mean square successive difference的意思|示意
均方逐次差分
mean square successive difference的用法详解
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英语单词\\"mean square successive difference\\"是一个统计学术语，它通常用于评估时间序列数据的波动。它是一种均方差的度量，描述了一系列数字之间的变化程度。
在计算中，mean square successive difference（MSSD）是在一个序列中每个数字与其后一个数字之间的差异平方之和除以序列长度-1。这可以用以下公式表示：
MSSD = ∑(x(i+1) - x(i))^2 / (n-1)
其中，x代表序列中的数字，i表示序列中的位置，n表示序列的长度。
MSSD的值越高，序列就越不稳定，波动性越大。当时间序列数据变化不稳定时，使用MSSD可帮助我们了解其宏观趋势和风险水平，并确定需要采取什么措施来降低波动性。
总而言之，mean square successive difference是一种常用的统计学术语，可用于衡量时间序列数据的波动程度，从而帮助人们更好地了解数据的趋势和风险水平。
'mean square successive difference相关短语
1、 modified mean square successive difference 修正均方连续差,修正均方接续差