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总体方差无偏估计量公式
为什么s2是
方差的无偏估计
答:
s2是
方差的
无偏估计:无偏性不具有传递性,E(S2)=σ2,但E(S)≠σ。参数的样本估计量的期望值等于参数的真实值。估计量的数学期望等于被估计参数,则称此为无偏估计。设(ξ∧)是ξ的一个估计量,若E(ξ∧)=ξ ,则称ξ∧是ξ的
无偏估计量
下面说明题目中的四个估计量都是λ的无偏估计...
样本
方差的
期望是不是
总体方差
?
答:
S^2是样本方差,δ^2是
总体方差
S^2=1/(n-1)∑(xi-x拔)^2,I=1,n δ^2=1/n∑(xi-x拔)^2,I=1,n 差别就在一个除以n,一个除以(n-1)样本方差之所以要除以(n-1)是因为这样的方差估计量才是关于总体方差的
无偏估计量
。在
公式
上来说就是样本
方差的
估计量的期望要等于总体方差。
总体
期望和
方差的无偏估计量
是什么
答:
总体期望的
无偏估计量
是样本均值x ̅,
总体方差
的无偏估计是样本方差S^2
总体方差的
区间
估计的公式
推导
答:
n-1
的
由来——样本
方差无偏估计
证明推导
公式
,样本方差与自由度 证明S2(x)=1/(n-1)∑[xi-E(x)]2为var2(x)的无偏估计 需证明E(S2)=var2(x)∑[xi-E(x)]2=∑[xi-1/n∑xj]2,∑条件为j=1→n =1/n2∑[(n-1)xi-∑xj]2,∑条件为j=1→n且j≠i =1/n2∑[(n-1)2xi2-2...
无偏估计量
的举例
答:
下面说明题目中的四个估计量都是λ的
无偏估计量
。首先,因为ξ1、ξ2、ξ3 都是取自参数为λ的泊松
总体
的样本,独立同分布,所以它们的期望和
方差
都是λ ,则(1)无偏性E(λ1∧)= E(ξ1)= λE(λ2∧)= E[(ξ1+ξ2)/2]= (λ+λ)/2 = λE(λ3∧)= E[(ξ1+2*ξ2)...
为什么样本
方差
要除以( n-1)?
答:
样本方差之所以要除以(n-1)是因为这样的方差估计量才是关于
总体方差
的
无偏估计量
。这个公式是通过修正下面的方差计算公式而来的:修正过程为:1、方差计算公式:2、 均值的均值、方差计算公式:对于没有修正的方差计算公式我们有:因为:所以有:在这里如果想修正的
方差公式
,让修正后的方差公式求出的...
方差
为什是是除以(n-1)而不是除以n啊
答:
样本方差之所以要除以(n-1)是因为这样的方差估计量才是关于
总体方差
的
无偏估计量
。这个公式是通过修正下面的方差计算公式而来的:修正过程为:1、方差计算公式:2、 均值的均值、方差计算公式:对于没有修正的方差计算公式我们有:因为:所以有:在这里如果想修正的
方差公式
,让修正后的方差公式求出的...
样本
方差
怎么求?
答:
样本方差之所以要除以(n-1)是因为这样的方差估计量才是关于
总体方差
的
无偏估计量
。这个公式是通过修正下面的方差计算公式而来的:修正过程为:1、方差计算公式:2、 均值的均值、方差计算公式:对于没有修正的方差计算公式我们有:因为:所以有:在这里如果想修正的
方差公式
,让修正后的方差公式求出的...
为什么
方差
要除以n-1?
答:
样本方差之所以要除以(n-1)是因为这样的方差估计量才是关于
总体方差
的
无偏估计量
。这个公式是通过修正下面的方差计算公式而来的:修正过程为:1、方差计算公式:2、 均值的均值、方差计算公式:对于没有修正的方差计算公式我们有:因为:所以有:在这里如果想修正的
方差公式
,让修正后的方差公式求出的...
总体方差
除以总体均值等于总体方差对吗?
答:
首先用一个系列样本和方差计算常规方法,计算得到的结果是指该个系列样本值的一个估计量,若干个系列估计值的期望,就是“样本均值的方差”的期望,也就是一个“样本均值的方差”的估计量,计算可得该估计量是个
无偏估计量
,其值恰等于“
总体方差
除以n”在统计描述中,方差用来计算每一个变量(观察值)与...
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