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。 1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...
样本方差的计算公式是: s2=∑i=1n(xi−M)2n−1 , 总体方差的计算公式好理解,而样本方差的计算公式与总体方差计算公式的区别在于分母,分母是N-1,而不是N,原因是样本的变动幅度往往小于总体的变动幅度,如果分母是N,则得到的结果是有偏的,所以需要一个小于N的数加以调整。 1.方差是测量总体/样本变化幅度的...
样本方差的分母为n-1，而不是n，是因为它是用来估计总体方差的无偏估计量。这涉及到统计学中的自由度（degrees of freedom）概念以及为什么要使用n-1来估计总体方差。假设你有一个包含n个数据点的样本，你想要估计这个样本所代表的总体的方差。方差的公式是：\[ \text{方差} (\sigma^2) = \frac{1}{n} \...
简单来说,用 n-1 作为分母,是为了更准确地估计总体方差。 我们知道,样本方差是用来估计总体方差的。 如果我们直接用样本数据的方差来估计总体方差,就会低估了总体方差。 这是因为样本数据本身就存在一定的随机性, 它并不能完全代表总体数据的全部信息。 换句话说,样本数据的方差会比总体方差小一些。 ...
先说结论,样本标准差的分母写成n-1,是为了对自由度进行校正,这叫贝塞尔校正(Bessel's Correction)[1]。注意这个贝塞尔不是贝塞尔曲线(Bézier curve)那个贝塞尔。 为了让中学水平的读者就能理解,我尽量不用公式,用浅显的语言和生活中的案例,来叙述这个问题的来龙去脉。这...
在探讨医学统计学中，样本方差公式常被提及，其中分母为何设置为n-1，是许多初学者感到困惑之处。深入理解这一细节，有助于我们更准确地解读数据。首先，进行样本方差计算时，我们先需求出样本的平均值。这一步骤在统计学上极为关键，因为它作为后续方差计算的基准，确保了我们的分析建立在整体数据的代表...
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,会低估总体方差。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,该如何修正呢?我们再推导一下。 2. 除数为为什么可以补偿样本均值代替总体均值引起的变化? 同样,我们还是假设
学习过统计学基础的朋友们都知道:总体方差σ2=1N∑i=1N(yi−μ)2,其中μ为总体均值,N为总体容量;样本方差s2=1n−1∑i=1n(yi−y¯)2,其中y¯为样本均值,n为样本容量。令很多初学者纳闷的是,为什么样本方差公式的分母为n-1而不为n呢?
当然，在n足够大的时候，样本方差这两种计算方法之间的差异可以忽略不计。最后，我将上述阐述归纳如下：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。
是由估计量的无偏性决定的? 答案 E(S^2)=∑(Xi-X)/(N-1)=方差 是无偏估计而E(S^2)=∑(Xi-X)/N不等于方差 有偏差 所以除以N-1相关推荐 1样本方差公式中为什么要除以(n-1)呢,谁能讲讲其中的奥妙?是由估计量的无偏性决定的?反馈 收藏 ...