표본 - dc App
수리통계학에서 불편성 공부하시면 됩니다 - dc App
표본분산 말하는 거면 표본을 추출해서 이걸 갖고 분산을 구하는 행위를 반복했을 때 그 표본분산들을 구한 값들의 평균이 모분산이 되기를 원하기 때문임
편차의 제곱합은 그 기준이 평균일 때 최솟값을 가지는데, 그럼 기준이 모평균이면 그보다 살짝 커지게됨. 그 양의 차이는 표본평균의 분산에 대한 기댓값을 계산함으로 알게 되는거임
불편성을 중요하게 생각하면 1/(n-1)이고 불편성 상관없으면 1/n
그거 수리통계에서 불편추정량 ㄱㄱ
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표본분산 말하는 거면 표본을 추출해서 이걸 갖고 분산을 구하는 행위를 반복했을 때 그 표본분산들을 구한 값들의 평균이 모분산이 되기를 원하기 때문임
편차의 제곱합은 그 기준이 평균일 때 최솟값을 가지는데, 그럼 기준이 모평균이면 그보다 살짝 커지게됨. 그 양의 차이는 표본평균의 분산에 대한 기댓값을 계산함으로 알게 되는거임
불편성을 중요하게 생각하면 1/(n-1)이고 불편성 상관없으면 1/n
그거 수리통계에서 불편추정량 ㄱㄱ