样本方差除以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。 两者形式一样,唯一的差别在于一个分母除了n-1,一个是除了n,那为什么样本和总体的方差会有这样的区别呢?方差用来计算每一个变量(观察值)与总体均数之间的差异,所以总体方差为N。但实际的统计不可能去计算全部的,所以只能用样本来推算总体方...
样本方差在计算时除以n-1的原因,主要是为了得到一个无偏的方差估计,并确保其期望值等于总体方差。以下是对这一原因的详细解释: 一、无偏估计 直接除以样本数量n来计算方差,会导致样本方差的估计值偏小,从而低估了总体的真实方差。这是因为在使用样本均值来计算每个样本值与均值的...
换句话说,除以(n-1)后,样本标准偏差的期望 = 总体的标准差.是无偏估计。但除以n后,样本标准差的期望 不等于 总体的标准差.是有偏估计。 一、在容量为N的总体中,假设我们已经通过随机抽样的方式获得了一份容量为n的样本数据。现在我们有两个任务需要完成:一是归纳样本本身这n个数据之间的分布状况;二是借助该...
综上所述,样本方差除以n-1是为了得到总体方差的一个更无偏、更准确的估计。
样本方差为什么除以n-1样本方差为什么除以n-1 因为其中有一个值已经被固定,所以不是n个值在变化,而是n-1个值。对于样本方差来说,自由度为n-1,因为x1至x2这n个量并不能自由变化,而是受到一个约束,前n-1个数据都可以自由取值,而第n个数据受到全部数据的平均值的约束,不能自由取值。
样本方差是统计学中衡量数据分散程度的一个指标,用于描述样本数据围绕其均值的波动情况。在计算样本方差时,通常将样本值与样本均值的差的平方和除以样本量减去1(n-1),而不是直接除以样本量n。这样做的原因有以下几点: 1. 无偏估计:在统计学中,我们希望得到的统计量能够尽可能准确地估计总体的参数。当样本量较小...
样本方差除以n-1是为了得到无偏估计。 在统计学中,样本方差是用来衡量一组数据与其均值之间离散程度的指标。当我们从总体中抽取一个样本时,我们通常会计算这个样本的方差来估计总体的方差。然而,如果直接使用n作为分母来计算样本方差,那么得到的估计值往往会偏低,即存在负偏。为了修正这种偏差,我们采用n-1作为分母来...
百度试题 题目计算样本方差时为什么是除以n-1而不是n?相关知识点: 试题来源: 解析 答:为了让方差的估计是无偏的。 因为不知道总体的期望,只能用样本期望代替总体期望,如果除以 n 则方差是偏小的,故除以 n-1使得方差估计是无偏的。反馈 收藏
是由估计量的无偏性决定的? 答案 E(S^2)=∑(Xi-X)/(N-1)=方差 是无偏估计而E(S^2)=∑(Xi-X)/N不等于方差 有偏差 所以除以N-1相关推荐 1样本方差公式中为什么要除以(n-1)呢,谁能讲讲其中的奥妙?是由估计量的无偏性决定的?反馈 收藏 ...