1樓：匿名使用者
統計量是樣本的函式，無論分母是n 或n-1 ，都可以作為樣本方差，所不同的是分母是n-1時，這個樣本方差可以作為總體方差的無偏估計。由於無偏估計良好的性質，更常用的是n-1那個。
老師你好，請問為什麼樣本方差自由度是n-1而不是n?
2樓：風雨答人
因為求方差所使用的均值在兩個樣本之間，把原來這兩個樣本之間的差距變成兩個樣本與均值的差，相當於多出一個，所以要減1。
3樓：羽春揭秋
由於則在求離差平均和時,
只有n-1
個資料可以自由取值,
所以自由度為
n-1.
樣本方差的分母用
n-1,其原因可以從多方面來解釋.
從實際應用的角度看,當我們用樣本方差
估計總體方
差σ2時,是σ2
的無偏估計量....
概率論數理統計 樣本方差的分母為什麼是n-1而不是n
4樓：匿名使用者
因為在計算樣本方差的時候
首先要求出平均值
那麼就是由這n個數相加
再除以n，得到的其自由度就是1
然後再來計算方差
每個數都要減去平均值，再平方相加
於是其自由度為n-1
分母就是n-1即可
方差公式中的分母為（n-1），為什麼要減去1，什麼是自由度？ 10
在統計學裡為什麼標準差的計算裡用n而不是n—1
5樓：我就餒麼拽
先計算出這n個資料的平均值，再用這n個數分別減去這個平均數得到n個數，這下的n個數分別平方後再加起來得到一個數，這個數除以n以後開平方就是這n個數的「標準差」。
就好像n個數求算術平均數一樣，有n個數做運算，就應當除 n 阿，你為什麼會想到n—1呢
6樓：匿名使用者
因為我們數理統計中有兩種樣本方差：
用到的分別是 n 與 n-1 ，對應的是有偏的和無偏的。我們常說的樣本方差是指無偏的樣本方差（如果用到有偏的，題目會說明），因此據樣本方差而得出的樣本標準差還是n-1。樓上確實說得對，至於我們為何規定採用n-1，建議你把介紹無偏性那段內容看看就瞭解了
7樓：匿名使用者
呵呵 人為規定的 其實你這樣也可以
8樓：
用反證法證明用n-1是錯的即可！
直接用定義證明！~
樣本方差公式中為什麼要除以（n-1）而不是n呢？誰能講講其中的奧妙？？？
9樓：匿名使用者
^總體方差為σ²,均值為μ
s=[(x1-x)^2+(x2-x)^2....+(xn-x)^2]/(n-1)
x表示樣本均值=(x1+x2+...+xn)/n
設a=(x1-x)^2+(x2-x)^2....+(xn-x)^2
e(a)=e[(x1-x)^2+(x2-x)^2....+(xn-x)^2]
=e[(x1)^2-2x*x1+x^2+(x2)^2-2x*x2+x^2+(x2-x)^2....+(xn)^2-2x*xn+x^2]
=e[(x1)^2+(x2)^2...+(xn)^2+nx^2-2x*(x1+x2+...+xn)]
=e[(x1)^2+(x2)^2...+(xn)^2+nx^2-2x*(nx)]
=e[(x1)^2+(x2)^2...+(xn)^2-nx^2]
而e(xi)^2=d(xi)+[e(xi)]^2=σ²+μ²
e(x)^2=d(x)+[e(x)]^2=σ²/n+μ²
所以e(a)=e[(x1-x)^2+(x2-x)^2....+(xn-x)^2]
=n(σ²+μ²)-n(σ²/n+μ²)
=(n-1)σ²
所以為了保證樣本方差的無偏性
s=[(x1-x)^2+(x2-x)^2....+(xn-x)^2]/(n-1)
e(s)=(n-1)σ²/(n-1)=σ²
10樓：禮赫符成蔭
e(s^2)=∑（xi-x）/(n-1)=方差是無偏估計
而e(s^2)=∑（xi-x）/n不等於方差有偏差所以除以n-1
11樓：匿名使用者
樣本方差與樣本均值，都是隨機變數，都有自己的分佈，也都可能有自己的期望與方差。取分母n-1，可使樣本方差的期望等於總體方差，即這種定義的樣本方差是總體方差的無偏估計。 簡單理解，因為算方差用到了均值，所以自由度就少了1，自然就是除以(n-1)了。
再不能理解的話，形象一點，對於樣本方差來說，假如從總體中只取一個樣本，即n=1，那麼樣本方差公式的分子分母都為0，方差完全不確定。這個好理解，因為樣本方差是用來估計總體中個體之間的變化大小，只拿到一個個體，當然完全看不出變化大小。反之，如果公式的分母不是n-1而是n，計算出的方差就是0——這是不合理的，因為不能只看到一個個體就斷定總體的個體之間變化大小為0。
12樓：匿名使用者
看看課本吧...寫的很詳細
iid樣本在統計學裡指什麼啊
independent and identically distributed 獨立同分布。統計中的 bootstrap 方法是指什麼 bootstrap方法根據給定的原始樣本複製觀測資訊對總體的分佈特性進行統計推斷，不需要額外的資訊，efron 1979 認為該方法也屬於非引數統計方法。boots...
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簡單的講吧，我看他們兩個講的蠻複雜的，其實沒那麼複雜 你知道正太分佈吧，0.05 0.01 0.001分別對應著這三個數 95 99 和99.9 你可能在有些地方還會看到0.1，它是對應著90 好了，我先向你解釋下這幾個百分數是什麼意思，這四個百分數都是表示 我的統計結果有多大的把握性，比如95 它...