Mean-square deviation هو مصطلح يُستخدم بشكل رئيسي في الرياضيات والإحصاء. يُعتبر اسماً مركباً.
Mean-square deviation /miːn skwɛr dɪˈviːʃən/
Mean-square deviation تعني "الانحراف التربيعي المتوسط"، وهو مقياس يستخدم في الإحصاء لقياس مقدار التشتت أو الفروق في مجموعة من القيم مقارنةً بمعدلها. يُحسب من خلال متوسط مربعات الفروق بين القيم والمتوسط. كلما كان الانحراف التربيعي المتوسط أكبر، كلما كان التشتت أكبر.
كيفية الاستخدام في اللغة الإنجليزية: يُستخدم هذا المصطلح بشكل شائع في السياقات المكتوبة مثل المقالات العلمية والدراسات، وأيضًا في السياقات الشفوية كجزء من الشرحات الإحصائية.
تكرار الاستخدام: يُستخدم بشكل أكبر في النصوص الأكاديمية والإحصائية مقارنة بالكلام الشفوي.
ترجمة: يمكن أن يساعدنا الانحراف التربيعي المتوسط في فهم تنوع البيانات في دراستنا.
By calculating the mean-square deviation, the researchers were able to assess the accuracy of their predictions.
Mean-square error (MSE): الخطأ المربعي المتوسط هو مقياس مشابه يُستخدم لتقييم دقة النماذج الإحصائية. يتم حسابه كمتوسط مربعات الفروقات بين القيم المتوقعة والقيم الفعلية.
Example: The mean-square error indicated that our model was consistent with the observed data.
Deviation from the mean: يُشير إلى المسافة أو الفرق بين القيم الفردية ومتوسطها، والذي يُستخدم مع الانحراف التربيعي المتوسط.
Example: Understanding the deviation from the mean is crucial for accurate statistical analysis.
الكلمة تتكون من ثلاثة أجزاء: - Mean: تعني المتوسط أو القيمة المتوسطة. - Square: تشير إلى عملية المربع، وهو تربيع الفروق. - Deviation: تشير إلى الانحراف أو الفرق عن القيمة المتوسطة.
بهذا الشكل، يمكن اعتبار "mean-square deviation" مصطلحاً مهماً في الإحصاء يستخدم لتقييم مدى انتشار مجموعة من البيانات.