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样本方差的方差
怎么算
样本方差
等于总体方差
答:
等于”一词不太准确.然后我回答您的问题:首先用一个系列
样本
和方差计算常规方法,计算得到的结果是指该个系列样本值的一个估计量,若干个系列估计值的期望,就是“样本均值
的方差
”的期望,也就是一个“样本均值的方差”的估计量,计算可得该估计量是个无偏估计量,其值恰等于“总体方差除以n”...
样本
均值的期望和
方差
是什么?
答:
样本
均值期望和样本均值
方差
推导:E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=1/n∑E(Xi)=(1/n)nμ=μ。D(X把)=D(1/n∑Xi)=1/n²D(∑Xi)=1/n²∑D(Xi)=(1/n²)nσ²=σ²/n。要算样本均值,必有样本。X1,X2,...Xn是样本。
为什么
样本
均值
的方差
等于总体方差除以n?
答:
设X为随机变量,X1,X2,...Xi,...,Xn为其n个
样本
,DX为方差。根据
方差的
性质,有D(X+Y)=DX+DY,以及D(kX)=k^2*DX,其中X和Y相互独立,k为常数。于是D(ΣXi/n)=ΣD(Xi)/(n^2)=DX/n。均值是表示一组数据集中趋势的量数,是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。
方差
和标准差有什么区别呢
答:
1、含义不同:(1)均方差即标准差,是离均差平方的算术平均数的平方根,用σ表示。标准差是
方差的
算术平方根。(2)方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中
的方差
(
样本方差
)是每个样本值与全体...
方差
、标准差和平均差有什么区别?
答:
标准差:是离均差平方的算术平均数的平方根,用σ表示。标准差是
方差的
算术平方根。方差:方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中
的方差
(
样本方差
)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值...
样本
均值
的方差
是多少?怎么证明?
答:
证明如下:设X为随机变量,X1,X2,...Xi,...,Xn为其n个
样本
,DX为方差;根据
方差的
性质,有D(X+Y)=DX+DY,以及D(kX)=k^2*DX,其中X和Y相互独立,k为常数;样本均值为ΣXi/n,则样本均值
的方差
为D(ΣXi/n);于是:D(ΣXi/n)=D(1/nΣXi)=1/(n^2)D(ΣXi)=1/(n^2)·n...
高中
方差
怎么算
答:
高中
的方差
公式是:s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+…+(xn-m)^2],式中,设x1,x2,x3……xn的平均数为m。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(
样本方差
)是每个样本...
方差
和标准差一样吗?
答:
1、含义不同:(1)均方差即标准差,是离均差平方的算术平均数的平方根,用σ表示。标准差是
方差的
算术平方根。(2)方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中
的方差
(
样本方差
)是每个样本值与全体...
样本方差的
期望是什么?
答:
样本方差的
期望等于总体方差,证明如下:设总体为X,抽取n个i。i。d。的样本X1,X2,...,Xn,其样本均值为Y = (X1+X2+...+Xn)/n。其样本方差为S =( (Y-X1)^2 + (Y-X2)^2 + ...+ (Y-Xn)^2 ) / (n-1)。为了记号方便,我们只看S的分子部分,设为A,则EA=E( n * ...
样本方差的
期望是什么?
答:
E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=1/n∑E(Xi)=(1/n)nμ=μ。D(X把)=D(1/n∑Xi)=1/n²D(∑Xi)=1/n²∑D(Xi)=(1/n²)nσ²=σ²/n。样本均值:样本方差与总体方差的关系公式是样本方差等于总体方差除以n,总体方差的计算公式分母是n,
样本方差
...
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