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...
样本方差要用n-1计算的原因在于,当使用样本数据来估计总体方差时,由于样本均值是通过对样本数据进行计算得到的,这会导致样本数据点与样本均值的差异小于它们与总体均值的差异。为了纠正这种偏差,我们使用n-1作为分母来计算样本方差。 具体来说,当分母使用n时,样本方差的期望值会低于总体方差。这是因为样本方差的计算中...
在这里我们还可以对“自由度”这个概念赋予另一种解释:一共有 n 个样本,有 n 个自由度. 用 S^2 估计方差 \sigma^2,自由度本应为 n. 但总体均值 \mu 也未知,用 M_n 去估计,用掉了一个自由度,故只剩下 n-1 个自由度. 乍一看是比较抽象的,不妨再回顾我们是如何计算样本均值和样本方差的 \left...
记\mu是总体均值,\sigma^2是总体方差,\bar X是样本均值,\mathrm{Var} X是样本方差。所以这里的估计量就是 \displaystyle T(X)=\frac{1}{n-1}\sum _{i=1}^{n}( X_{i} -\bar {X})^{2} 要无偏估计总体方差,我们就需要证明: \displaystyle\mathbb{E}\left[\frac{1}{n-1}\sum _{i=1}^...
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...
讨论样本方差为何除以n-1，我们首先理解方差的概念。方差测量数据集的离散程度，整体方差除以n表示数据集内部所有值与平均值差异的平均平方。而样本方差的计算则需除以n-1，以确保其估计总体方差的准确性。在统计学中，样本被视作总体的一部分。当从总体中随机抽取样本时，我们利用样本数据来估计总体的参数...
样本方差之所以要除以（n-1）是因为这样的方差估计量才是关于总体方差的无偏估计量。这个公式是通过修正下面的方差计算公式而来的：修正过程为：1、方差计算公式：2、 均值的均值、方差计算公式：对于没有修正的方差计算公式我们有：因为：所以有：在这里如果想修正的方差公式，让修正后的方差公式求出的...
样本方差的期望_样本..有的解释说因为要满足均值,就只剩下了n-1个可能;有的人说因为样本均值用掉了一个自由度,所以只能除n-1。下面,我们就从概率论的角度来推导一下为什么是n-1。
样本方差之所以要除以（n-1）是因为这样的方差估计量才是关于总体方差的无偏估计量。在公式上来说就是样本方差的估计量的期望要等于总体方差。如下：E(S^2)=δ^2 没有修正的方差公式，它的期望是不等于总体方差的.也就是说，样本方差估计量如果是用没有修正的方差公式来估计总计方差的话是有偏差的...
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