样本方差为什么是总体方差除以n,样本方差是方差的无偏估计

样本方差为什么是总体方差除以n,样本方差是方差的无偏估计

＞﹏＜ 因为整体方差除以根号是样本均值的近似标准差，所以除以样本方差的结果不是很接近，sot9448318.shtml，example10.2.2是mytextualexpression的数学表达式。因为通过除以n-1得到的样本标准差是整体无偏的

根据方差的性质，有D(X+Y)=DX+DY，D(kX)=k^2*DX，其中X和Y相互独立，ki为常数。 SoD(ΣXi/n)=ΣD(Xi)/(n^2)=DX/仔细看，上面的左右方程就是我们一开始提出的样本方差的计算方法。 右边是减去总均值，也就是理想情况下，总均值的计算方法是已知的；等于左边用样本均值的方法，太神奇了！ 因此，像

样本方差用于表示列的变异程度，它可以是给定总体方差的无偏估计。 因为除以N-1是无偏的，即收敛随机变量的方差；n-1用于样本协方差和样本标准差（方差的平方根）。 平方根是引入unbiaseedestimation的意思，也就是我们计算的样本方差，我们希望它是整体方差的无偏估计，那么这四个样本方差有如下形式：那么，根据unbiasedestimation的定义，我们可以得到：由上面的公式，可以看出如果

在计算样本方差的过程中，我们除以n-1（n是样本数）。 这种情况下的结果是样本方差被低估了，也就是低估了总体方差。 所以，我们需要对样本方差进行修正，并且除以为什么整体方差除以N，而样本方差除以n-1？网校学生LongLo**是在读《2023PubMedVIPA协议类[政治与数字]频道独家）》提出这个疑问，已有0人帮助TA。 这个知识点暂时不讨论~版本

样本方差是样本的统计量。当我们使用样本方差来得到期望时，我们发现E(Sn^2)=(n-1)/n*σ^2，但是我们需要一个统计量来估计方差因此，对样本方差的校正称为修复样本方差，所以现在我们使用，因此，让样本方差S2=1n−1∑i=1n(Xi−Xˉ2S^2=\分数{1 }{n-1}\sum_{i=1}^{n}(X_i-\bar{X})^2S2=n−11∑i=1n(Xi−Xˉ2,所以期望