关于人工智能:为什么样本方差sample-variance的分母是-n1

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大家如果有用 python 的 pandas 的库,会发现求方差时,方差的公式是:

$$ S^2 = \\frac{1}{n-1} \\sum\_{i=1}^n (x_i – \overline{x})^2$$

这让人想起中小学方差公式是:

$$ S^2 = \\frac{1}{n} \\sum\_{i=1}^n (x_i – \overline{x})^2$$

然而到了大学学习统计学时,方差公式却变成了:
$$ S^2 = \\frac{1}{n-1} \\sum\_{i=1}^n (x_i – \overline{x})^2$$

其实这两个公式都是对的。
因为 中小学 学的是 总体方差,而 大学统计学 里学的是 样本方差。

正文完
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