- 統計學教程
- 首頁
- 調整後R方
- 方差分析
- 算術平均數
- 算術中位數
- 算術眾數
- 算術極差
- 條形圖
- 最佳點估計
- 貝塔分佈
- 二項分佈
- 布萊克-斯科爾斯模型
- 箱線圖
- 中心極限定理
- 切比雪夫定理
- 卡方分佈
- 卡方表
- 環狀排列
- 整群抽樣
- 科恩Kappa係數
- 組合
- 有放回組合
- 比較圖表
- 連續均勻分佈
- 連續數列算術平均數
- 連續數列算術中位數
- 連續數列算術眾數
- 累積頻數
- 變異係數
- 相關係數
- 累積圖
- 累積泊松分佈
- 資料收集
- 資料收集 - 問卷設計
- 資料收集 - 觀察法
- 資料收集 - 案例研究法
- 資料模式
- 十分位數統計
- 離散數列算術平均數
- 離散數列算術中位數
- 離散數列算術眾數
- 點圖
- 指數分佈
- F分佈
- F檢驗表
- 階乘
- 頻數分佈
- 伽馬分佈
- 幾何平均數
- 幾何機率分佈
- 擬合優度
- 總平均數
- Gumbel分佈
- 調和平均數
- 調和數
- 諧振頻率
- 直方圖
- 超幾何分佈
- 假設檢驗
- 個體數列算術平均數
- 個體數列算術中位數
- 個體數列算術眾數
- 區間估計
- 逆伽馬分佈
- Kolmogorov-Smirnov檢驗
- 峰度
- 拉普拉斯分佈
- 線性迴歸
- 對數伽馬分佈
- 邏輯迴歸
- 麥克尼馬爾檢驗
- 平均差
- 均值差異
- 多項分佈
- 負二項分佈
- 正態分佈
- 奇排列和偶排列
- 單比例Z檢驗
- 離群值函式
- 排列
- 有放回排列
- 餅圖
- 泊松分佈
- 合併方差(r)
- 功效計算器
- 機率
- 機率加法定理
- 機率乘法定理
- 機率貝葉斯定理
- 機率密度函式
- 過程能力(Cp)和過程效能(Pp)
- 過程Sigma
- 二次迴歸方程
- 定性資料與定量資料
- 四分位差
- 經驗法則
- 瑞利分佈
- 迴歸截距置信區間
- 相對標準偏差
- 信度係數
- 所需樣本量
- 殘差分析
- 殘差平方和
- 均方根
- 樣本計劃
- 抽樣方法
- 散點圖
- 夏農-維納多樣性指數
- 信噪比
- 簡單隨機抽樣
- 偏度
- 標準差
- 標準誤(SE)
- 標準正態表
- 統計顯著性
- 統計公式
- 統計符號
- 莖葉圖
- 分層抽樣
- 學生t檢驗
- 平方和
- t分佈表
- TI 83指數迴歸
- 變換
- 截尾均值
- I型和II型錯誤
- 方差
- 韋恩圖
- 大數弱定律
- Z表
- 統計學有用資源
- 統計學 - 討論
統計學 - 均方根
均方根 (RMS) 定義為均方值的平方根,其中均方值是數字平方值的算術平均數。RMS 也稱為二次平均數。
公式
${ x_{rms} = \sqrt{ \frac{1}{n} ( {x_1}^2 + {x_2}^2 + ... + {x_n}^2 } }$
其中 −
${x_i}$ = 觀測專案。
${n}$ = 專案總數。
示例
問題陳述
計算以下資料的RMS。
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
解答
步驟 1: 計算每個數字的平方。
${ {x_1}^2 + {x_2}^2 + ... + {x_n}^2 \\[7pt] = 6^2 + 7^2 + 8^2 + 9^2 \\[7pt] = 36 + 49 + 64 + 81 \\[7pt] = 230 }$
步驟 2: 計算每個數字平方的平均數。
${ \frac{1}{n} ({x_1}^2 + {x_2}^2 + ... + {x_n}^2 ) \\[7pt] = \frac{1}{4} (230) \\[7pt] = \frac{230}{4} \\[7pt] = 57.5 }$
步驟 3: 透過取平方平均數的平方根來計算RMS。
${ x_{rms} = \sqrt{ \frac{1}{n} ( {x_1}^2 + {x_2}^2 + ... + {x_n}^2 } \\[7pt] = \sqrt {57.5} \\[7pt] = 7.58 }$
因此,RMS 為 ${7.58}$。
廣告