修正样本方差为什么要修正
修正样本方差要修正的原因：在数学统计思维内，可利用的样本不能在一个方法内重复统计。得到了一个n个样的样本，在计算方差时需要用到n的平均值，那么在计算时除去n的平均值事实上只有n-1个样本能够去表达。
因为某一个样本能够用这n-1个样本以及n的平均值表达出来。事实上由于用了n的平均值，其中一个样本的“有效性”在方差内被替代了，所以只有n-1个有效数据去估计，因此只需要除n-1而不是n，即被低估了。
实际上
样本方差可以理解成是对所给总体方差的一个无偏估计。E(S^2)=DX。n-1的使用称为贝塞尔校正（Bessel's correction），也用于样本协方差和样本标准偏差（方差平方根）。
平方根是一个凹函数，因此引入负偏差（由Jensen不等式），这取决于分布，因此校正样本标准偏差（使用贝塞尔校正）有偏差。 标准偏差的无偏估计是技术上的问题，对于使用术语n-1.5的正态分布，形成无偏估计。
修正的可决系数含义及公式
答：示抽样误差对总体方差的影响。修正的可决系数是一种用于评估样本方差与总体方差的比值，表示抽样误差对总体方差的影响。可决系数越大，说明自变量对被解释变量的解释程度越高。修正的可决系数的计算公式为：R2_adjusted = 1 - [(1 - R2)*(n - 1)/(n - k - 1)]，其中n表示样本大小，k表示...
为什么要进行方差分析?
答：方差分析是一种统计分析方法，其主要目的是判断不同组之间的平均值是否存在显著差异。样本方差公式 方差分析常用于比较三个或更多组之间的差异，例如比较不同年龄组、不同治疗组或不同地区的平均数值。方差分析可以帮助研究者确定是否存在显著的组间差异，并且可以确定这些差异是由于随机变异还是由于不同组...
修正样本方差的期望怎么求
答：求修正样本方差的期望可以按照以下步骤：1、假设我们有一个总体，并从总体中随机抽取n个样本，样本的观测值分别为x1,x2,…,xn。2、计算样本均值（样本的平均值），记为x?。计算公式为：x?=(x1+x2+…+xn)/n。3、计算样本偏差（每个样本观测值与样本均值的差），记为d_i。计算公式为：d_i=...
方差公式的样本方差与总体方差是否相等?
答：S^2=1/(n-1)∑(xi-x拔)^2，I=1,n δ^2=1/n∑(xi-x拔)^2，I=1,n 差别就在一个除以n,一个除以(n-1)样本方差之所以要除以（n-1）是因为这样的方差估计量才是关于总体方差的无偏估计量。在公式上来说就是样本方差的估计量的期望要等于总体方差。如下：E(S^2)=δ^2 没有修正的...
为什么要做方差齐性和正态检验
答：很多时候，我们都需要使用从单一样本中获取的样本信息利用统计推断的方法来估计总体的参数信息，这是一种非常有用的统计方法，但在执行相关推断之前，我们需要验证一些假定，任何一条假定若是不能满足，则得到的统计结论就是无效的。通常数据的分析假设为：随机数据，独立的，正态分布，等方差，稳定，当然，...
统计基础三
答：其数据大小不仅受 变量值离散程度 的影响，而且还受变量值 平均水平大小 的影响。简单的说： 概率分布离散程度的归一化 是样本的数字特征，他们是模拟总体数字特征构造的，称为样本矩。样本矩主要包括样本均值、未修正样本方差(总体方差)、样本（修正）方差(样本方差)、样本k阶原点矩和样本k阶中心距 样...
样本方差为什么可以用来估计整体方差?
答：样本方差是衡量一组数据离散程度的统计量，它反映了数据值与平均值之间的差异。而整体方差则是衡量整个数据集离散程度的统计量。那么，为什么可以用样本方差来估计整体方差呢？首先，我们需要了解样本方差和整体方差的定义。样本方差是指每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。而整体方差则是...
为什么样本均值分布服从自由度n的卡方分布,而样本方差分布服从自由度...
答：样本方差估计量如果是用没有修正的方差公式来估计总计方差的话是会有偏差，是会低估了总体的样本方差的。为了能无偏差的估计总体方差，所以要对方差计算公式进行修正，修正后就得到（n-1)*样本方差与总体方差之比服从自由度为n-1的卡方分布。常常把一个式子中 独立变量的个数称为这个式子的“自由度”...
样本方差为什么要保证无偏性啊
答：任何测量或估计都不能避免误差，合格的测量或估计方法首先要保证的一条是：每一次可能都不准，但平均而言是准的。这就是无偏性。相反，一个方法平均而言就不准，那就根本是个错误的方法，不能用的方法。比如，一把塑料尺受热变形，那上面的刻度还有意义吗？
为什么要解决异方差问题
答：样本之间是同方差。解决异方差问题，即解决随着x的增加，对应x的y的方差也随之"增加" 这类问题，是因为我们在回归分析和方差分析中都是假设样本之间是同方差的。在方差分析中，同方差是各组之间的方差相等。
