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样本方差的方差
为什么
样本
均值
的方差
等于总体方差除以n?
答:
设X为随机变量,X1,X2,...Xi,...,Xn为其n个
样本
,DX为方差。根据
方差的
性质,有D(X+Y)=DX+DY,以及D(kX)=k^2*DX,其中X和Y相互独立,k为常数。于是D(ΣXi/n)=ΣD(Xi)/(n^2)=DX/n。均值是表示一组数据集中趋势的量数,是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。
总体方差和
样本方差的
关系?
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...
样本方差
期望为什么等于总体方差。
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
均值
的方差
是多少?怎么证明?
答:
证明如下:设X为随机变量,X1,X2,...Xi,...,Xn为其n个
样本
,DX为方差;根据
方差的
性质,有D(X+Y)=DX+DY,以及D(kX)=k^2*DX,其中X和Y相互独立,k为常数;样本均值为ΣXi/n,则样本均值
的方差
为D(ΣXi/n);于是:D(ΣXi/n)=D(1/nΣXi)=1/(n^2)D(ΣXi)=1/(n^2)·n...
样本方差的
期望是不是总体方差?
答:
S^2是样本方差,δ^2是总体方差 S^2=1/(n-1)∑(xi-x拔)^2,I=1,n δ^2=1/n∑(xi-x拔)^2,I=1,n 差别就在一个除以n,一个除以(n-1)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。
样本
均值的期望和
方差
是什么?
答:
样本
均值期望和样本均值
方差
推导:E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=1/n∑E(Xi)=(1/n)nμ=μ。D(X把)=D(1/n∑Xi)=1/n²D(∑Xi)=1/n²∑D(Xi)=(1/n²)nσ²=σ²/n。要算样本均值,必有样本。X1,X2,...Xn是样本。
样本
均值的期望和
方差
怎么求
答:
样本
均值期望和样本均值
方差
推导:E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=1/n∑E(Xi)=(1/n)nμ=μ。D(X把)=D(1/n∑Xi)=1/n²D(∑Xi)=1/n²∑D(Xi)=(1/n²)nσ²=σ²/n。要算样本均值,必有样本。X1,X2,...Xn是样本。
样本方差
总体方差
答:
首先有结论:当诸Xi相互独立时,Var(∑Xi)=∑Var(Xi),证明的话用协
方差
Var(∑Xi)=Cov(∑Xi,∑Xi)=∑Cov(Xi,Xj)=∑Var(Xi)然后可得到:Var(1/n·∑Xi)=Cov(1/n·∑Xi,1/n·∑Xi)=1/n^2Cov(∑Xi,∑Xi)=1/n^2∑Var(Xi)其实说到底就是两个结论:(1)当X与Y...
方差
,平
方差
,标准差的公式是什么?
答:
方差
是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数,公式为:其中,x表示
样本的
平均数,n表示样本的数量,xi表示个体,而s^2就表示方差。平方差:a²-b²=(a+b)(a-b)。文字表达式:两个数的和与这两个数的差的积等于这两个数的平方差。此即平方差公式 标准差:标准差=sqrt(((x1-...
样本方差的
期望是多少?
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,...
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