一、无偏估计 所谓总体参数估计量的无偏性指的是,基于不同的样本,使用该估计量可算出多个估计值,但它们的平均值等于被估参数的真值。 在某些场合下,无偏性的要求是有实际意义的。例如,假设在某厂商与某销售商之间存在长期的供货关系,则在对产品出厂质量检验方法的选择上,采用随机抽样的方法来估计 ...
原文链接:https: blog.csdn.net qq article details 最近学习又接触到了样本方差估计,我重新想到了这个问题,很幸运这篇文章写的很好,解决了之前似懂非懂的困扰 证明过程 不是推导 为什么 当样本均值已知时的证明: ...
2019-10-22 21:43 0 297 推荐指数:
一、无偏估计 所谓总体参数估计量的无偏性指的是,基于不同的样本,使用该估计量可算出多个估计值,但它们的平均值等于被估参数的真值。 在某些场合下,无偏性的要求是有实际意义的。例如,假设在某厂商与某销售商之间存在长期的供货关系,则在对产品出厂质量检验方法的选择上,采用随机抽样的方法来估计 ...
偶然间发现了一个博客,讲了一些数学基础知识————方差、协方差等。为防止半途而废,在此翻译,水平不足,尽量做好! 原文:https://www.visiondummy.com/2014/03/divide-variance-n-1/ 前言 在本文中,我们将推导计算正态分布数据的均值和方差的著名 ...
为什么样本方差的分母是n-1?最简单的原因,是因为因为均值已经用了n个数的平均来做估计在求方差时,只有(n-1)个数和均值信息是不相关的。而你的第n个数已经可以由前(n-1)个数和均值 来唯一确定,实际上没有信息量。所以在计算方差时,只除以(n-1)。 那么更严格的证明呢?请耐心 ...
1.为什么样本方差的分母是n-1 首先给出样本方差的计算方法: \[S^2=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}{(X_i-\bar{X})}^2\] 其中样本均值 \[\bar{X}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_i\] 总体方差(在总体均值 ...
\bar X)^2\over n-1}\). 无偏估计 上中学时第一次学习样本方差时便对分母n-1 ...
1.研究某随机变量的方差,有无穷多个样本,可以通过抽取一个样本集,以它的方差作为该随机变量方差的估计。 当该样本集的样本数N趋于正无穷时,可以证明除以N-1才是无偏的,即收敛于该随机变量的方差;除以N是有偏的。 因此采用无偏估计时除以N-1,而不是除以N。 2.仅研究某样本集内样本 ...
什么是无偏估计?? 估计是用样本统计量(可以理解为随机抽样)来估计总体参数时的一种无偏推断。 无偏估计的要求就是:估计出来的参数的数学期望等于被估计参数的真实值。 所以呢,可以看出:估计值也是一个变量,因为是随机的嘛。 真实值谁也不知道啊(因为你不可能把列出无限的实验 ...
不记得第几次看见样本方差的公式,突然好奇为什么要除以(n-1)而不是n呢?看见一篇文章从定义上和无偏估计推导上讲的很清楚https://blog.csdn.net/fuming2021118535/article/details/51290320,书上看见从自由度上作的解释,在此记录一下 ...