Der quadratische Mittelwert (Root-Mean-Square, RMS) ist ein statistisches Maß für die Größe einer Reihe von Zahlen, das in vielen Anwendungen, einschließlich Algorithmen für maschinelles Lernen, verwendet wird. Es ist ein Maß für den Durchschnitt der Quadrate der Zahlen in der Menge und wird oft verwendet, um die Amplitude oder Leistung eines Signals zu messen.
Der quadratische Mittelwert (RMS) ist ein statistisches Maß für die Größe einer Reihe von Zahlen. Es wird berechnet, indem der Mittelwert (Durchschnitt) der Quadrate der Zahlen in der Menge ermittelt und dann die Quadratwurzel aus dem Ergebnis gezogen wird. Dies ergibt ein Maß für die durchschnittliche Potenz der Zahlen in der Menge.
Das Konzept des RMS wurde erstmals Mitte des 19. Jahrhunderts von dem britischen Wissenschaftler Lord Kelvin entwickelt. Er wurde zunächst zur Messung der Leistung einer Wellenform verwendet und wird auch heute noch auf diese Weise eingesetzt.
Der Effektivwert wird berechnet, indem der Mittelwert (Durchschnitt) der Quadrate der Zahlen in der Menge gebildet wird und dann die Quadratwurzel aus dem Ergebnis gezogen wird. Dies ergibt ein Maß für die durchschnittliche Potenz der Zahlen in der Menge.
RMS wird in einer Vielzahl von Anwendungen verwendet, einschließlich der Messung der Amplitude einer Wellenform, der Berechnung der Leistung eines Signals und der Bewertung der Leistung eines Algorithmus für maschinelles Lernen.
Der Effektivwert ist ein einfaches und leicht verständliches Maß für die Größe einer Reihe von Zahlen. Er ist auch relativ leicht zu berechnen und relativ unempfindlich gegenüber Ausreißern.
RMS ist empfindlich gegenüber der Größe der Zahlenmenge und berücksichtigt nicht die Verteilung der Zahlen in der Menge.
Der RMS ähnelt anderen statistischen Maßen wie dem Mittelwert und der Standardabweichung, ist aber empfindlicher gegenüber Ausreißern. Er ist auch empfindlicher gegenüber der Größe der Zahlenmenge.
RMS wird häufig zur Messung der Leistung eines Algorithmus für maschinelles Lernen verwendet. Es wird verwendet, um die Genauigkeit des Algorithmus bei der Vorhersage von Ergebnissen zu messen, und es wird auch verwendet, um die Leistung verschiedener Algorithmen zu vergleichen.
Der quadratische Mittelwert (Root-Mean-Square, RMS) ist ein nützliches Maß für die Größe einer Reihe von Zahlen. Es hat eine Vielzahl von Anwendungen, einschließlich der Messung der Amplitude einer Wellenform, der Berechnung der Leistung eines Signals und der Bewertung der Leistung eines maschinellen Lernalgorithmus. Er ist relativ einfach zu berechnen und relativ unempfindlich gegenüber Ausreißern.
Der andere Name für die quadratische Abweichung ist quadratischer Mittelwert.
RMS steht für Root Mean Square (quadratischer Mittelwert). Es handelt sich um eine mathematische Methode zur Darstellung der Gesamtstärke eines Signals. Bei einer RMS-Berechnung werden alle Werte eines Signals zum Quadrat gesetzt. Dies ergibt eine gute Darstellung der Gesamtstärke des Signals.
VRMS (Volts Root Mean Square) ist eine Methode zur Messung der effektiven Spannung eines Wechselstromsignals (AC). Dies ist wichtig, weil Wechselstromsignale in ihrer Amplitude im Laufe der Zeit variieren können. Die einfache Messung der Spitzenspannung (des höchsten oder niedrigsten Wertes) gibt daher keinen guten Eindruck von der tatsächlichen Spannung. VRMS berücksichtigt die gesamte Wellenform, um eine genauere Darstellung des Signals zu erhalten.
VRMS steht für Volts RMS und IRMS für Amps RMS. Dies sind zwei Maße für die elektrische Leistung. VRMS ist ein Maß für die Spannung einer Wechselstromquelle, während IRMS ein Maß für den Strom einer Wechselstromquelle ist.
Der quadratische Mittelwert wird auch als RMS oder Root Mean Square bezeichnet.