关于标准测计算为什么除以N-1

最新推荐文章于 2023-06-26 17:06:15 发布
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#标准差

首先，对于整体的方差，计算公为：

对于不知道 \mu 是多少的，只能计算出 \overline{X} 数据，样本的方差，计算公式为：

样本标准差为总体标准差的无偏估计。

而 乘以后才是标准差的无偏估计，

所以有：

【机器学习】方差为何除以n-1
sowhat
06-22 4525
设样本均值为，样本方差为，总体均值为，总体方差为，那么样本方差有如下公式： 很多人可能都会有疑问，为什么要除以n-1，而不是n，但是翻阅资料，发现很多都是交代到，如果除以n，对样本方差的估计不是无偏估计，比总体方差要小，要想是无偏估计就要调小分母，所以除以n-1，那么问题来了，为什么不是除以n-2、n-3等等。所以在这里彻底总结一下，首先交代一下无偏估计。 无偏估计 以例...
样本方差为何除以n-1？——无偏估计、均值、方差、标准差
李宏宗的博客
09-17 7985
均值 X‾=∑i=1nXin\overline X=\frac{\sum_{i=1}^{n}X_i}{n}X=n∑i=1n​Xi​​ 标准差 s=∑i=1n(Xi−X‾)2n−1s=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n}(X_i-\overline X)^2}{n-1}}s=n−1∑i=1n​(Xi​−X)2​​ 方差 s=∑i=1n(Xi−X‾)2n−1s=\frac{\sum_{i=1}^{n}(X_i-\overline X)^2}{n-1}s=n−1∑i=1n​(Xi​−X)2​ 为什
样本标准差分母为什么是n-1
LJM1200的博客
11-25 1万+
当我们对数据总体进行统计时，由于每一个数据都被使用到,所以计算得到的标准差和方差是能够准确体现整个数据集特征的。而当从总体中提取出某个样本时，该样本当中的数据在一定程度上会集中在某个范围之中，由此计算出来的标准差和方差不能准确体现出数据总体的情况，通常来说得到的结果会比总体的要小。 举一个例子，如果一个数据集满足高斯分布（Normal Distribution），那当我们提取样本的时候，数据基本上会集中在中间的部分，而边缘值的数目可能会比较少，所以最后得到的样本方差和样本标准差会比总体要小。 为了修正这
【概率论】关于为什么样本标准偏差分母是n-1的进一步理解
qaqwqaqwq的博客
11-28 1851
不存在，所以样本方差也不存在，这与我们的认识是相符的——只有一个点不能反映样本分布的离散程度。说明这个随机变量只能取一个值，而只有一个样本并不能证明这一点。计算，但不直观，所以我们采用了更能反映问题本质的方法。，现在系统地学了概率论与数理统计，有了新的理解。第二种，我们考虑一下无偏性的定义。，即只有一个样本的时候会发生什么呢？的时候，我们希望方差不存在，所以分母取。，那么就不用减去协方差了，最后就得到。第一种，想一个极端一点的情况。，二者是有相关性的。，根据无偏性的定义，应该要求。这显然是不对的，方差为。
从标准差除以n或除以n-1谈起
02-27
从标准差除以n或除以n-1谈起，统计学里面必须要澄清的一个问题
彻底理解样本方差为何除以n-1
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Abner
09-06 22万+
设样本均值为，样本方差为，总体均值为，总体方差为，那么样本方差有如下公式：    很多人可能都会有疑问，为什么要除以n-1，而不是n，但是翻阅资料，发现很多都是交代到，如果除以n，对样本方差的估计不是无偏估计，比总体方差要小，要想是无偏估计就要调小分母，所以除以n-1，那么问题来了，为什么不是除以n-2、n-3等等。所以在这里彻底总结一下，首先交代一下无偏估计。无偏估计    以例子来说明，假如你
n个样本的数据的标准差为什么除以n-1
silence1214的专栏
09-24 2万+
今天看PC的一个文章的时候作者提到了，我们知道一组数比如 求它的标准差，我们知道公式是： 分母为什么是n-1而不是n呢？ 这个问题需要我们从统计学的知识开始说起来，统计学就是通过对一部分数据（样本）的观察分析，来获取整体数据的特征。也就是说我们的目的是为了获得整体数据的数据特征，而经过实际测试指导，如果是选取的一部分数据这个分母为n-1的时候最能接近整体的真实测量值，如果这个地方选用的整
样本方差公式为什么除以的是n-1
m0_50572604的博客
10-27 2万+
本文是依照《彻底理解样本方差为何除以n-1》一文进行学习而做的学习笔记，是在学习前面一文的基础上，对某些步骤添加了一些自己的理解，如果有什么不对的地方还请各位道友多多指正哈！当然以后要是突然明白真正的道理的话还是会继续改正的~~下面进入正文 这位篇文章的博主其他文章也很好，需要的小伙伴要留意一下喔 *想到这个问题的来源： 在降维算法中，PCA使用的信息量衡量指标，就是样本方差，其公式如下 Var=1n−1∑i=1n(xi−Xˉ)2Var=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (x_i-
标准差和方差为什么除n-1
Philo的博客
10-04 3641
如果一个数据集满足高斯分布（正态分布），那当我们提取样本的时候，数据基本上会集中在中间的部分，而边缘值的数目可能会比较少，所以最后得到的样本方差和样本标准差会比总体要小，为了修正这个偏差，在计算样本的方差和标准差时，我们将使用 n-1 代替 n。当样本数据的个数为n时，若样本平均数确认后，则附加给n个观测值的约束个数就是1个，即最少为1个数，因此只有n-1个数据可以自由取值，其中必有一个数据不能自由取值，所以自由度为n-1。而方差和标准差的分母为自由度，所以分母是n-1。
计算标准差分母是n还是n-1？
qq_34184505的博客
11-02 4818
提问：在我们计算某些数据标准差（或者方差）的时候，会发现有些公式分母是n，而有些公式的分母却是（n-1），那么到底哪个公式才是正确的呢？答案如果是算总体的标准偏差，分母就用n，这就是真实的标准偏差，属于描述统计。如果是算样本的标准偏差，无偏估计是n-1，有偏估计是n。毕竟样本只是用来估量总体的情况，属于推论统计，所以利用样本计算总体个体差异性时候通常会保守估计，除以n-1得出来的标准偏差会比除以n的标准偏差来得大。
计算118节点的n-1故障
09-20
基于matlab的程序，利用matpower计算118节点的n-1故障
用于潮流故障计算的软件
10-13
潮流故障计算软件 很好用的哦 省去了麻烦的计算
标准差公式中，分母是"n"还是"n-1"?
The Dawn
09-18 2万+
一组数据，求其标准差，用除以n的那个。注意，这组数据是我们研究的全部，即总体。 如果我们研究的是总体，总体的规模很大甚至无穷，我们对总体进行n次观察，得到容量为n的一组数据，称为总体的一个样本，求标准差时应该用除以n-1的那个。 除以n-1的那个称为样本标准差，它是总体标准差的无偏估计。
方差&标准差
newbeixue的博客
10-20 885
什么时候除以N?什么时候除以（n-1） 标准差：是方差的平方根,标准差能反映一个数据集的离散程度. 方差：反映随机变量和均值之间的偏离程度. 1）除以（n-1）时才是总体方差的无偏估计量, 2）而除以n是总体方差的极大似然估计量不是无偏估计量. 如是总体,标准差公式根号内除以n 如是样本,标准差公式根号内除以（n-1) （样本至少比总体的个数少一）因为我们大量接触的是样本,所以普遍使用根号内除以...
贝塞尔公式为什么分母是n-1
skysys的研究小屋
03-11 9119
原因在于：比如在高斯分布（正态分布）中，我们抽取一部分的样本，用样本的方差来估计总体的方差。由于样本主要是落在x=u中心值附近，那么样本方差一定小于总体的方差（因为高斯分布的边沿抽取的数据很少）。为了能弥补这方面的缺陷，那么我们把公式的n改为n-1,以此来提高方差的数值。这种方法叫做贝塞尔校正系数。 PS：当我们用小样本数据的标准差去估计总体的标准差的时候采用 n-1,但是这个小样本数据的实际标准...
matlab算a类不确定度,a类不确定度(b类不确定度Δ怎么算)
weixin_28809647的博客
03-26 1万+
1.计算A类不确定度u(a)： 某一工业容器温度控制要求为10℃，用温度计连续。A类不确定度的计算方法 n=6时，u(a)=S(x) 数据平均值设为q 用贝塞尔公式S(x)*S(x)= [(X1-q)*(X1-q)+(X2-q)*(X2-q).+(X6-q)(X6-q)]/(6-1)可求出a类不确定度 b类Ub就是0.6 .＂A类不确定度＂和＂B类不确定度＂的区别在于测定方法、输入量、系统效应的不...
IEEE33节点基于matpower计算发生N-1+1故障时失负荷
weixin_47563846的博客
06-26 1161
Jishui是用来统计系统发生N-1故障后不同联络开关系统为联通的次数。%33节点配电网发生N-1故障遍历配电网除第一条支路以外的所有支路。%生成配电网发生N-1+1故障后配电网的关联矩阵。%判断配电网进行N-1+1过程后系统的联通性。%得出不同运行场景流过线路的功率（不同行表示不同运行场景）%在33节点模型中的16节点接入光伏，更新接入光伏的功率。%在33节点模型中的26节点接入风电，更新接入风电的功率。%采用5条不同的联络开关进行转供配电网的潮流计算。%构建未发生N-1故障时33节点原始的关联矩阵。
[转]浅谈协方差矩阵
weixin_33802505的博客
07-10 3958
一、统计学的基本概念 统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述： 均值： 标准差： 方差： 均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的，而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。 以这两个集合为例，[0, 8, 12, 20]和[8, 9, 11, 12]，两个集合的均值都是10，...
为什么样本方差计算是除以n-1？
对半独白
08-05 3万+
● 每周一言 。 导语 在分析样本数据情况时，都需要看一看方差。在概率统计学中，方差是衡量数据离散程度的一种度量，样本方差越大，样本间偏离程度越大，反之越小。在数据量巨大或者较难获得总体样本时，按照方差标准公式计算出来的实际方差，通常并非样本的真实方差。 因此，为了保证无偏计算，大数据量下用采样数据计算方差时，是除以n-1而不是n。那么，为什么除以n-1就能保证计算出来的方差是真实方差？ ...
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