大花的大呆地
对频率的定义单位时间内完成振动的次数,是描述振动物体往复运动频繁程度的量,常用符号f或v表示,单位为秒-1。为了纪念德国物理学家赫兹的贡献,人们把频率的单位命名为赫兹,简称“赫”。每个物体都有由它本身性质决定的与振幅无关的频率,叫做固有频率。频率概念不仅在力学、声学中应用,在电磁学和无线电技术中也常用。交变电流在单位时间内完成周期性变化的次数,叫做电流的频率。物理学上的:物质在1秒内完成周期性变化的次数叫做频率,常用f表示。物理中频率的单位是赫兹(Hz),简称赫,也常用千赫(kHz)或兆赫(MHz)或GHz做单位。1kHz=1000Hz,1MHz=1000000Hz 1GHz=1000MHz。频率f是周期T的倒数,即f =1/T,波速=波长*频率。而像中国使用的电是一种正弦交流电,其频率是50Hz,也就是它一秒钟内做了50次周期性变化。另外,我们听到的声音也是一种有一定频率的波。人耳听觉的频率范围约为20-20000HZ,超出这个范围的就不为我们人耳所察觉。数学中的频率:在相同的条件下,进行了n次试验,在这n次试验中,事件A发生的次数nA称为事件A发生的频数。比值nA/n称为事件A发生的频率,并记为fn(A).⒈当重复试验的次数n逐渐增大时,频率fn(A)呈现出稳定性,逐渐稳定于某个常数,这个常数就是事件A的概率.这种“频率稳定性”也就是通常所说的统计规律性。⒉频率不等同于概率.由伯努利大数定理,当n趋向于无穷大的时候,频率fn(A)在一定意义下接近于概率P(A). 英文释义: frequency数学中的频率计算:随机事件在n次试验中发生m次的相对频次m/n。一般物理科学中频率指每秒中的振动次数,可以是随机的,也可以是确定性的。 在一定条件下,对所研究的对象进行观察或测验,每实现一次条件组,称为一次试验。其结果称为事件。在一次试验中,可能发生也可能不发生的事件称为随机事件。 随机事件 A发生的概率p(A)是该事件出现的可能性大小的度量。其数值在0与1之间。在一定条件下进行试验,如果事件A不可能发生,则p(A)=0;如果事件A必然发生,则p(A)=1。随着试验次数n的增大,频率接近于概率的可能性也越大,即: 式中δ是任意小数值。 水文现象是复杂的自然现象,其出现的概率无法确知,只能通过统计实测水文资料中出现的频率作出推断。由于受到所依据资料的限制,总会带有一定的误差。 描述水文随机现象的随机变量X , 一般属于连续型。因此,X等于任意数x的概率是p{X=x}。水文计算中以累积频率曲线FX(x)~x来描述水文变量的统计特性。如求长江宜昌站年洪峰流量大于或等于 80000m3/s的概率p{X≥80000}=FX(80000)。 在水文计算中,一般根据实测资料通过统计分析推估水文变量的频率密度函数fX(x),再对fX(x)积分(见图),可求得水文变量累积频率函数FX(x): 水文计算中,习惯上把累积频率曲线FX(x)简称为频率曲线,fX(x)~x曲线则称为频率密度分布曲线。频数在一组依大小顺序排列的测量值中,当按一定的组距将其分组时出现在各组内的测量值的数目。如有一组测量数据,数据的总个数N=148最小的测量值xmin=0.03,最大的测量值xmax=31.67,按组距为△x=3.000将148个数据分为11组,其中分布在15.05~18.05范围内的数据有26个,则称该数据组的频数为26。再如在314159265358979324中,‘9’出现的频数是3,出现的频率是3/18=16.7%一般我们称落在不同小组中的数据个数为该组的频数,频数与总数的比为频率。
生活算个球
频数:落在各小组内数据的个数频率=每个小组的频数/数据总数但频率与平均数没关系有关系的是方差n个数据x1,x2,x3,........xn 的方差为: s2=[(x1-x’)2+(x2-x’)2+(x3-x’)2+(x4-x’)2+……+(xn-x’)2]其中x’是n个数的平均数 希望对你有所帮助^_^望采纳。谢谢
js紫外线
要解释吗? 还是就单词Population Histogram Mean Median Mode Range Average Deviation Variance Standard Deviation Random Sample Parameter Statistic Sample Mean (X Bar) s square (Sample Variance Estimate) Sampling Distribution Unbiased Estimate Central Limit Theorem Standard Error Normal Distribution Transformation Rules Z Score Statistical Test Critical Region Critical Value Two-Tailed Test One-Tailed Test The Statistic Z Null Hypothesis Statistical Hypothesis Statistical Significance Alpha Type I Error Alternative Hypothesis Beta Type II Error Power Relationship between Alpha, Beta, & Power Degrees of Freedom The Statistic t t Test The Statistic F F Test Sum of Squares Related Measures Correlation Coefficient Regression Regression Toward the Mean Prediction Confounding Factor Chi square ANOVA Mean Square
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