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总体方差的点估计值是什么
问题描述
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样本统计量的概念很宽泛(譬如样本均值、样本中位数、样本方差等等),但是,不是全部的样本统计量和总体分布的干系都能被确认,只是常见的一些统计量和总体漫衍之间的关系已经被证明了。
比方:样本均值的分布,根据中心极限定理,不管总体漫衍是什么(不管是正态还黑白正态,已知或未知),都会近似的听从正态分布(条件是样本容量足够大),并且均值相等,样本标准差是总体标准差的根号N倍干系。点估计(pointestimation)是用样本统计量来预计总体参数,因为样本统计量为数轴上某一点值,预计的结果也以一个点的数值表现,所以称为点估计。点估计和区间预计属于总体参数估计问题。何为总体参数统计,当在研究中从样本得到一组数据后,如何通过这组信息,对总体特性进行估计,也就是如何从局部效果推论总体的情况,称为总体参数估计。
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总体方差的点估计值是样本方差。样本方差是通过计算样本观测值与样本均值之间的差异来估计总体方差的统计量。
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总体方差的点估计值是样本方差。
总体方差是描述总体数据变异程度的统计量,反映了总体中各个数据与总体平均数的离散程度。
样本方差是根据从总体中抽取的样本数据计算得到的,用于估计总体方差。
样本方差的计算公式为:
$S^2=
frac{1}{n-1}
sum_{i=1}^n(X_i-
bar{X})^2$
其中,$X_1,X_2,...,X_n$是样本中的$n$个数据,$
bar{X}$是样本平均数。
样本方差的大小反映了样本数据的变异程度,样本方差越大,说明样本数据的变异程度越大,反之亦然。
因此,样本方差是总体方差的一个点估计值,可以用来估计总体方差的大小。
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