这是概率里面的只是n-1 的方差是总体方差的无偏估计 而n的方差是总体的有偏估计 简单的说用无偏的比用有偏的好,当样本量大时用n和n-1影响不大. n-1称为偏差平方的自由度. 了解具体可以详见概率书了 分析总结。 对这个答案不太满意既然n大于10n和n1对应的取值差不多为什么用n1而不用n结果...
解析 如果你经过一次详细的推导可以得到n-1做分母的式子,理论原因是由于样本方差不向总体方差,总体方差你直接用n做分母就是对的,但是样本方差不是让你就算出样本方差来,而是用样本方差来估计总体方差,如果用n做分母那么算出的方差不是无偏估计,也就是说n做分母的样本方差的期望值不等于总体方差的期望值,那就更谈...
样本方差的分母设置为 n-1 是为了修正样本方差，使其成为总体方差的无偏估计。在统计学中，总体方差描述了整个数据集的离散程度，而样本方差是基于从总体中随机抽取的样本数据来估算总体方差。然而，由于样本是从总体中抽取的，样本方差往往会低估总体方差。这是因为样本中的每个观测值都倾向于接近样本均值...
简单来说,使用n会低估方差;而n-1可以提供无偏估计,正确反映随机误差带来的变异性。总结而言,n-1作为样...
就是说因为我们要得到方差的无偏估计，所以经过一通计算，可以算出来无偏估计的分母是 n - 1。
理解起来很通顺,我终于理解为什么用样本均值估计方差时,分母要用n-1了。首先,若直接用n做分母,会低估了总体方差,低估的原因是:样本均值与总体均值的误差令其变小了。而,样本均值与总体均值的误差之期望为σ²/n。换句话说,用样本均值分母为n的估计方法,得出结果是(n-1/n)σ²。所以,将分母调整为n-1...
样本方差计算公式里分母为n-1的目的是为了让方差的估计是无偏的。 1原因解释 1. 设若总体数据已知,则该总体的数字特征不存在推测的问题,只存在描述的问题,是故总体方差计算公式中的除数应为“N”。 2. 以“n-1”为除数的样本方差计算公式是总体方差的无偏估计值计算式。
先说结论,样本标准差的分母写成n-1,是为了对自由度进行校正,这叫贝塞尔校正(Bessel's Correction)[1]。注意这个贝塞尔不是贝塞尔曲线(Bézier curve)那个贝塞尔。 为了让中学水平的读者就能理解,我尽量不用公式,用浅显的语言和生活中的案例,来叙述这个问题的来龙去脉。这...
为什么样本方差(sample variance)的分母是 n-1? 样本方差计算公式里分母为n-1的目的是为了让方差的估计是无偏的。 无偏的估计(unbiased estimator)比有偏估计(biased estimator)更好是符合直觉的。 因为样本用的平均值不是总体的平均值,一定会导致低估,所以我们放大一点,用n-1...