怎么计算样本均值的方差等于总体方差
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若总体分布为正态分布时,这样计算是精确的;若总体分布未知,或不是正态分布,只有E(X)=μ,D(X)=σ平方,并且n较大时,这样计算是近似的。这是条件,若是其他情况这样计算是错误的。所以问题中用“等于”一词不太准确.
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”
在统计描述中,方差用来计算每一个变量(观察值)与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零,离均差平方和受样本含量的影响,统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。总体方差计算公式:
如1、2、3、4、5 这五个数的平均数是3。方差就是1/5[(1-3)²+(2-3)²+(3-3)²+(4-3)²+(5-3)²]=2。
扩展资料
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
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