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样本均值为什么是n减1
样本
标准差用计算器来计算是σ
n
-
1
还是σn?
答:
计算器上正解 不知道你那教材怎么回事...没有问题的,总体标准差σn,分母为n
样本
标准差Sn,分母为n-1,为了保证用样本估计总体的无偏性 因为用样本算标准差时,先要算出
均值
,这样就只剩下n-1个自由度,所以分母
是n
-
1
为什么
算样本标准差时要用
样本减平均数
的平方和除以n-1,而不
是n
.
答:
不好意思,,现在才看清楚问题..算方差的时候你需要知道真实的
均值
,而算
样本
方差是你不知道这个真实值,而是用样本的
平均值
代替真实的均值,这样的替换本身带来了误差,因此除以
N
-
1
而不是除以 N 来修正这个误差。
贝塞尔公式
为什么
除以
n
-
1
答:
为了进行无偏估计。无偏估计量的定义是,样本统计量的期望值等于总体参数的估计值。在
样本均值
的情形,由于样本均值的方差用贝塞尔公式来计算,需要将样本方差除以
n减1
,得到样本均值的方差的无偏估计量。自由度变小了,方差就会变大,为了进行无偏估计。所以需要除以n减1。
标准差是除以
n
还是n-
1
答:
在计算标准差时,涉及到两个公式,
一
个是总体标准差,另一个是样本标准差。样本标准差的公式如下:s = sqrt(Σ(x_i - x?)2 / (n -
1
)),其中,s 表示样本标准差,x_i 表示样本中的每一个数值,x? 表示
样本均值
,n 表示样本大小,Σ 表示求和。在这个公式中,我们除以的
是 n
- 1,...
样本
方差
为什么是n
-
1
分之
一
?
答:
在容量为
N
的总体中,假设我们已经通过随机抽样的方式获得了一份容量为
n
的
样本
数据。现在我们有两个任务需要完成:一是归纳样本本身这n个数据之间的分布状况;二是借助该样本来推测总体的分布状况,亦即尝试以局部推测总体、以偏概全。出于简便的考虑,我们经常仅仅借助
均值
和方差这两个指标来简略地描述样本...
在统计学里
为什么
标准差的计算里用N而不
是N
—
1
答:
样本
标准差用
N
-
1
算,因为
一
个样本容量为N的样本的自由度为N-1,当N比较大时使用N和N-1算出来结果基本是相等的。理论上N是算总体标准差的,对于总体来说N很大,甚至是无穷大,那么N≈N-1或者∞=∞-1,所以总体标准差使用N来计算。其实,这个证明主要是证明S^2是σ^2的无偏数学期望,如果用
n
...
用白话解释
样本
方差
为什么
要除以n-
1
而不
是n
?我知道n-1是自由度,也知道...
答:
方差用来计算每
一
个变量(观察值)与总体
均数
之间的差异 除以自由度得到的才是方差,这是定义 而计算
样本
方差S时,并不知道确定的
均值
是多少 那么就计算其
平均值
X拔,即X上的一道横线 显然 X拔 就是由n个数据经过计算确定的,n个数字相加再除以n,自由度还是1 那么每个数再
减去
X拔,自由度就
是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...
样本
方差
为什么
分母
N
-
1
自由度
答:
1
.总体方差为σ2,均值为μ S=[(X1-X)^2+(X2-X)^2...+(Xn-X)^2]/(
n
-1)X表示
样本均值
=(X1+X2+...+Xn)/n 设A=(X1-X)^2+(X2-X)^2...+(Xn-X)^2 E(A)=E[(X1-X)^2+(X2-X)^2...+(Xn-X)^2]=E[(X1)^2-2X*X1+X^2+(X2)^2-2X*X2+X^2+(X2...
方差与
样本
方差的区别?
为什么
方差是除以
N
,样本方差是除以N-
1
答:
2、用途不同:概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即
均值
)之间的偏离程度,在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义,可以衡量源数据和期望值相差的度量值。
样本
方差用来表示一列数的变异程度,可以对所给总体方差的一个无偏估计。因为除以
N
-
1才是
无偏的,即收敛于该随机变量的方差;...
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