r语言中怎么计算均值加减标准差
计量经济学中r的平方怎么算？
计量经济学中r的平方怎么算？
1、S.D dependent var是被解释变量Y的标准差，简称SD。
TSS：Total sum of squares，即原始数据和均值之差的平方和。
TSS与SD存在下列关系：
TSSSD^2*(N-1) ；
2、回归平方和： ESS (explained sum of squares)即预测数据与原始数据均值之差的平方和，这部分差异是回归可解释的部分。
残差平方和 RSS (residual sum of squares)，也称剩余平方和。
该统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和。
总平方和TSS （Total Sum of Squares) 即原始数据和均值之差的平方和，公式如下
三者之间的关系是TSS＝RSS＋ESS
由此，可以得到：ESSTSS-RSSSD^2*(N-1)-RSS
扩展资料：
1、S.D dependent var是被解释变量Y的标准差。标准差（Standard Deviation），是离均差平方的算术平均数的平方根，是方差的算术平方根。S.D dependent var反映被解释变量Y的离散程度。
2、TSS（Total sum of squares）原始数据和均值之差的平方和。与SD存在下列关系：
TSSSD^2*(N-1) ；
3、决定系数是因变量Y的变异中有多少百分比,可由控制的自变量X来解释. 在Y的总平方和中，由X引起的平方和所占的比例。
表达式：R平方ESS/TSS1-RSS/TSS
西格玛函数计算公式？
西格玛计算公式
Σ? r/d2
在解释这两个术语之前，先说说正态分布。正态分布(Normal Distribution)概念最早是由法国数学家棣莫弗De Moivre和拉普拉斯Laplace在1733年首次提出，但由于高斯在研究最小二乘法时将正态分布和统计误差结合在一起使用，1809年发表了最小二乘法后，该理论被广泛使用。于是，正态分布也被称为高斯分布(GaussDistribution)。
扩展
6个西格玛3.4失误/百万机会-意味着卓越的管理，强大的竞争力和忠诚的客户。
5个西格玛230失误/百万机会－优秀的管理、很强的竞争力和比较忠诚的客户。
4个西格玛6,210失误/百万机会－意味着较好的管理和运营能力，满意的客户。
3个西格玛66,800失误/百万机会－意味着平平常常的管理，缺乏竞争力。
补充
六西格玛包括两个过程：六西格玛DMAIC和六西格玛DMADV，它们是整个过程中两个主要的步骤。六西格玛DMAIC是对当前低于六西格玛规格的项目进行定义、度量、分析、改善以及控制的过程。
六西格玛 DMADV则是对试图达到六西格玛（6 Sigma）质量的新产品或项目进行定义、度量、分析、设计和验证的过程。所有的六西格玛项目是由六西格玛绿带或六西格玛黑带执行的，然后由摩托罗拉创建的六西格玛黑带大师监督。
假如你要做一款产品，长度标准是2厘米，上限（USL）是2.5厘米，下限（LSL）是1.5厘米。你现在做了3个产品出来，长度分别是1.6厘米、1.9厘米，2.2厘米。CPK计算过程如下：均值（mean）：（1.6 1.9 2.2）/31.9方差：｛（1.6-1.9）*（1.6-1.9） （1.9-1.9）*（1.9-1.9） （2.2-1.9）*（2.2-1.9）｝/2（0.09 0 0.09）/20.09标准差（δ）：方差的平方根，0.3CP（USL-LSL）/6δ（2.5-1.5）/（6*0.3）0.55556CPKU（USL-mean）/3δ（2.5-1.9）/（3*0.3）0.66667CPKL（mean-LSL）/3δ（1.9-1.5）/（3*0.3）0.44444CPK等于CPKU和CPKL之间较小的那一个，也就是0.44444说的有点哆嗦，但应该就算是一点基础都没有的人也能看懂了。标准差