解析 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...
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
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...
而一旦除以n-1,结果就非常接近了。 直觉依据 其实,这个问题的本质就是关于信息量的问题。就拿2个数字为例,记为x_1,x_2,那么\bar X=(x_1+x_2)/2就是平均值。 我们需要计算方差,就是要计算: \displaystyle(x_1-\bar X)^2\\(x_2-\bar X)^2 \\ 这两个数的大小。但实际上我们不需要算第二...
对于方差的无偏估计除以(n-1),是因为方差是各个数据对比真实均值的平方和。而统计得来的均值总是更接近各个样本而不是真实均值。均值具有方差s/n,每个样本具有方差s,从而样本对于均值的方差=s-s/n=s(n-1/n)。从而n就变为了n-1。 5月前·山东 4 分享 回复 有趣的理工男 作者 ... 你前半段要不自己再...
为什么样本方差要除以n-1,而不是n呢?这是因为样本方差是对总体方差的估计,而样本数据点总是比总体数据点少,所以样本平均值会比总体平均值更接近样本数据点,也就是会低估总体平均值。 为了弥补这种低估,我们必须用n-1来代替n,从而让样本方差更接近总体方差。具体来说,n-1代表了样本数据的自由度,...
下除以方差,如果这些假设不成立,则要求我们除以 N-1。 最大似然估计 尽管可以使用许多技术来获得基于总体数据子集的参数估计器,但最简单的可能是最大似然法。 观测的概率 由等式(6)定义为 。如果我们固定 并 在这个函数中,在让 变化的同时,我们得到如图1所示的高斯分布。但是,我们也可以选择固定 ...
没错,当样本数据很多的时候,除以n和除以n-1 的结果确实很接近,但在样本数据较少的情况下,除以n-1 的结果会更加准确,能够更好地反映总体方差。 所以,无论你的样本数据有多少,除以n-1 都是一个更稳健的选择。 总之,样本方差除以n-1 并不是一个随意的决定,它背后有着深刻的统计学理论支撑...
因为样本方差是每个数减去平均数之后的平方,而平均数的求得过程会减少一个数的作用力,例如求二个数的方差,当知道一个数和平均数的时候,直接就可以求得另外一个数了,而不需要一定需要知道另外一个数, 送TA礼物 1楼2023-07-04 00:26回复 登录百度帐号 下次自动登录 忘记密码? 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴...
通过除以n-1，样本方差的估计更准确地代表了总体方差。具体原因在于，样本方差用以调整对偏小方差的估计，即所谓的“无偏估计”。如果使用除以n的方法计算样本方差，那么它会低估总体方差，特别是样本容量较小的情况下。而使用n-1作为分母，样本方差的期望值就能更精确地等于总体方差，减少方差估计的偏差。