ПОЧЕМУ ВЫБОРОЧНАЯ ДИСПЕРСИЯ ИМЕЕТ N-1 В ЗНАМЕНАТЕЛЕ? Причина, по которой мы используем n-1, а не n, заключается в том, что дисперсия выборки будет тем, что называется несмещенной оценкой. результаты отличаются от истинного основного количественного параметра, который оценивается. https://en.wikipedia.org › wiki › Bias_(statistics)
Предвзятость (статистика) - Википедия
дисперсии генеральной совокупности 2.
Почему дисперсия выборки делится на n-1, а не на N?
Резюме. Мы рассчитываем дисперсию выборки путем суммирования квадратов отклонений каждой точки данных от среднего значения выборки и деления ее на. На самом деле это происходит из поправочного коэффициента n n − 1, который необходим для исправления систематической ошибки, вызванной отклонением от среднего значения выборки, а не от среднего значения генеральной совокупности.
Почему мы вычитаем 1 из N в выборочной дисперсии?
Так почему мы вычитаем 1 при использовании этих формул? Простой ответ: вычисления как выборочного стандартного отклонения, так и выборочной дисперсии содержат небольшое смещение (это статистический способ сказать «ошибка»). Поправка Бесселя (т. е. вычитание 1 из размера выборки) исправляет это смещение.
Почему мы используем N-1 в стандартном отклонении выборки вместо N?
Уравнение n-1 используется в обычной ситуации, когда вы анализируетевыборка данных и желание сделать более общие выводы. Вычисленное таким образом стандартное отклонение (с n-1 в знаменателе) является вашим лучшим предположением о значении стандартного отклонения в генеральной совокупности. … Результирующее SD является SD этих конкретных значений.
Почему степень свободы n-1?
При обработке данных степень свободы - это количество независимых данных, но всегда есть одни зависимые данные, которые можно получить из других данных. Итак, степень свободы=n-1.
