门针对随机变量的极限定义。如果这个“某个值”是随机变量的均值，那么”平均离差平方“就是随机变量的方差，一个随机变量X，方差描述他围绕均值的波动程度，当它的方差逐渐减少（即趋向于0）时，随机变量围绕其均值的波动越来越小，当方差等于0时，随机变量等于均值，就变成一个常数了。随机微积分中很重要的均方极限意义下∑W^2=T的推导（其中W为维纳过程，W=z√t，z为标准正态分布，t为时间间隔）：W=z√t，则W^2=z^2*t；z为标准正态分布，则z^2为自由度为1的卡方分布，期望值为1，方差为2；则W^2=z^2*t期望值为t，方差为2*t^2;设有n个独立的W^2相加，即∑W^2，则其期望值为nt，方差为2n*t^2.取nt=T，即将固定时间T均匀n等分，每份时间间隔为t;则当n趋向无穷大时，t趋向无穷小，则∑W^2的方差2nt^2=2Tt趋向无穷小（均方极限），则∑W^2趋向于其期望值nt=T即：∑W^2=T
所谓均方极限首先必须明白均方的含义。均方极限的“均”指平均，即期望值，“方”指离差平方，描述随机变量与某个值的距离，“均方“指随机变量与某个值的平均离差平方，描述随机变量与某个值的平均绝对距离，如果这个平均距离无限接近0，因为离差平方不可能是负，则这个随机变量就无限接近这个值了，这就是均方极限的含义，是专门针对随机变量的极限定义
设随机序列{Xn=（1/2）^n,n=1,2…}和随机变量X=0。lim（n→∞） ，E|Xn|2＜∞， E|X|2＜∞，有lim（n→∞） E|Xn-X|2=lim（n→∞）（1/2）^2n=0 ，所以Xn均方收敛于X，X是Xn的均方极限，记为l.i.m Xn=X ①Xn是在n→∞才趋近于X，因为极限本身就本题而言极限在n→∞才有意义 ②随机变量X是取一个值，因为Xn本身是一个序列数组， 随机变量X只会随着这个数组而整体变化，而不会随单个Xn而变化，可以这么理解，随机变量X是随机序列{Xn,n=1,2…}这个数组的一个特征值，他的具体大小是由此数组根据其定义而唯一确定的。

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