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徹底理解樣本方差為何除以n

    設(shè)樣本均值為

,樣本方差為
,總體均值為
,總體方差為
,那么樣本方差
有如下公式:


    很多人可能都會有疑問,為什么要除以n-1,而不是n,但是翻閱資料,發(fā)現(xiàn)很多都是交代到,如果除以n,對樣本方差的估計(jì)不是無偏估計(jì),比總體方差要小,要想是無偏估計(jì)就要調(diào)小分母,所以除以n-1,那么問題來了,為什么不是除以n-2、n-3等等。所以在這里徹底總結(jié)一下,首先交代一下無偏估計(jì)。

無偏估計(jì)

    以例子來說明,假如你想知道一所大學(xué)里學(xué)生的平均身高是多少,一個(gè)大學(xué)好幾萬人,全部統(tǒng)計(jì)有點(diǎn)不現(xiàn)實(shí),但是你可以先隨機(jī)挑選100個(gè)人,統(tǒng)計(jì)他們的身高,然后計(jì)算出他們的平均值,記為

。如果你只是把
作為整體的身高平均值,誤差肯定很大,因?yàn)槟阍匐S機(jī)挑選出100個(gè)人,身高平均值很可能就跟剛才計(jì)算的不同,為了使得統(tǒng)計(jì)結(jié)果更加精確,你需要多抽取幾次,然后分別計(jì)算出他們的平均值,分別記為:
然后在把這些平均值,再做平均,記為:
,這樣的結(jié)果肯定比只計(jì)算一次更加精確,隨著重復(fù)抽取的次數(shù)增多,這個(gè)期望值會越來越接近總體均值
,如果滿足
,這就是一個(gè)無偏估計(jì),其中統(tǒng)計(jì)的樣本均值也是一個(gè)隨機(jī)變量,
就是
的一個(gè)取值
。無偏估計(jì)的意義是:在多次重復(fù)下,它們的平均數(shù)接近所估計(jì)的參數(shù)真值。

    介紹無偏估計(jì)的意義就是,我們計(jì)算的樣本方差,希望它是總體方差的一個(gè)無偏估計(jì),那么假如我們的樣本方差是如下形式:


那么,我們根據(jù)無偏估計(jì)的定義可得:



    由上式可以看出如果除以n,那么樣本方差比總體方差的值偏小,那么該怎么修正,使得樣本方差式總體方差的無偏估計(jì)呢?我們接著上式繼續(xù)化簡:


到這里得到如下式子,看到了什么?該怎修正似乎有點(diǎn)眉目。

    如果讓我們假設(shè)的樣本方差

乘以
,即修正成如下形式,是不是可以得到樣本方差是總體方差
的無偏估計(jì)呢?


則:



    因此修正之后的樣本方差的期望是總體方差

的一個(gè)無偏估計(jì),這就是為什么分母為何要除以n-1。

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