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方差什么时候出n什么时候出n
为
什么
统计学中要用样本
方差
乘以
n
-1?
答:
越是自由,那么
方差
肯定越小,总体的自由度个数就是
N
。但这时引入X平均,当你知道X1和X平均,你就知道X2了。也就是此时的自由度因为X平均的出现受到了限制,成为了n-1。而自由度变小了,方差就会变大,为了校正这个变大的数据,所以需要除以
n
-1。样本方差含义:样本方差就是先求出总体各单位变量值...
为
什么
自由度是
n
-1呢,不是n吗
答:
二、公式推导 下面就来推导样本
方差
(
n
-1自由度)是总体方差的无偏估计的原理。首先,假设样本方差计算公式的分母为n,即 将其展开,可得 上面得到的是分母为n的样本方差,接下来计算它的期望,即 而均值k的抽样分布方差与总体方差的关系是 将其代入上式,可得样本方差的期望为 接下来计算分母为n-1...
为
什么方差
的计算是除以
n
而样本方差的计算确实除以n+1
答:
修正样本
方差
的表达式书中有。E(Sn*^2)E[
n
/(n-1)*Sn^2]=σ^2。所以修正样本方差Sn*^2可以更好的估计σ^2。大数定律告诉我们当样本够了大的
时候
我们可以用样本方差来估计总体方差σ^2,但是实际我们所获得的样本数量并不是足够左大,不过同学你写的应该是除以n-1并不是n+1吧 ...
自由度为n(n大于2)的t分布的
方差n
/(n—2)是如何推导
出来
的?
答:
当
方差
是真值(我们不清楚)的
时候
是服从标准正态分布。当方差是估计
出来
的时候是服从t分布。当数据分布比较分散(即数据在平均数附近波动较大)时,各个数据与平均数的差的平方和较大,方差就较大;当数据分布比较集中时,各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大,数据的波动越大;方差越小...
比如自由度经常为
n
-1,或者n-2,为
什么
不是n,或者n+1,或者n+2呢?
答:
自由度计算公式:自由度=样本个数-样本数据受约束条件的个数,即df =
n
- k(df自由度,n样本个数,k约束条件个数)若在估计总体的平均数时,由于样本中的 n 个数都是相互独立的,从其中抽出任何一个数都不影响其他数据,所以其自由度为n。当在估计总体的
方差时
,使用的是离差平方和。只要n-1...
方差
的分母究竟是
n
还是n-1
答:
n
-1
为
什么
统计学中要将样本
方差
除以
n
-1呢?
答:
越是自由,那么
方差
肯定越小,总体的自由度个数就是
N
。但这时引入X平均,当你知道X1和X平均,你就知道X2了。也就是此时的自由度因为X平均的出现受到了限制,成为了n-1。而自由度变小了,方差就会变大,为了校正这个变大的数据,所以需要除以
n
-1。样本方差含义:样本方差就是先求出总体各单位变量值...
概率论中,X~P(
n
,p),那么期望和
方差
分别和
N
,P是
什么
关系
答:
x的估计值,它就被称之为数学期望 :dQ(μ)/dμ = (2/
n
)Σ(i=1->n) (xᵢ-μ)=0 从中解出: μ = (1/n)Σ(i=1->n) xᵢ它就是所说的数学期望:E(x) = μ --- 用它代表引数 x测量值可期望均方误为最小。
方差
: σ² = (1/n)Σ(i=1->n)...
置信区间的
方差
用
n
还是n-1
答:
n
-1。样本
方差
中自由度df=n-1,样本方差 S2=SS/n-1(使用n-1使样本方差精确无偏差地估计总体方差)。置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中,一个概率样本的置信区间是对这个样本的某个总体参数的区间估计。
方差
公式的分母是
n
或者n-1都可以吗?我记得高中时学的是n,现在学的却是...
答:
S=
n
(a1+an)除以n =a1.n+n(n-1)d除以2
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4
5
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8
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