解析 其实在我认为,并非是样本方差服从n-1卡方分布,而是样本方差与总体方差之比服从n-1卡方分布,n为样本量 分析总结。 其实在我认为并非是样本方差服从n1卡方分布而是样本方差与总体方差之比服从n1卡方分布n为样本量结果一 题目 请问:样本方差为什么服从(n-1)卡方分布有大侠知道吗,哪里有证明啊 答案 其实在我认为...
回答:因为样本方差(s2)是可以根据样本计算的,n 为样本数,(n - 1)s2/σ2 服从自由度为 n - 1 的卡方分布。 首先,卡方分布是由 n 个相互独立的随机变量,且这些随机变量均服从标准正态分布,它们的平方和所构成的新的随机变量的分布规律。 在实际工作中,我们分析的往往是来自总体的样本。总体方差(σ...
在正态分布假设下，为了确保样本方差作为总体方差无偏估计的准确性，统计学原理指出应将自由度减少一个单位。由此，样本方差的自由度定为n-1，遵循自由度为n-1的卡方分布。原因在于，卡方分布能够准确描述在自由度限制下，样本方差的统计特性。
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:∑(Xi-μ)2/σ2服从正态分布N(μ,σ2/n),则(X*-μ)/(σ/n1/2)服从正态分布N(0,1)∑(Xi-μ)2/σ2。若n个相互独立的随机变量ξ₁,ξ...
要证明样本方差服从n-1卡方分布,需要从以下几个步骤进行证明: 1.根据样本方差的定义,假设有一个样本容量为n的简单随机样本,样本方差的计算公式为: s^2 = Σ(Xi - X_mean)^2 / (n-1) 其中,Xi是第i个观测值,X_mean是样本均值。 2.接下来,我们可以证明样本方差的期望为总体方差的(n-1)/n倍。总体方...
要证明 \((n-1)s^2/\sigma^2\) 服从卡方分布 \(\chi^2(n-1)\),我们需要从样本方差 \(s^2\) 的分布入手。给定一个来自正态分布 \(N(\mu, \sigma^2)\) 的样本,样本容量为 \(n\),样本方差 \(s^2\) 定义为:\[ s^2 = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (X_i - \bar...
若n个相互独立的随机变量ξ₁，ξ₂，...,ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布。正态分布曲线一种概率分布。正态分布是具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第...
像这种构造，自由度是n-1。不是n。以上是关于考研,考研数学相关问题的解答，希望对你有所帮助，如有...
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...
只能通过样本的均值来代替总体的均值。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是会有偏差，是会低估了总体的样本方差的。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，修正后就得到（n-1)*样本方差与总体方差之比服从自由度为n-1的卡方分布。