均方相对误差计算公式，平均平方误差计算公式
均方相对误差计算公式？
MSE 从名字中我们就可以看得出来 平均 平方 误差 X是真实数据 Y是预测数据 共有N个既然如此那， MSE = sum((X-Y).^2)/N
平均平方误差公式？
MSE 从名字中我们就可以看得出来 平均 平方 误差 X是真实数据 Y是预测数据 共有N个既然如此那， MSE = sum((X-Y).^2)/N
均方误差公式推导？
均方误差可以通过平均误差来推导：
平方误差：表示实验误差大小的偏差平方和。在一样的条件下，各次测定值xi对真实值x的偏差平方后再求和，即：
均方误差是各数据偏离真实值的距离平方和的平均数，故此，用真实值减去其的误差的估计值平方和求其平均数，即：
估计值就是通过对以前的各个条件的x值和y值拟合出一个公式，通过公式，将新得到的x值带进得出一个y的估计值，与此同时会有一个y的真实值，再将y的估计值和真实值带进均方误差的公式中，得出一个均方误差的值，假设均方误差的值越小则说明模型的拟合实验数据能力强，但不可以使它等于0，当其为0时则说明了这个模型完全拟合我们列出的条件，但可能现实中有我们没有考虑到的部分，
具体是什么时候方差与均值独立？
样本均值和样本方差在整体服从正态分布时相互独立。
独立性的这个推论，叙述起来比较复杂，这里简单单就来说一下一下。不完整，就是两个随机变量独立，以它们为自变量的连续的因变量当中也独立。若整体不服从正态分布，则样本均值和样本方差未必独立。也就不可以推出后面的结论。
样本方差注意：
样本方差计算公式里分母的目标是为了让方差的估计是无偏的。无偏的估计(unbiased estimator)比有偏估计(biased estimator)更好是满足直觉的。
尽管有的统计学家觉得让mean square error即MSE小才能够更有意义，这个问题我们不在这里探讨；不满足直觉的是，为什么分母一定要得才可以让该估计无偏。我相信这是题主真正疑惑的地方。
f检验怎么算通过显著性检验？
F值时F检验的统计量值，F=MSR/MSE，这当中MSR=SSR/自由度，MSE=SST/自由度，大多数情况下大于给定阿尔法相对的F量时说明显著。
100M宽带的互联网下载速度可以达到多少？
运营商全部的100M宽带，完整单位是100Mbps，而我们所说的电脑下载速度则是MB。因为这个原因100M宽带速度依然不会代表下载速度就是100Mb/s，而是需根据公式进行换算，公式请看下方具体内容：Mbps=1024Kbps=1024/8KBps=128KB/s其实就是常说的说1M宽带的下载速度大概是128kb/s，其实就是常说的理论上1秒钟，可以下载128k的主要内容。而现在，网络在线下载的东西，基本是MB和GB为单位，1GB=1024Mb 、1MB=1024kb 。不难计算100M宽带的下载速度则为128kb/s x 100 = 12800kb/s=12.8Mb/s。
睡不着过来抛个砖。100M光纤实质上标称速度为100M bit/s而一般的下载速度是按Byte/s计算，故此，第一需除以8，其实就是常说的唯有12.5M Byte/s。
其次，稳定的下载速度与峰值下载速度当中会有差异，其实就是常说的说100M光纤峰值速度可能高于12.5M byte/s，但是，没记错，TCP协议从初始的低速到达稳定的高值需一个过程，这个也许会是影响原因之一。（然而，。。对端服务器真会给你既然如此那，大的下载带宽么2333333）
再者，某些宽带提供商会有虚标情况。。。
另外补充一点，一般来说我们在购买运营商的宽带时，标出来的带宽为所提供的大速率带宽（当然有的时候，候实质上会略大于这个值），而你的带宽其实是共享带宽的。假设在你连接的官方网站下载的资源能提供的带宽是无限大的（当然不可能23333，理想化假设），既然如此那，你家光猫上联的OLT到MSE能有多大的速率（当然也可另外，MSE到出口到官方网站实质上的IDC机房的速率等等限制），还有同时有多少人使用，就可以限制到你后的下载速率。当然一般来说你买的带宽速率越高，优先级也是会越高的，其实就是常说的相对来说各位考生都卡时你享受到的带宽还是会比别人多一点，虽然都是卡，摊手。。。
想自己独自就占据一个固定的速率？IP专线吧（VPN专线的带宽好像也是共享的，那块我不是很熟）。。。不过价格嘛。。。嘿嘿嘿。。。
利益有关：某运营商后端员工，但不负责家用及企业等的网络宽带互联网这块。
