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...
百度试题 结果1 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 ...
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。3、以“n”为除数的样本方差计算公式是总体方差的渐近无偏估计值计算式。 样本方差计算公式里分母为n-1的目的...
样本方差除以n-1而不是n的原因主要有三个方面:无偏估计、自由度和概率分布。 首先,从无偏估计的角度来看,当样本量较小时,直接除以n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。通过除以n-1,可以得到一个无偏的估计,即其期望值等于总体方差。这是因为在样本方差的...
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...
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...
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,因为差值...
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...
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...
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