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样本方差要除以n—1
样本方差
为什么是
n
-
1
分之
一
?
答:
3. 以"
n
”为除数的
样本方差
计算公式是总体方差的渐近无偏估计值计算式。4. 如果只是要描述样本数据间的离散程度,则样本方差计算公式中的除数应为"n”。5. 当n足够大的时候,不必太在意样本方差计算公式中除数的这两种不同的选择。6. 在多数场合,习惯上总是采用以"n-
1
”为除数的样本方差计算方式...
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)...
为什么协
方差
公式除的是
N
-
1
不是N
答:
n
-
1
是自由度,
样本
的协
方差
分母都是用自由度,这个可以用数学方法证明,不过我不会证明过程。以前看过一篇论文,就是证明这个的。也可以这样理解。在公式中要用到统计量:样本平均数。样本平均数是总体平均数的无偏估计。因此样本平均数要受到总体平均数的限制。一个限制因素就是
N
-1,这里N是样本容量。
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
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 ...
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。
样本方差
为什么分母
N
-
1
自由度
答:
=E[(X1)^2+(X2)^2...+(Xn)^2-nX^2]而E(Xi)^2=D(Xi)+[E(Xi)]^2=σ2+μ2 E(X)^2=D(X)+[E(X)]^2=σ2/
n
+μ2 (为什么是
N
分之方差)所以E(A)=E[(X1-X)^2+(X2-X)^2...+(Xn-X)^2]=n(σ2+μ2)-n(σ2/n+μ2)=(n-
1
)σ2 所以为了保证
样本方差
的...
为什么
样本方差
可以用样本值的平方减去均值的平方再
除以n
-
1
答:
Dx=E(x-Ex)²=E[x²-2xEx+(Ex)²]=Ex²-2ExEx+E(Ex)²=Ex²-2(Ex)²+(Ex)²=Ex²-(Ex)²
概率论和数理统计的区别是什么?
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;...
样本方差
的分母为什么不是
n
-
1
?
答:
此外,当
n
足够大时,
样本方差
采用n-
1
作为分母与采用n作为分母之间的差异变得很小,因此在实际应用中,通常可以忽略这一差异并使用n作为分母。但是,在处理小样本数据时,使用n-1作为分母可以更准确地估计总体方差。样本方差的学习方法:1、理解概念:首先
需要
了解方差和样本方差的概念。方差是衡量一组数值...
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