这是概率里面的只是n-1 的方差是总体方差的无偏估计 而n的方差是总体的有偏估计 简单的说用无偏的比用有偏的好,当样本量大时用n和n-1影响不大. n-1称为偏差平方的自由度. 了解具体可以详见概率书了 分析总结。 对这个答案不太满意既然n大于10n和n1对应的取值差不多为什么用n1而不用n结果...
如果你经过一次详细的推导可以得到n-1做分母的式子,理论原因是由于样本方差不向总体方差,总体方差你直接用n做分母就是对的,但是样本方差不是让你就算出样本方差来,而是用样本方差来估计总体方差,如果用n做分母那么算出的方差不是无偏估计,也就是说n做分母的样本方差的期望值不等于总体方差的期望值,那就更谈不上...
综上所述,样本方差的分母是n-1而不是n,是为了修正样本数据对总体方差估计的偏差,提高估计的准确性。
这是因为样本方差与总体方差有所不同，对于总体方差，直接用n做分母是正确的，然而样本方差并非直接用于计算样本方差，而是用来估计总体方差。如果使用n作为分母，计算出的方差将不是一个无偏估计。这意味着样本方差的期望值并不等于总体方差的期望值，更谈不上有效性。只有当分母为n-1时，样本方差才是...
最简单的解释:样本分别减去样本平均值,再分别乘方,再加和,最后除以n-1得到的统计量(叫作样本方差)才是总体方差的无偏估计量。这话怎么理解呢?如果你计算时需要一组数的方差,那么你有上帝视角,知道这组数的方差当然最好;如果没有上帝视角,那么你需要算出来它们的方差(总体方差);但如果这组数的数量太大了(甚至...
样本方差的分母为n-1，而不是n，是因为使用了无偏估计。无偏估计是指估计量的均值等于被估计参数的真实值。对于样本方差，其无偏估计采用n-1作为分母，使得样本方差的期望值等于总体方差。具体来说，如果采用n作为分母，样本方差的期望值会系统性地高于总体方差，这是因为每个样本点与均值之间的距离被计算...
样本方差计算公式里分母为n-1的目的是为了让方差的估计是无偏的。无偏的估计(unbiased estimator)比有偏估计(biased estimator)更好是符合直觉的,尽管有的统计学家认为让mean square error即MSE最小才更有意义,这个问题我们不在这里探讨;不符合直觉的是,为什么分母必须得是n-1而不是n才能使得该估计无偏,小...
老师，方差这个公式是分母还要除以n吗 印象里咋总记得没有n呢 这个题怎么是n-1呢 ...
因为在计算样本方差的时候 首先要求出平均值 那么就是由这n个数相加 再除以n，得到的其自由度就是1 然后再来计算方差 每个数都要减去平均值，再平方相加 于是其自由度为n-1 分母就是n-1即可
但终究不是一种东西。样本方差分母n-1是因为自由度是n-1，且分母n-1的时候这是原本随机变量方差的...