统计学里面的自由度是什么?
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统计学上的自由度(degree of freedom, df),是指当以样本的统计量来估计总体的参数时, 样本中独立或能自由变化的资料的个数,称为该统计量的自由度。
例如,在估计总体的平均数时,样本中的 个数全部加起来,其中任何一个数都和其他资料相独立,从其中抽出任何一个数都不影响其他资料(这也是随机抽样所要求的)。因此一组资料中每一个资料都是独立的,所以自由度就是估计总体参数时独立资料的数目,而平均数是根据 个独立资料来估计的,因此自由度为 n。
n-1是通常的计算方法,更准确的讲应该是n-x,n表示“处理”的数量,x表示实际需要计算的参数的数量。如需要计算2个参数,则数据里只有n-2个数据可以自由变化。例如,一组数据,平均数一定,则这组数据有n-1个数据可以自由变化;如一组数据平均数一定,标准差也一定,则有n-2个数据可以自由变化。 f=n-x的得出需要大量的数理统计的证明。
自由度是不好解释的一个问题,很多老师到现在还没有完全理解自由度是怎么一回事。在计算自由度的时候,都曾经说过一句话:为什么这里要减一呢?因为自由度都是要减一的。
例如,在估计总体的平均数时,样本中的 个数全部加起来,其中任何一个数都和其他资料相独立,从其中抽出任何一个数都不影响其他资料(这也是随机抽样所要求的)。因此一组资料中每一个资料都是独立的,所以自由度就是估计总体参数时独立资料的数目,而平均数是根据 个独立资料来估计的,因此自由度为 n。
n-1是通常的计算方法,更准确的讲应该是n-x,n表示“处理”的数量,x表示实际需要计算的参数的数量。如需要计算2个参数,则数据里只有n-2个数据可以自由变化。例如,一组数据,平均数一定,则这组数据有n-1个数据可以自由变化;如一组数据平均数一定,标准差也一定,则有n-2个数据可以自由变化。 f=n-x的得出需要大量的数理统计的证明。
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