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样本方差的期望和总体方差关系
数学问题:
样本方差与总体方差的关系
是( )?
答:
大数定理保证:在一定的条件下,样本方差趋于总体方差 或者回答为:
样本方差的期望等于总体方差
样本方差的期望
是不是
总体方差
?
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...
样本的方差与总体方差的关系
式是
答:
样本方差的期望等于总体方差
,证明如下:设总体为X,抽取n个i。i。d。的样本X1,X2,...,Xn,其样本均值为Y = (X1+X2+...+Xn)/n。其样本方差为S =( (Y-X1)^2 + (Y-X2)^2 + ...+ (Y-Xn)^2 ) / (n-1)。为了记号方便,我们只看S的分子部分,设为A,则EA=E( n * ...
样本方差的期望
是什么?
答:
样本方差的期望等于总体的方差如下:总体方差的计算公式分母是n,样本方差的计算公式分母是n-1
,抽取样本的目的是推算出总体的信息,计算样本方差的目的也是推算出总体的方差,但是计算样本方差时为了能使计算结果更接近总体方差的值。根据无偏性的原则(多次抽样,计算出多个样本的方差,对这些方差取平均值,...
样本方差
等于
总体方差
吗?
答:
等于”一词不太准确.然后我回答您的问题:首先用一个系列
样本和方差
计算常规方法,计算得到的结果是指该个系列样本值的一个估计量,若干个系列估计值
的期望
,就是“样本均值的方差”的期望,也就是一个“样本均值的方差”的估计量,计算可得该估计量是个无偏估计量,其值恰等于“
总体方差
除以n”...
概率论。不是说“
样本方差的期望
值等于
总体方差
”吗?
答:
DYi并不是
样本方差的期望
,把它代入样本方差的期望表达式中正好可以验证样本方差的期望等于
总体的方差
。设总体为X,抽取n个i.i.d.的样本X1,X2,...,Xn,其样本均值为Y = (X1+X2+...+Xn)/n 其样本方差为S =( (Y-X1)^2 + (Y-X2)^2 + ... + (Y-Xn)^2 ) / (n-1)为了...
样本方差与总体方差的关系
是什么啊?
答:
统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。方差是衡量源数据和
期望
值相差的度量。样本均值:样本方差
与总体方差
的
关系
公式是样本方差等于总体方差除以n,总体方差的计算公式分母是n,
样本方差的
计算公式分母是n-1...
是不是所有分布
样本方差的期望
都等于
总体的方差
吗
答:
任何分布
样本方差的期望
是等于
总体的方差
的。求采纳
如何证明
样本方差的期望
等于
总体方差
?
答:
设
总体
为X,抽取n个i,i,d,的样本X1,X2,...,Xn,其样本均值为 Y = (X1+X2+...+Xn)/n 其
样本方差
为 S =( (Y-X1)^2 + (Y-X2)^2 + ...+ (Y-Xn)^2 ) / (n-1)为了记号方便,只看S的分子部分,设为A 则 E A =E( n * Y^2 - 2 * Y * (X1+X2+...+...
样本方差与总体方差的关系
是什么
答:
总体方差
是个确定值,
样本方差
是个随机变量。用样本方差这个随机变量来估计总体方差显然带有不确定性,所以带有概率估计特性。对于总体方差来说,假如总体中只有一个个体,即N=1,那么方差,即个体的变化,当然是0。如果分母是N-1,总体方差为0/0,即不确定,却是不合理的——总体方差不存在不确定的...
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