总体标准差为什么除以(n-小知识的简介

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话题：总体标准差为什么除以(n问题详情：我不太理解为什么在计算总体标准差的时候要除以(n-1),教科回答：我看的时候也发现了这个问题原因是S^2是σ^2的无偏估计量证明如下E(S^2)=E(1/(n-1)*[(∑Xi^2)-n(X-)^2])=1/(n-1){∑E(Xi^2)-nE[(X-)^2]}=1/(n-1){∑(σ^2+μ^2)-n(。

小知识：总体标准差为什么除以(n-小知识

总体标准差为什么除以(n-小知识

时间:2016-04-13 18:55 来源: 我爱IT技术网编辑:佚名

话题：总体标准差为什么除以(n

问题详情：我不太理解为什么在计算总体标准差的时候要除以(n-1),教科

回答：我看的时候也发现了这个问题原因是S^2是σ^2的无偏估计量证明如下 E(S^2)=E(1/(n-1)*[(∑Xi^2)-n(X-)^2])=1/(n-1){∑E(Xi^2)-nE[(X-)^2]}=1/(n-1){∑(σ^2+μ^2)-n(σ^2/n+μ^2)}=1/(n-1)*(n-1)σ^2=σ^2 显然如果除以n做不到E(S^2)=σ^2 所以才除以(n-1)

话题：样本均值的标准差为什么是总体均值标准差除以根号n?

问题详情：如题等

回答：刚刚好也在这个问题,看了一些其他的。顺便贴过来给你看看,不过我虽然知道公式怎么用了。但是还是没有理解为什么一个是除以n,一个是除以n-1 样本标准差 在真实世界中,除非在某些特殊情况下,找到一个总体的真实的标准差是不现实的。大多数情况下,总体标准差是通过随机抽取一定量的样本并计算样本标准差估计的。 标准差是描述一组观察值离散趋势的常用指标,描述离散程度的指标还有: 极差(全距) R=最大值-最小值式中n-1称为度。样本标准差 总体标准差 总体的指标称为参数,用希腊字母表示,如总体均数(μ),总体标准差(σ),总体率(π),样本的指标称为统计量,用拉丁字母表示,如样本均数(

话题：标准差公式中为什么是除以n

问题详情：中级管理里面的标准差公式中,是除以n-1的。但是根据文中

回答：楼主你好,解答如下这个要用到统计学的知识,因为这个标准差是样本的标准差是对总体的估计,而对总体的估计的要求当中,有个标准是无偏性,除以n-1是无偏估计,而除以n不是。所以都用n-1,具体证明可参看数理统计的教材,但是对于管理就不需要了解很详细了。如果题目存在每种情况的具体概率的话就求pi*(xi-X)^2的和,X为均值,pi为每种情况的概率。

话题：统计学里的标准差和标准误有什么差别?

回答：在日常的统计分析中,标准差和标准误是一对十分重要的统计量,两者有别也有。但是很多人却没有弄清其中的差异,经常性地进行一些错误的使用。对于标准差与标准误的别,很多书上这样表达:标准差表示数据的离散程度,标准误表示抽样误差的大小。这样的解释可能对于多人来说等于没有解释。其实这两者的别可以采用数据分布表达方式描述如下:如果样本服从均值为μ,标准差为δ的正态分布,即X~N(μ, δ2),那么样本均值服从均值为0,标准差为δ2/n的正态分布,即?~ N(μ,δ2/n)。这里δ为标准差,δ/n1/2为标准误。明白了吧,用统计学的方法解释起来就是这么简单。可是,实际使用中总体参数往往未知,多数情况下用

话题：样本标准差为什么不除以(n

问题详情：我知道为什么不用n(因为如果用n的话,样本标准差通常都小于总

回答：那是因为在概率统计里,首先我们要知道方差或者标准差的原理是反映平均值与真实值之间的差异的,分的份数越多越密,估计值与真实值之间的差异就越小,当把一个总体分成n份时,按照概率统计的要求,从随机出发,前n-1份都是随机的,但是当你确定了第n-1份时,那么第n份也就已经确定了,说明此时这第n份是与第n-1份是相关的,因而为了保证方差的性以及准确性,这里就取了n-1,而不是其他的n-2之类的,当然我们小学、课本里取了n是忽略了这一随机因素的。

参考回答：n-1是度

话题：为什么算样本标准差时要用样本减平均数的平方和除以n

问题详情：但是对于总体标准差却要除以n.

回答：不好意思,, 现在才看清楚问题.. 算方差的时候你需要知实的均值,而算样本方差是你不知道这个真实值,而是用样本的平均值替真实的均值,这样的替换本身带来了误差,因此除以N-1而不是除以N来修正这个误差。

话题：为什么样本均值的标准差是总体均值标准差除以根号n?

回答：Xi 且服从X的分布D(Xi)=D(X)X的均值=1/n*(X1+X2+……+Xn)=1/n*X1+1/n*X2+……+1/n*Xn正态分布的线性组合仍服从正态分布D(X的均值)=D[1/n*(X1+X2+……+Xn)]=1/(n^2)D(X1+X2+……+Xn)=1/(n^2)*[D(X1)+D(X2)+……+D(Xn)]=1/(n^2)*(n个X的总体方差)=1 n个X的总体方差