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為什麽隨機變量的方差不同於樣本的方差?

簡單來說:就是保證估計的無偏性!

推送流程:

1.總體方差為σ2,平均值為μ。

S=[(X1-X)^2+(X2-X)^2....+(Xn-X)^2]/(n-1)

x表示樣本平均值= (x1+x2+...+xn)/n。

設a = (x1-x) 2+(x2-x) 2...+(xn-x) 2。

E(A)=E[(X1-X)^2+(X2-X)^2....+(Xn-X)^2]

=e[(x1)^2-2x*x1+x^2+(x2)^2-2x*x2+x^2+(x2-x)^2....+(Xn)^2-2X*Xn+X^2]

=E[(X1)^2+(X2)^2...+(Xn)^2+nX^2-2X*(X1+X2+...+Xn)]

=E[(X1)^2+(X2)^2...+(Xn)^2+nX^2-2X*(nX)]

=E[(X1)^2+(X2)^2...+(Xn)^2-nX^2]

而e (Xi) 2 = d (Xi)+[e (Xi)] 2 = σ 2+μ 2。

E(X)^2=D(X)+[E(X)]^2=σ2/n+μ2

所以e (a) = e [(x1-x) 2+(x2-x) 2...+(xn-x) 2]

=n(σ2+μ2)-n(σ2/n+μ2)

=(n-1)σ2

因此,為了保證樣本方差無偏(即保證估計量的數學期望等於實際值,即保證樣本方差的期望等於總體方差),我們應該取:

S=[(X1-X)^2+(X2-X)^2....+(Xn-X)^2]/(n-1)

從而保證:e(s)= e(a)/(n-1)=(n-1)σ2/(n-1)=σ2。

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