而在实际问题中,我们采用的是抽样调查,不可能对整体作试验,因此我们考虑的方差是样本方差在求样本方差时,我们需要除以n-1,这叫做方差的点估计值,以使方差的数值更加具有参考价值因此,一般的问题我们处理的都是样本问题,所以我们求方差时都要除以n-1 解析看不懂?免费查看同类题视频解析查看解答...
解在求总体方差时是除以总体的个数N而不是除以N-1。若方差不用子样个数n除,则偏差平方和化为s=∑_(i=1)^n((π__-())^2)=∑_(i=1)^n[(((i-1)))1=√x-u)]^2 -∑_(i=1)^n((x_l-u)^2-π)(x-u)^2 两边取期望值,则由E=E∑_(i=1)^n(x_i-u)^2]-nE[(x-u)^2] ...
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
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...
因为n/(n-1)是一个大于1的数,所以总体方差要比样本方差大,但是大多数的应用统计课程不会讲清楚我们为什么要这么做。今天这篇文章我就带大家来看看为什么,我会提供两种解释,第一种解释十分直观,不需要任何的数学基础;第二种解释是数学公式推导,更严谨。数学基础不好的看第一种即可。 1 直观解释 直观的解释需要...
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...
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n1样...
在计算样本方差时，我们需要除以n-1，这个做法被称为方差的点估计值。这样的处理方式使得方差的数值更加具有参考价值。因此，在解决一般问题时，我们处理的是样本问题，因此在求方差时，都会使用n-1作为除数。使用n-1作为除数的原因与样本的自由度有关。自由度表示样本中的数据在独立变化时，可以自由变化...
在计算样本方差时，我们需要将样本数据的偏差平方和除以n-1，这里n依然是样本数量。这种计算方法被称为方差的点估计值，它能够更准确地反映样本方差的真实情况，从而使得方差的数值更加具有参考价值。所以，当我们处理实际问题时，通常都是基于样本数据来进行分析和推断。因此，在计算样本方差时，我们总是...
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...