样本方差为什么除以n1

使用样本来无偏估计总体方差的时候,公式如下：\x0d,而不是n呢?这直觉上不太对.其实,如果分母为n\x0d如果一个估计量是无偏的,那么它的期望就等于真实值.\x0d看到一些书上和网上的资料,有不同的

应该以标准差除以样本平均值,得到的是变异系数再问：лл������֪������ϵ��������ñ�׼�����ƽ��ֵ�õ��Ľ���Ǻ����룬�����뿴�������ƽ����������

初中高中遇到的样本是全样本,现在遇到的是抽样样本也就是说,之前减去的均值是总样本真正的均值,而现在减去的均值是抽样均值,可能不是总样本真正的均值所以自由度由n变成了n-1其实你的问题补充里面两张图讲的

具体不清楚,估计是为了避免你一个数据也拿来算方差.书上说这叫自由度.

组合样本的方差是S1^2+S2^2Thisproblemisnotassimpleastheanswersuggestshere.Whencombiningmrandomvariables:n1,n2

方差是实际值与期望值之差平方的期望值,而标准差是方差平方根.在实际计算中,我们用以下公式计算方差.方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数,即s^2=(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2

概念是没有错的,除以n的,那个是求整体的方差；除以n-1,那个是求样本的方差.也就是整体中的一部分.之所以除以n-1,是因为样本的自由度为n-1,只有除以n-1,样本方差的期望才能等于总体方差.你可以

这是因为你用的是样本,所以除以n-1.如果是总体的方差,那就是除以n.

除以n-1后是无偏估计

楼上很明显是从哪儿复制过来的啊.总体的方差肯定是要除以n的,此外,上面告诉你了对于样本方差除以n和n-1的效果,以及优良性比较.

除以n的叫样本方差.除以n-1的叫修正样本方差.这个是研究生课程会详细讲到的.修正样本方差是总体方差的无偏估计,用的比较多,就简称方差了,其实这是不规范的.样本方差,就是你说除以n的那个,它的期望不等

E(S^2)=∑（Xi-X）/(N-1)=方差是无偏估计而E(S^2)=∑（Xi-X）/N不等于方差有偏差所以除以N-1

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

很高兴为你解答,如果我的回答有哪里你没明白,概念是没有错的,除以n的,那个是求整体的方差；除以n-1,那个是求样本的方差.也就是整体中的一部分.之所以除以n-1,是因为样本的自由度为n-1,只有除以n

自由度的问题.在n个中随机选,选了n-1个,剩下的一个是确定的了,不能再选.所以除n-1,小生才疏学浅,还望抛砖引玉.嘿嘿,我们认识不诶,mai生人

使用样本来无偏估计总体方差的时候,公式如下：,而不是n呢?这直觉上不太对.其实,如果分母为n如果一个估计量是无偏的,那么它的期望就等于真实值.看到一些书上和网上的资料,有不同的角度.现在按照从感性角度

应该是减一的,你看看你定理6.2的证明肯定要用到减一的.楼上说的都一样我不太认同,不过我也没推过,你根据前面的定理逻辑看吧.再答：我觉得是书本印错了。

总体方差为σ²,均值为μS=[(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.+

Dx=E(x-Ex)²=E[x²-2xEx+(Ex)²]=Ex²-2ExEx+E(Ex)²=Ex²-2(Ex)²+(Ex)

除以N：估计的是总体的方差除以N-1：估计的样本方差现实中通常用样本信息来估计总体信息