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...
解析 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...
样本方差公式中为什么要除以(n-1)而不是n呢?谁能讲讲其中的奥妙? 答案 总体方差为σ²,均值为μS=[(X1-X)^2+(X2-X)^2.+(Xn-X)^2]/(n-1) X表示样本均值=(X1+X2+...+Xn)/n设A=(X1-X)^2+(X2-X)^2.+(Xn-X)^2E(A)=E[(X1-X)^2+(X2-X)^2.+(Xn-X)^2]=E[(X1)^2...
而一旦除以n-1,结果就非常接近了。 直觉依据 其实,这个问题的本质就是关于信息量的问题。就拿2个数字为例,记为x_1,x_2,那么\bar X=(x_1+x_2)/2就是平均值。 我们需要计算方差,就是要计算: \displaystyle(x_1-\bar X)^2\\(x_2-\bar X)^2 \\ 这两个数的大小。但实际上我们不需要算第二...
除以n-1,会让样本方差变得更大,这看起来似乎与我们的直觉相悖,因为我们希望样本方差更接近总体方差。但实际上,除以n-1正是为了让样本方差更加准确地估计总体方差。 如果没有n-1的修正,样本方差会低估总体方差,因为样本平均值会低估总体平均值。而除以n-1可以弥补这种低估,让样本方差更接近总体方差。...
样本方差之所以除以n-1而不是n,主要是基于以下几个原因: 无偏估计 在统计学中,无偏估计是指通过样本数据计算出的估计值,其期望值等于总体参数的真实值。样本方差如果直接除以n,会低估总体方差,产生偏差。为了得到一个无偏的方差估计值,统计学家对样本方差的计算公式进行了调整,将分母从n改为n-1。这一调整确保了...
因为样本方差是每个数减去平均数之后的平方,而平均数的求得过程会减少一个数的作用力,例如求二个数的方差,当知道一个数和平均数的时候,直接就可以求得另外一个数了,而不需要一定需要知道另外一个数, 送TA礼物 1楼2023-07-04 00:26回复 登录百度帐号 下次自动登录 忘记密码? 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴...
样本方差是指构成样本的随机变量对离散中心 x之离差的平方和除以n-1，样本方差用来表示一列数的变异程度。样本均值又叫样本均数。 均值是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。S称为样本标准差，即方差的算术平方根。如在上例中，S=0.7071。称×100%为样本变异系数。由于S与X都是从同一个样本资料...
为了更准确地估计总体方差，我们需要考虑样本均值与总体均值之间的差异。因此，我们引入了自由度的概念，将样本数量从n调整为n-1。这样做可以更好地反映样本均值对总体方差估计的影响。通过这种调整，我们可以更准确地估计总体方差。在实际应用中，这种调整能够提供更可靠的结果，尤其是在样本量较小的情况下...
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