SS - 离均差平方和

T分布:温良宽厚 本文由“医学统计分析精粹”小编“Hiu”原创完成,文章采用知识共享Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0国际许可协议(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)进行许可,转载署名需附带本号二维码,不可用于商业用途,不允许任何修改,任何谬误建议,请直接反馈给原作者,谢谢合作! 命名与源起 “t”,是伟大的Fisher为之取的名字.Fisher最早将这一分布命名为“Studen

来源: http://blog.sciencenet.cn/blog-479412-391481.html 方差分析是为了比较多个总体样本均数是否存在差别.该方法有RA.Fisher首先提出,后来由GW.Snedecor完善,为了纪念Fisher,故称方差分析为F检验. 组间均方:MS组间=SS组间/ v组间,SS代表离均差平方和,v代表自由度,组间变异包括处理效应和随机误差. 组内均方:MS组内=SS组内/ v组内,组内差异包括随机误差. F=MS组间/MS组内,F接近1,说明组间差异不大.

在方差分析中,我们初步介绍了线性模型的思想,实际上,线性模型只是方法分析的模型化,其统计检验仍然是依照方差分解原理进行F检验. 线性模型作为一种非常重要的数学模型,根据分析目的可以分为线性回归模型和方差分析模型,根据表现形式又可以分为一般线性模型.广义线性模型.一般线性混合模型.广义线性混合模型. 下面我们就根据分析目的来介绍线性模型 一.方差分析模型: 使用线性模型进行方差分析的时候涉及一些基本概念: ==============================================

正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussiandistribution).若随机变量X服从一个数学期望为μ.方差为σ^2的高斯分布,记为N(μ,σ^2).其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度.我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ = 1的正态分布. 从上图可以看出,当相差1个方差(σ), 满足要求的面积有68.27%. 当相差2个方差(σ)时,满足要求的面积有95.45. 当相差3个方差(σ)时,满足要求的面积有99.

期望 离散型随机变量的一切可能的取值xi与对应的概率Pi(=xi)之积的和称为该离散型随机变量的数学期望(设级数绝对收敛),记为 E(x).随机变量最基本的数学特征之一.它反映随机变量平均取值的大小.又称期望或均值. 若随机变量X的分布函数F(x)可表示成一个非负可积函数f(x)的积分,则称X为连续性随机变量,f(x)称为X的概率密度函数(分布密度函数). 方差 方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数.在概率论和数理统计中,方差(英文Variance)用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间

均方根值(RMS)+ 均方根误差(RMSE)+标准差(Standard Deviation)  1.均方根值(RMS)也称作为效值,它的计算方法是先平方.再平均.然后开方. 2.均方根误差,它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根,在实际测量中,观测次数n总是有限的,真值只能用最可信赖(最佳)值来代替.方根误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感,所以,均方根误差能够很好地反映出测量的精密度.均方根误差,当对某一量进行甚多次的测量时,取这一测量列真误差的均方根差(真误差平方的算术平

1.均方根误差,它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根,在实际测量中,观测次数n总是有限的,真值只能用最可信赖(最佳)值来代替.方根误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感,所以,均方根误差能够很好地反映出测量的精密度.均方根误差,当对某一量进行甚多次的测量时,取这一测量列真误差的均方根差(真误差平方的算术平均值再开方),称为标准偏差,以σ表示.σ反映了测量数据偏离真实值的程度,σ越小,表示测量精度越高,因此可用σ作为评定这一测量过程精度的标准. 2.均方根值(RMS)也称作为效

数学期望数学期望E(x)完全由随机变量X的概率分布所确定,若X服从某一分布,也称E(x)是这一分布的数学期望.数学期望的定义是实验中每次可能的结果的概率乘以其结果的总和.离散型随机量的数学期望定义:离散型随机变量的所有可能取值?xixi?与其对应的概率?P(xi)?乘积的和为该离散型随机量的数学期望,记为?E(X).公式:E(X)=∑i=1nxiPi连续型随机量的数学期望定义:假设连续型随机变量?XX的概率密度函数为?f(x),如果积分∫+∞?∞xf(x)dx绝对收敛,则称这个积分的值为连续型随

1.均方根值(RMS),有时也称方均根.效值.英语写为:Root Mean Square(RMS). 美国传统词典的定义为:The square root of the average of squares of a set of numbers. 即:将N个项的平方和除以N后开平方的结果,即均方根的结果. #include <iostream>#include "math.h"using namespace std; double calcRMS(double* Data