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18 关系: 均方差，平均差，平均数不等式，幂平均，交流電，伏特，几何平均数，算术-几何平均数，算术平均数，统计学，电流，调和平均数，连续函数，電壓，標準差，正态分布，最小二乘法，数学符号表。
均方差
#重定向 標準差.
平均差
平均差（Mean Deviation）是表示各个变量值之间差异程度的数值之一。指各个变量值同平均数的的离差绝对值的算术平均数。计算公式为： 平均差（MD）.
平均数不等式
平均数不等式，或称平均值不等式、均值不等式，是数学上的一组不等式，也是基本不等式的推广。它是说： 如果x_1, x_2, \ldots, x_n是正數，则 H_n \le G_n \le A_n \le Q_n 其中： H_n.
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幂平均
幂平均（power mean）也叫广义平均（generalized mean）或赫尔德平均（Hölder mean），是毕达哥拉斯平均（包含了算术、几何、调和平均）的一种抽象化。.
交流電
交流電流（Alternating Current，縮寫：AC）是指大小和方向都發生週期性變化的電流，在一個週期內的運行平均值為零。不同於直流電，後者的方向是不會隨著時間發生改變的，並且直流電沒有周期性變化。 通常波形為正弦曲線。交流電可以有效傳輸電力。但實際上還有應用其他的波形，例如三角形波、正方形波。生活中使用的市電就是具有正弦波形的交流電。.
伏特
伏特（volt）是国际单位制中电压的单位，符号V。 在一根均匀的、宽度和温度恒定的导线上假如有一安培电流流动，那么导线的电阻在一定的距离内將电能转化为热能1瓦（W.
几何平均数
几何平均数（Geometric mean），是求一组数值的平均数的方法中的一种。适用于对比率数据的平均，并主要用于计算数据平均增长（变化）率。 其计算公式为：.
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算术-几何平均数
两个正实数x和y的算术-几何平均数定义如下： 首先计算x的y算术平均数，称其为a1。然后计算x的y几何平均数，称其为g1；这是xy的算术平方根。 然后重复这个步骤，这样便得到了两个数列(an)和(gn)： 这两个数列收敛于相同的数，这个数称为x和y的算术-几何平均数，记为M(x, y)，或agm(x, y)。.
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算术平均数
算术平均数（Arithmetic mean）是表征数据集中趋势的一个统计指标。 它是一组数据之和,除以这组数据个数/項数。 算术平均数在统计学上的优点,就是它较中位数、众数更少受到随机因素影响， 缺点是它更容易受到极端值影响。 计算公式为： 在统计学中，对样本的平均值用 \bar 表示，对母体数据的平均值用 \mu 表示。 樣本平均數可作為母體平均數的一個不偏估計式.
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统计学
统计学是在資料分析的基础上，研究测定、收集、整理、归纳和分析反映數據資料，以便给出正确訊息的科學。這一门学科自17世纪中叶产生并逐步发展起来，它廣泛地應用在各門學科，從自然科学、社會科學到人文學科，甚至被用於工商業及政府的情報決策。隨著大数据(Big Data)時代來臨，統計的面貌也逐漸改變，與資訊、計算等領域密切結合，是資料科學(Data Science)中的重要主軸之一。 譬如自一組數據中，可以摘要並且描述這份數據的集中和離散情形，這個用法稱作為描述統計學。另外，觀察者以數據的形態，建立出一個用以解釋其隨機性和不確定性的數學模型，以之來推論研究中的步驟及母體，這種用法被稱做推論統計學。這兩種用法都可以被稱作為應用統計學。數理統計學则是討論背後的理論基礎的學科。.
电流
電流（courant électrique； elektrischer Strom； electric current）是电荷的平均定向移动。电流的大小称为电流强度，是指单位时间内通过导线某一截面的电荷，每秒通过1库仑的電荷量稱为1安培。安培是國際單位制七個基本單位之一。安培計是專門測量電流的儀器 。 有很多種承載電荷的載子，例如，導電體內可移動的電子、電解液內的離子、電漿內的電子和離子、強子內的夸克。這些載子的移動，形成了電流。 有一些效應和電流有關，例如電流的熱效應，根據安培定律，電流也會產生磁場，馬達、電感和發電機都和此效應有關。.
调和平均数
调和平均数（Harmonic Mean）是求一组数值的平均数的方法中的一种，一般是在計算平均速率時使用。 调和平均数是將數值個數除以數值倒數的總和，一組正數x1, x2...
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连续函数
在数学中，连续是函数的一种属性。直观上来说，连续的函数就是当输入值的变化足够小的时候，输出的变化也会随之足够小的函数。如果输入值的某种微小的变化会产生输出值的一个突然的跳跃甚至无法定义，则这个函数被称为是不连续的函数（或者说具有不连续性）。 举例来说，考虑描述一棵树的高度随时间而变化的函数h(t)，那么这个函数是连续的（除非树被砍断）。又例如，假设T(P)表示地球上某一点P的空气温度，则这个函数也是连续的。事实上，古典物理学中有一句格言：“自然界中，一切都是连续的。”相比之下，如果M(t)表述在时间t的时候银行账户上的钱币金额，则这个函数无论在存钱或者取钱的时候都会有跳跃，因此函数M(t)是不连续的。.
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電壓
電壓（Voltage，electric tension或 electric pressure），也稱作電位差（electrical potential difference），是衡量单位电荷在静电场中由于電勢不同所產生的能量差的物理量。此概念與水位高低所造成的「水壓」相似。需要指出的是，“电压”一词一般只用于电路当中，“電動勢”和“电位差”则普遍应用于一切电现象当中。 電壓的國際單位是伏特（V）。1伏特等於對每1庫侖的電荷做了1焦耳的功，即U(V).
標準差
標準差（又稱标准偏差、--，，缩写SD），数学符号σ（sigma），在概率統計中最常使用作為測量一組數值的離散程度之用。標準差定義：為方差開算术平方根，反映组内个体间的离散程度；标准差与期望值之比为标准离差率。測量到分佈程度的結果，原則上具有兩種性質：.
正态分布
常態分布（normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一個非常常見的連續機率分布。常態分布在统计学上十分重要，經常用在自然和社会科学來代表一個不明的隨機變量。 若隨機變量X服從一個位置參數為\mu、尺度參數為\sigma的常態分布，記為： 則其機率密度函數為 常態分布的數學期望值或期望值\mu等於位置參數，決定了分布的位置；其方差\sigma^2的開平方或標準差\sigma等於尺度參數，決定了分布的幅度。 常態分布的機率密度函數曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線（类似于寺庙里的大钟，因此得名）。我們通常所說的標準常態分布是位置參數\mu.
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最小二乘法
最小二乘法（又称--）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。 利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。 “最小平方法”是對過度確定系統，即其中存在比未知數更多的方程組，以迴歸分析求得近似解的標準方法。在這整個解決方案中，最小平方法演算為每一方程式的結果中，將殘差平方和的總和最小化。 最重要的應用是在曲線擬合上。最小平方所涵義的最佳擬合，即殘差（殘差為：觀測值與模型提供的擬合值之間的差距）平方總和的最小化。當問題在自變量（x變量）有重大不確定性時，那麼使用簡易迴歸和最小平方法會發生問題；在這種情況下，須另外考慮變量-誤差-擬合模型所需的方法，而不是最小平方法。 最小平方問題分為兩種：線性或普通的最小平方法，和非線性的最小平方法，取決於在所有未知數中的殘差是否為線性。線性的最小平方問題發生在統計迴歸分析中；它有一個封閉形式的解決方案。非線性的問題通常經由迭代細緻化來解決；在每次迭代中，系統由線性近似，因此在這兩種情況下核心演算是相同的。 最小平方法所得出的多項式，即以擬合曲線的函數來描述自變量與預計應變量的變異數關係。 當觀測值來自指數族且滿足輕度條件時，最小平方估計和最大似然估计是相同的。最小平方法也能從動差法得出。 以下討論大多是以線性函數形式來表示，但對於更廣泛的函數族，最小平方法也是有效和實用的。此外，迭代地將局部的二次近似應用於或然性（藉由費雪信息），最小平方法可用於擬合廣義線性模型。 其它依據平方距離的目標加總函數作為逼近函數的主題，請參見最小平方法（函數近似）。 最小平方法通常歸功於高斯（Carl Friedrich Gauss，1795），但最小平方法是由阿德里安-马里·勒让德（Adrien-Marie Legendre）首先發表的。.
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数学符号表
數學中，有一組常在數學表達式中出現的符號。數學工作者一般熟悉這些符號，所以使用時不一定會加以說明。但绝大多数常见的符号都有相应标准或Unicode符号说明等加以规范。下表列出了很多常見的數學符號，並附有名稱、讀法和應用領域。第三欄給出一個非正式的定義，第四欄提供簡單的例子。 注意，有時候不同的數學符號有相同含義，而有些數學符號在不同的語境中會有不同的含義。.
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