为什么样本方差是1/(n-1)?


一、从公式角度那么为什么最后推导出来的公式是1/n-1而不是1/n呢?仔细观察上面的推导过程就可以发现,如果想要最后结果是1/n那么需要,可是它虽然将方差缩小了n倍,可他依然是存在的,除非总体标准差等于0,那这样又意味着每个样本的个体处处等于期望值。

如果你已知这个样本的期望值u,那么
就是总体样本方差的无偏估计,推导公式如下:

总结一下:如果你可以得到这个统计量样本的准确样本均值u,那么上述的第二个公式可以直接求出该样本方差;但如果不知均值,而是通过抽样法得到部分均值,然后利用第一个公式求样本方差。

二、从自由度角度
先说一下什么是自由度。
自由度定义:
统计学上,自由度是指当以样本的统计量来估计总体的参数时,样本中独立或能自由变化的数据的个数,称为该统计量的自由度。一般来说,自由度等于独立变量减掉其衍生量数。举例来说,变异数的定义是样本减平均值(一个由样本决定的衍生量),因此对N个随机样本而言,其自由度为N-1。

数学上,自由度是一个随机向量的维度数,也就是一个向量能被完整描述所需的最少单位向量数。

举个简单的例子,对于式子x+y=7,它的自由度为1,因为当x随意取值时,为了保证最后和为7,y其实是不自由的。

那么这个时候反过来看我们的样本方差:
对于这个公式中部分样本均值是已知的X,那么n个数据自由度即为n-1,这又从另一个角度说明了为什么是1/n-1而不是1/n。

最后:第二种想法还不够成熟,但确实开拓了思路,需要不断完善。

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