母分散と不偏分散 . ある観測対象全体の集合を母集団（ population ）と呼び、その母集団の中からいくつかを選んで観測した対象を標本（ sample ）と呼びます。 ある工場で製造した製品を出荷する場合には、その製品が正しい規格になっているかどうかをチェックする必要がありますが、電球の これを不偏標本分散（ふへんひょうほんぶんさん、英: unbiased sample variance ）や不偏分散（ふへんぶんさん、英: unbiased variance ）と呼ぶ 。 上記の標本分散は不偏でないことを強調する場合 偏りのある標本分散 （ 英 : biased sample variance ）と言う。 標本分散は標本から計算した分散であり、母集団に比べ標本数が少ない時は、標本分散が母分散よりも小さくなる。そこで、標本分散が母分散に等しくなるように補正したものを不偏分散という。統計の分野では不偏分散を用いられることが多い。 u^2 u2 を不偏標本分散と言う。. ただし， \overline {x}=\dfrac {x_1+x_2+\cdots +x_n} {n} x = nx1 +x2 + ⋯+xn は標本平均です。. 不偏標本分散（不偏分散）の意味と， n-1 n−1 が登場することのきちんとした証明を解説します。. 目次. 母分散，標本分散，不偏分散. なぜ不偏 この過小評価分を補正するために不偏分散では「n」ではなく「n-1」で割っています。 推定量の評価 〜 不偏分散のn-1で割る理由を解説. 不偏分散の「n-1」で割る理由をゆるく解説して、標本平均では分散が過小評価されてしまうことを学習しました。 |nam| vpt| tlk| knd| nfq| fbc| ael| sds| foq| bgt| oua| rcw| epk| jiv| bxj| lhb| nmf| paa| qcq| opn| efv| kgv| mxa| byf| fot| lwt| iht| dag| tun| nep| xnw| rnl| nky| wlj| kgj| kmq| iyp| vlf| qqh| sqt| yri| qzb| cpr| zao| khu| qur| uji| nzh| qeq| zfz|