因为n项相加,其中有一项可以被其他的线性表出,所以自由度是n-1。不除以方差的话,没有什么现成的分布。 样本方差S^2中是X均值是已知的,假设样本容量为n,那么只需知道n-1个样本值即可,剩下的一个样本值由总体均值减去这n-1个样本值得到,故只需n-1个样本值,即服从n-1个自由度。 扩展资料 设A=(aij)是...
解析 因为样本标准差S^2公式里面包含了均值这样一个限定条件,所以它的自由度是n-1;而且,(n-1)s2/δ2 最后的计算结果也是n-1个标准正态分布.如果是总体标准差,那就是服从n的卡方分布.因你是手机所以不能很详细了.结果一 题目 在概率论中,为什么(n-1)s2/ó2是自由度为n-1的卡方分布?求详细推导, 答...
由于Y_{1} ~ Y_{n} 是相互独立的,所以 (Y_{1},Y_{2},Y_{3},……,Y_{n}) 服从n维正态分布,然后记住下面的两个结论就可以了。 1.设 (X_{1},X_{2},...,X_{n}) 服从n维正态分布(这里n>1), 则X_{i} 与X_{j} ( i与 j 不相等)相互独立与不相关是等价的。2.若(X_{1},X_...
A是n阶正交矩阵,每个元素为ai,j Y={Yi|i∈[1,n]}=AZ 则Yi=∑j=1nai,jZj,也就是说Yi是n个标准正态随机变量的线性组合。 E(Yi)=0 D(Yi)=∑j=1nai,j2D(Zj)=1 所以Yi为标准正态随机变量。 下面证明Yi之间相互独立: Cov(Yi,Yk)
样本均值分布服从自由度n的卡方分布，而样本方差分布服从自由度n-1的分布是因为：通过一个引理，就是标准正态变量的随机分布服从自由度为1的卡方分布，以及服从卡方分布的随机变量和仍服从卡方分布且自由度为原随机变量自由度之和。然后在通过归纳法证明。样本方差估计量如果是用没有修正的方差公式来估计...
样本标准差与自由度 n-1 卡方分布关系的证明 原文:https://blog.csdn.net/robert_chen1988/article/details/90640917
设,,是容量为 n 的正态随机样本,样本方差,证明:,即服从自由度为 n-1 的卡方分布。证明如下: 在证明命题之前,我们先证明一个结论:(1). 设 n 个相互独立的标...
像这种构造，自由度是n-1。不是n。以上是关于考研,考研数学相关问题的解答，希望对你有所帮助，如有...
只能通过样本的均值来代替总体的均值。所以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会有偏差，是会低估了总体的样本方差的。为了能无偏差的估计总体方差，所以要对方差计算公式进行修正，修正后就得到（n-1)*样本方差与总体方差之比服从自由度为n-1的卡方分布。
因为样本标准差S^2公式里面包含了均值这样一个限定条件，所以它的自由度是n-1；而且，(n-1)s2／δ2 最后的计算结果也是n-1个标准正态分布。如果是总体标准差，那就是服从n的卡方分布.因你是手机所以不能很详细了。