在统计学中为了方差无偏估计用n-1而非n，是因为我们一般会使用样本来估计总体的参数。使用n-1而非n主...
,样本方差为 ,总体均值为 ,总体方差为 ,那么样本方差 有如下公式:、 很多人可能都会有疑问,为什么要除以n-1,而不是n,但是翻阅资料,发现很多都是交代到,如果除以n,对样本方差的估计不是无偏估计,比总体方差要小,要想是无偏估计就要调小分母,所以除以n-1,那么问题来了,为什么不是除以n-2、n-3等等。所以在这...
直观了吧?你如果用期望值的估计值来计算方差,其中只包含了n-1个error的有效信息。 所以无偏的方差估计量是:残差的平方和除以真正意义上自由变化的残差个数(残差的自由度)。 如果想通俗易懂的表达,该怎么表达呢?或者说,为了V(X)无偏,该怎么办呢?这么表达: 答案是把个数n替换成自由度,也就是真正自由变化的随...
为什么它又叫做无偏估计? 图灵的猫 样本方差为什么是n-1-推导 Silve...发表于YaoYo... 为什么样本方差的分母是 n-1? 从非专业角度解释: 首先,看一下方差的计算公式: \sigma^{2}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}({X_{i}-\mu})^{2} (这里N等于总体的数量) 我们知道要计算总体方差,需要知道两个...
接下来我们计算分母为n-1的样本方差的期望,即 Amazing!上面的公式恰好说明分母为n-1的样本方差的期望就等于总体的方差,因此我们说,样本方差是总体方差的无偏估计。 另一个角度 我们还可以从自由度的角度来理解,为什么计算样本方差时,分母是n-1而不...
统计学业家说过总是存在差异? P2和P1哪里来的?在样本方差的计算中,我们需要考虑到一个自由度的损失,因为我们已经使用样本均值来估计总体均值,这限制了一个数据点的自由度。所以,为了更准确地估计总体方差,我们将分母中的自由度减去1,这是为了纠正这个信息损失,以便样本方差更好地反映总体方差的估计...
无偏就是最直接的原因。分母是n-1才能保证得到的统计量的期望等于原数据的方差。分母是n有时候也用，一般是在样本数据量很大的时候，两者就近似相等了。
( n - 1 ) 而不是 ( n ) 作为分母，贝塞尔校正消除了样本方差的偏差，使得它更接近于总体方差的...
避免了均值估计带来的偏差。总结而言，样本方差的分母是 n-1 的原因是基于统计学原理和无偏估计的需要，它确保了样本方差能更准确地反映数据的离散程度。在实际应用中，选择合适的分母取决于样本大小和对信息利用充分性的要求，但在大多数情况下，使用 n-1 作为分母是较为合理的选择。
没说清楚。一个量,比如两点间的距离,真实值是S,测量了n次,n次的平均值是S',那么除以n代表的是距离S'点的平均距离,除以n-1代表的是距离S点的平均距离。 2小时前·江苏 0 分享 回复 稻叶山 ... 最恨鲁棒性这个翻译,关键是有些高等级期刊也这么用 3小时前·四川 0 分享 回复 欢喜.. ... 有个疑问...