样本方差要用n-1计算的原因在于,当使用样本数据来估计总体方差时,由于样本均值是通过对样本数据进行计算得到的,这会导致样本数据点与样本均值的差异小于它们与总体均值的差异。为了纠正这种偏差,我们使用n-1作为分母来计算样本方差。 具体来说,当分母使用n时,样本方差的期望值会低于总体方差。这是因为样本方差的计算中...
样本方差计算公式除以n-1是因为：为了让方差的估计是无偏的。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、如果只是要描述样本数据间的离散程度，则样本方差计算公式中的除数应为“n”。2、当n足够大的时候，不必太在意样本方差计算公式中除数的这两种不同的选择。3、在多数场合...
通常总体均值是未知的，常常用到样本资料，所只能用样本均值来代替总体均值，然而用样本均值算出来的样本方差会比较小，所以就要n-1来代替n
n-1时，和总体方差一样，是总体方差的无偏估计。样本方差先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方，然后再对此变量取平均数，就叫做样本方差。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。即为样本的均值。在许多实际情况下，人口的真实差异事先是不知道的，必须以某种方式计算。
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 ...
差别就在一个除以n,一个除以(n-1)样本方差之所以要除以（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。在公式上来说就是样本方差的估计量的期望要等于总体方差。如下：E(S^2)=δ^2 没有修正的方差公式，它的期望是不等于总体方差的.也就是说，样本方差估计量如果是用没有修正的...
也就是说 前n-1 个元素 可以自由取值 但是最后一个元素 由于存在限制 不能自由取值 因此 n-1称...
比较反直觉的是,为什么这里我们要除以 n−1 而不是 n 呢?大部分老师会告诉你,这里样本方差要除以“自由度”(degree of freedom),在这里自由度是n-1是因为我们在计算样本方差中要用到样本均值(sample mean) x¯ ,而样本均值的确定就会导致样本中最后一个值变得“不自由”导致自由度是 n−1。听起来貌似...
保证样本方差的无偏性
求样本方差的目的是估计总体方差修正方差是总体方差的无偏估计,其公式为1/(n-1)sigma (Xi-X')^2 这个是可以用数学方法证明1/n sigma (Xi-X')^2是样本方差,要小于总体方差.也就是说,修正方差是总体方差的无偏估计,而方差不是.所以要除以N-1,而不是N 结果...