求方差时为什么要除以N—1,而不是除以N如题,我的数学书里解释的是因为样本不可能覆盖全体对象,所以为了补偿误差,便除以N—1.比如统计一个国家人民的身高的时候,国家里应该
解在求总体方差时是除以总体的个数N而不是除以N-1。若方差不用子样个数n除,则偏差平方和化为s=∑_(i=1)^n((π__-())^2)=∑_(i=1)^n[(((i-1)))1=√x-u)]^2 -∑_(i=1)^n((x_l-u)^2-π)(x-u)^2 两边取期望值,则由E=E∑_(i=1)^n(x_i-u)^2]-nE[(x-u)^2] ...
首先,平均值就是把所有数加起来再除以它们的个数,所以对于 1 到 n 个数,我们记X¯为这些数的平均值。 X¯=E[X]=1n∑i=1nxi 平均值让我们知道了这些数大致的大小,我们还关心的一点就是,这些数的波动(variance)有多大?诶,那把每一个数都减去平均值加起来不就知道了嘛?但是这样做是没有意义的,因为...
因为n/(n-1)是一个大于1的数,所以总体方差要比样本方差大,但是大多数的应用统计课程不会讲清楚我们为什么要这么做。今天这篇文章我就带大家来看看为什么,我会提供两种解释,第一种解释十分直观,不需要任何的数学基础;第二种解释是数学公式推导,更严谨。数学基础不好的看第一种即可。 1 直观解释 直观的解释需要...
在统计学中,样本方差之所以除以n-1而不是n,是为了得到一个对总体方差的无偏估计。具体来说,当我们使用样本数据来估计总体方差时,如果直接除以样本数量n,那么得到的方差估计值通常会偏小。为了修正这种偏差,统计学家们采用了除以n-1的方法,这样得到的样本方差能更好地反映总体的真实方差。这种方法也被称为“贝塞尔...
概念是没有错的,除以n的,那个是求整体的方差;除以n-1,那个是求样本的方差.也就是整体中的一部分.之所以除以n-1,是因为样本的自由度为n-1,只有除以n-1,样本方差的期望才能等于总体方差.你可以理解样本中的一个做为参考了,另有n-1一个与之比较 分析总结。 之所以除以n1是因为样本的自由度为n1只有除以n1样...
为了更准确地估计总体方差，我们需要考虑样本均值与总体均值之间的差异。因此，我们引入了自由度的概念，将样本数量从n调整为n-1。这样做可以更好地反映样本均值对总体方差估计的影响。通过这种调整，我们可以更准确地估计总体方差。在实际应用中，这种调整能够提供更可靠的结果，尤其是在样本量较小的情况下...
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样本方差公式中为什么要除以(n-1)而不是n呢?谁能讲讲其中的奥妙? 答案 总体方差为σ²,均值为μS=[(X1-X)^2+(X2-X)^2.+(Xn-X)^2]/(n-1) X表示样本均值=(X1+X2+...+Xn)/n设A=(X1-X)^2+(X2-X)^2.+(Xn-X)^2E(A)=E[(X1-X)^2+(X2-X)^2.+(Xn-X)^2]=E[(X1)^2...
在计算样本方差时，我们需要除以n-1，这个做法被称为方差的点估计值。这样的处理方式使得方差的数值更加具有参考价值。因此，在解决一般问题时，我们处理的是样本问题，因此在求方差时，都会使用n-1作为除数。使用n-1作为除数的原因与样本的自由度有关。自由度表示样本中的数据在独立变化时，可以自由变化...