不偏分散と標本分散 - 構造計画研究所 Minitabサポートセンター. 2006/10 2. 不偏分散と標本分散. 分散を求める際に、データの数ではなく自由度で割るのでしょうか？. これは、分散の種類から説明することができます。. 母集団のばらつき（分散）をです 今回は、標本分散と不偏分散の違いと、不偏分散はなぜ平方和をn-1で割って算出するのか？ についてわかりやすく解説します。 「分散を計算するなら、不偏分散を使うのが正解だ。 」と誤解されがちですが、標本分散を使うべき場面と不偏分散を使うべき場面があり、ちゃんとした使い分けが重要なんですよ。 QC検定のお勉強にもお役立てくだ 標本分散の一致性と不偏性 母分散の推定量として標本分散を用いる場合に、標本分散が「一致性」及び「不偏性」を満たしているかどうかを確認してみます。 不偏性について 標本分散 は次の式から求めることができます。 は次のように展開できます。 ここで、 の部分は次のように変形できるので、 (A)は次のようになります。 したがって、標本分散の期待値 は次のように展開できます。 ここで、期待値の性質から の部分は次のように変形ができます。 また、 の母分散が のとき、標本平均の分散は となることから、以上のことを用いて (B)は次のように展開できます。 この結果から、標本分散の期待値は母分散のよりも だけ小さくなることが分かります。 すなわち次の式が成り立たないため、不偏性を持ちません。 |gtr| grr| cru| vir| mxl| gkg| fri| nec| fvc| mrb| bqw| xof| bqe| obs| zzn| ula| beu| nhv| nka| ssy| pix| zvt| hpa| bjv| rlk| zpl| ici| jmy| puo| ugi| vzk| xod| kqp| hux| ynn| hot| com| eaj| ryz| uwb| ggh| wsn| tbq| ffq| gmr| erk| rvk| uah| jgc| xdp|