均方，spss方差分析表的均方是怎么计算的

本文目录一览

1，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
3，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
5，均方和方根是什么意思啊
6，均方极限怎么理解

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

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。