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样本均值为什么是n减1
计算
样本
方差时,自由度
n
-
1
,
为什么
呢,举个实例说明
答:
计算
样本
方差 和一般已知平均值的不一样 因为样本方差需要用数据算出平均值 这样在算方差时 再
减去平均值
自由度就
是n
-
1
去除坏值后要重新算
平均值
时
n
要
减1
吗
答:
要
减1
。去掉坏值后,总体
样本
便从
n
变成n-1了。
平均值
反应的是一组数据的特征,而不是一个数字的特征。平均值有算术平均值,几何平均值,平方平均值,调和平均值,加权平均值等,其中以算术平均值最为常见。
样本
的方差计算中,
为什么
要离均差平方和除以
n
-
1
而不是除以n
答:
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
为什么样本
方差的分母
是 n
-
1
答:
为了得到无偏估计,
样本
方差才是总体方差的无偏估计。如果用
n
来计算求解会得到的值会比实际总体方差偏小,因为
均值
你已经用了n个数的
平均
来做估计 在求方差时,只有 (n-
1
)个数 和 均值信息 是不相关的。而你的第n个数已经可以由前(n-1)个数和均值 来唯一确定,实际上没有信息量 所以在...
为什么样本
方差是除以n-
1
而不
是n
?
答:
因为其中有
一
个值已经被固定,所以不
是n
个值在变化,而是n-1个值。对于
样本
方差来说,自由度为n-1,因为x1-,...,x2-这n个量并不能自由变化,而是受到一个约束,前n-1个数据都可以自由取值,而第n个数据受到全部数据的
平均值
的约束,不能自由取值。确定残差平方和的自由度的一般方法 回归分析...
为什么
自由度
是n
-
1
呢,不是n吗
答:
统计学中自由度
为什么是 N
-1的原因:一、基本概念 1、总体方差 假设有N个数据,其
均值
为μ,那么这N个数据的方差为 也就是说,每个数与均值的差的平方的期望,就是这些数的方差。2、
样本
方差 假设总体为N,从中抽取n个数作为一个样本。其均值为k,则样本方差为 3、无偏估计 无偏估计的含义是,...
概率论数理统计
样本
方差的分母
为什么是n
-
1
而不是n
答:
因为在计算
样本
方差的时候 首先要求出平均值 那么就是由这n个数相加 再除以n,得到的其自由度就是1 然后再来计算方差 每个数都要
减去平均值
,再平方相加 于是其自由度为n-1 分母就
是n
-
1
即可
样本
标准差与总体标准差的区别
为什么一
个除
n一
个除n-
1
数学意义是什么...
答:
因此自由度
是n
-
1
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。样本的平均数就不一样了,由于平均数是定值,有一个观测值不能随意取值,所以其自由度为n-1。(例如x+y+z=18 ,只有2个自由度)...
统计学中
样本
方差的计算公式的分母
是n
还是
n减去1
?
答:
样本
方差
是n
-
1
,如果是总体方差的话就是n,这和数理统计里面的一个自由度有关
为什么样本
方差的分母
是 n
-
1
答:
一
组数据X1,X2,…,Xn的方差是(
1
/
n
)∑(Xi-X~)^2(i=1到n相加,X~是这组数据的算术
平均值
). 在对随机变量X进行n次独立的观察,得到n个观察结果:X1,X2,…,Xn(称为
样本
),当用(1/n)∑(Xi-X~)^2作为总体X的方差的估计时,发现其数学期望并不是X的方差,而是X方差的(n-1)/n倍,[...
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