为什么样本方差（sample variance）的分母是 n-1？

最新推荐文章于 2021-09-09 12:55:54 发布
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该博客围绕样本方差分母为 n - 1 展开探讨。样本方差计算中分母的选择是重要问题，涉及到对数据特征的准确衡量，理解其原理有助于更好地进行数据分析和统计推断。
【机器学习】【线性代数】均值，无偏估计，总体/样本方差，样本标准差，矩阵中心化/标准化、协方差，正/不/负相关等，协方差矩阵
蔚蓝的天空Tom
05-28 7002
1.总体方差2.样本方差3.协方差(end)
样本方差(sample variance)的分母为什么是n-1
bitcarmanlee的博客
02-12 8585
1.相关的数学符号 为了说明上述问题，先定义如下数学符号： 总体的均值为 KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '\miu' at position 1: \̲m̲i̲u̲
统计学基础——为什么样本方差（sample variance）的分母是 n-1？
huangguohui_123的博客
12-15 2524
总体方差，也叫做有偏估计，其实就是我们从初高中就学到的那个标准定义的方差： ，其中，为总体的均值，为总体的标准差，为总体的样本数。 样本方差，无偏方差，在实际情况中，总体均值是很难得到的，往往通过抽样来计算，于是有样本方差，计算公式如下： 或者，其中，为样本的均值，为样本的标准差，为样本的个数。 实际操作中，我们一般通过抽样来验证总体。就会面临以下两种情况： （总体的均值）已...
python计算标准差为什么分母要-1_为什么样本方差（sample variance）的分母是 n-1？...
weixin_29608291的博客
01-30 2589
很多人其实忘记了样本标准差的目的是干什么用的，我对复杂的数学公式证明不感兴趣(反正书上有)，下面我聊下这背后的原因。首先，方差的开方是标准差，我更喜欢经常用标准差，原因见这里：猴子：有了方差为什么需要标准差？1.样本标准差为什么除以n-1当你选择一个样本后，相比总体，你拥有数据的数量是变少了，因此，与总体中的数值偏离平均值的程度相比，样本中很有可能把较为极端的数值排除在外，这样使得数值更有可能以更...
python方差的计算公式为什么减一_为什么样本方差（sample variance）的分母是 n-1？...
weixin_39966020的博客
12-06 661
数学直觉是非常重要的。很多人从公式证明了样本方差必然小于整体方差，却没有从数学直觉上进行解释，结果是懂的人还是懂，不懂的人仍然不懂，还有人不懂装懂。样本方差需要较正的原因在于，采样过程并非无bias, 采样过程本身也服从整体的分布。如果总体服从如下所示的标准正态分布，标准正态分布当我取样时，越靠近均值的个体，越容易被采样到，越边缘的个体越容易被忽略，于是采样不能还原总体的分布，而是强化了原来的分布...
为什么样本方差（sample variance）与标准差的分母是 n-1？
weixin_44929977的博客
08-06 536
我们的方差 协方差的的分母都是n-1，这是为什么呢 我们来看这篇博客↓ 查看该文
【转载】为什么样本方差（sample variance）的分母是 n-1？
Checkmate9949的博客
09-09 613
作者：茉茉 链接：https://www.zhihu.com/question/20099757/answer/13971886 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 本來，按照定義，方差的 estimator 應該是這個： 但，這個 estimator 有 bias，因為： 而 (n-1)/n * σ² != σ² ，所以，為了避免使用有 bias 的 estimator，我們通常使用它的修正值 S²： ...
为什么样本方差（sample variance）的分母是 n-1
05-31
样本方差的分母是 n-1 是因为样本方差是对总体方差的无偏估计。在统计学中，为了估计一个总体的方差，我们通常会从总体中抽取一个样本，并计算出该样本的方差。然而，如果我们使用样本方差的标准公式（分母为n），...
样本方差与总体方差在工程应用中如何选择？
05-30
比如，在机器学习中，数据通常被视为样本，因为很难收集到整个总体，这时候应该用样本方差，分母n-1，避免低估方差。比如在特征标准化的时候，BatchNormalization会用到样本方差，这里可能需要用无偏估计，或者根据...
import numpy as np data = [5, 6, 16, 9] # 样本方差（默认ddof=0，需设为1） sample_variance = np.var(data, ddof=1) # 结果：23.0 # 总体方差 population_variance = np.var(data) # 结果：17.25以上代码怎样输出结果
05-08
同时，需要解释为什么样本方差的分母是n-1，而总体方差是n，这涉及到统计学中的自由度概念，可能需要简单说明，但不必过于深入，以免让用户感到困惑。 另外，用户可能在实际使用中容易忽略ddof的设置，导致结果错误...
n个样本的方差公式
12-03
其次，解释为什么分母是n-1（无偏估计和自由度的概念）。 然后，给出计算步骤和一个示例。 最后，说明与总体方差的区别。 注意：由于要求不能使用步骤词汇（如首先、然后），我们将使用分点但不编号的方式，...
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
最新发布
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
12-21
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Unity STL文件读取插件：pb_Stl-master
12-21
Unity STL文件导入工具 该工具为Unity引擎提供标准STL格式三维模型文件的导入功能，支持二进制与ASCII两种编码格式的解析。通过集成此插件，开发者可直接在Unity编辑器中加载由各类CAD软件或三维扫描设备生成的STL模型文件，无需借助第三方转换软件进行格式预处理。 核心特性包括： 1. 完整几何数据解析：精确读取顶点坐标、法线向量及三角面片拓扑关系 2. 自适应材质分配：根据模型几何特征自动生成并配置基础材质球 3. 内存优化机制：采用流式加载技术处理大型STL文件，避免编辑器卡顿 4. 坐标系统转换：自动校正不同三维软件坐标系差异，确保模型方向一致性 技术实现层面，插件通过托管DLL封装了经过优化的STL解析算法，在保证读取精度的同时维持了较高执行效率。导入后的模型将自动生成标准网格组件，支持Unity光照系统、碰撞体生成及导航网格烘焙等后续处理流程。 该工具适用于机械设计展示、三维打印预览、工业仿真等需要频繁交换CAD数据的开发场景，显著简化了从工程设计到实时渲染的工作流程。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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