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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
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推荐答案 2019-11-19
1.研究某随机变量的方差,有无穷多个样本,可以通过抽取一个样本集,以它的方差作为该随机变量方差的估计。
当该样本集的样本数N趋于正无穷时,可以证明除以N-1才是无偏的,即收敛于该随机变量的方差;除以N是有偏的。
因此采用无偏估计时除以N-1,而不是除以N。
2.仅研究某样本集内样本数据的分散情况,除以N即可,这是方差原始的定义。
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样本的方差,为什么除以n-1
而不
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答:
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(
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子样
方差和样本方差有什么区别?
答:
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方差是
一个衡量数据分散程度的关键指标。我们常常会遇到两种不同计算方式:一种是简单的
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样本方差与
总体
方差的区分
让我们先...
总体
方差和样本方差有什么区别
啊?
答:
1
、定义不同 总体
方差是一
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样本关于给定点x在直线上散布的数字特征之
一,
其中的点x称为方差中心。样本方差数值上等于构成样本的随机变量对离散中心x之
方差的
平方和。2、准确性 总体方差有有限总体和无限总体,有自己的真实参数,这个均值是实...
为什么样本方差
要
除以n-1?
答:
样本方差除以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。两者形式一样,唯一
的差别
在于一个分母除了n-1,一个是除了n,那
为什么样本
和总体的方差会有这样
的区别
呢?方差用来计算每一个变量(观察值)与总体均数之间的差异,所以总体方差为N。但实际的统计不可能去计算全部的,所以只能用...
样本方差为什么除以n-1
答:
为了保持标准偏差的无偏性。换句话说,除以(
n-1
)后
,样本
标准偏差的期望 = 总体的标准差.是无偏估计。但
除以n
后,样本标准差的期望 不等于 总体的标准差.是有偏估计。如图:
为什么方差
公式的
样本方差
要
除以
(
n-1
)呢?
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。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。如下:E(S^2)=δ^2 没有修正的方差公式,它的期望是不等于总体方差的.也就是说
,样本方差
估计量如果是用没有修正的方差公式来估计总计方差的话是有偏差的...
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样本方差为什么除以n-1
样本方差与总体方差的关系是
方差为什么除以n-1
为什么方差的分母是n-1
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