ЭМНЕ ҮЧҮН ҮЛГӨНҮН ВАРИАНСЫНДА АЗАЧТА N-1 БАР? Биз n эмес, n-1ди колдонгонубуздун себеби, тандоо дисперсиясы калыс баалоочу калыс баалоочу деп аталган нерсе болот. натыйжалар эсептелип жаткан чыныгы негизги сандык параметрден айырмаланат. https://en.wikipedia.org › wiki › Bias_(statistics)
Бир тараптуулук (статистика) - Wikipedia
популяция дисперсиясынын 2.
Эмне үчүн тандоо дисперсиясы N эмес, n-1ге бөлүнөт?
Кыскача маалымат. Биз үлгүнүн дисперсиясын эсептейбиз, ар бир маалымат чекитинин үлгүнүн орточо маанисинен квадраттык четтөөлөрүн кошуп, аны ге бөлөбүз. Иш жүзүндө n n − 1 түзөтүү факторунан келип чыгат, бул жалпы көрсөткүчтөн эмес,үлгүдөгү орточо көрсөткүчтөн четтөөлөрдү алуудан келип чыккан бир жактуулукту оңдоо үчүн керек.
Эмне үчүн биз үлгү дисперсиясында Nдан 1ди чыгарабыз?
Эмне үчүн бул формулаларды колдонгондо 1ди кемитебиз? Жөнөкөй жооп: үлгүдөгү стандарттык четтөө үчүн да, үлгү дисперсиясы үчүн да эсептөөлөрүнүн экөө тең бир аз тенденцияны камтыйт («ката» деп айтуунун статистикалык жолу). Бесселдин оңдоосу (б.а. үлгү өлчөмүңүздөн 1ди алып салуу) бул тенденцияны оңдойт.
Эмне үчүн биз үлгүдөгү стандарттык четтөөдө N ордуна N-1ди колдонобуз?
n-1 теңдемеси сиз анализдеп жаткан жалпы кырдаалда колдонулатмаалыматтардын үлгүсү жана көбүрөөк жалпы корутундуларды жасоону каалайбыз. Ушундай жол менен эсептелген SD (бөлүүчүдө n-1 менен) жалпы популяциядагы SD мааниси үчүн эң жакшы божомолуңуз. … Натыйжадагы SD – бул өзгөчө маанилердин SD.
Эмне үчүн эркиндик даражасы n-1?
Маалыматтарды иштетүүдө, эркиндик даражасы көз карандысыз маалыматтардын саны, бирок ар дайым башка маалыматтардан ала турган бир көз каранды маалымат бар. Демек, эркиндик даражасы=n-1.
