p.s.事实上,两个正态分布不相关不能推出他们独立,但是这里情况不同。 由于Y_{1} ~ Y_{n} 是相互独立的,所以 (Y_{1},Y_{2},Y_{3},……,Y_{n}) 服从n维正态分布,然后记住下面的两个结论就可以了。 1.设 (X_{1},X_{2},...,X_{n}) 服从n维正态分布(这里n>1), 则X_{i} 与X_...
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。 本题考查方差的定义。结果...
（n-1）s^2/σ^2服从Χ^2（n-1）分布，如果认为Xi-X服从标准正态分布的话，自由度应该改成n而不是n-1。因为S²=1/(n-1)∑(Xi-X拔)²，而且(n-1)S²/σ²～χ²(n-1)，又因为σ=1，∑(Xi-X拔)²～χ²(n-1)，根据卡方分布的定义可知...
把S拆解，用线性回归证一下，给个系数设其为零.当这个n个正态随机变量中有 n-1个取 值给定时，剩下的一个的取值就跟着唯一确定了，故在这n项平方和中只有n- 1项是独立的.所以自由度是n-1.
概率论抽样分布简单的题10分快来我们知道∑(Xi-u)^2/σ^2 服从X平方(n)分布,(n-1)s^2/σ^2 服从X平方(n-1)分布而(n-1)s^2=∑(Xi-
除以n-1是修正的样本方差
3. 对差的平方(X - μ)²进行加权平均,即求期望值。 样本方差是从给定的数据集中计算得到的,用来估计总体方差的一种方法。样本方差通常用s²表示。假设我们有一个包含n个观测值的数据集,记为x₁、x₂、...、xₙ。样本方差的计算如下:
样本方差S的平方,为..这样跟你说吧,除以n-1得到的估计值是无偏估计量,所以就用这个作样本方差,而除以n得到的是渐进无偏估计,将它修匀以后就得到n-1啦,你如果不是统计专业的,没必要纠结这些,你如果是统计专业的,你就不可能
在详细推导过程前,我们先明确以下几个数学符号的概念。n表示可采样的样本数量,xi表示样本数据,x拔表示样本均值,μ表示样本的真实均值,S平方表示样本实际方差,σ平方表示样本真实方差,D(x)表示随机变量x的方差。 根据方差的标准计算公式,有如下推导: 上式第一个比较关键的变换是第四行到第五行。由于第四行中间式子...