请问:样本方差为什么服从(n-1)卡方分布
其实在我认为,并非是样本方差服从n-1卡方分布,而是样本方差与总体方差之比服从n-1卡方分布,n为样本量
请问:样本方差为什么服从(n-1)卡方分布
不是样本方差服从（n-1)卡方分布，是(n-1)S2\/σ2服从（n-1)卡方分布,这个证明需要用到矩阵知识，我们只需要记住这个定理即可，因为即使你看懂了高深的证明对理解也是徒劳，实在有兴趣的话可以参看“浙江大学 概率论与数理统计 第四版 ”（高等教育出版社）课本的第145页下面的附录中证明 ...
为什么样本方差服从n-1的卡方分布
由此，样本方差的自由度定为n-1，遵循自由度为n-1的卡方分布。原因在于，卡方分布能够准确描述在自由度限制下，样本方差的统计特性。
为什么样本方差服从n-1的卡方分布
样本方差是总体方差的无偏估计。在统计学中，样本方差是总体方差的无偏估计，而总体方差的计算公式为n-1，因此样本方差服从n-1的卡方分布。
总体服从正态分布,样本方差服从什么分布?
当总体服从正态分布且样本量足够大时（通常是 n ≥ 30），样本方差可以近似地服从自由度为 n-1 的卡方分布。这是由于在这种情况下，样本方差的计算涉及到样本观测值与样本均值之间的差异，而差异的平方和可以表示为多个独立正态随机变量的和，从而遵循卡方分布。需要注意的是，当总体不服从正态分布或...
为什么样本均值分布服从自由度n的卡方分布,而样本方差分布服从自由度...
样本方差估计量如果是用没有修正的方差公式来估计总计方差的话是会有偏差，是会低估了总体的样本方差的。为了能无偏差的估计总体方差，所以要对方差计算公式进行修正，修正后就得到（n-1)*样本方差与总体方差之比服从自由度为n-1的卡方分布。常常把一个式子中 独立变量的个数称为这个式子的“自由度”...
怎样证明(n-1)*样本方差与总体方差之比服从自由度为n-1的卡方分布
只能通过样本的均值来代替总体的均值。所以样本方差估计量如果是用没有修正的方差公式来估计总计方差的话是会有偏差，是会低估了总体的样本方差的。为了能无偏差的估计总体方差，所以要对方差计算公式进行修正，修正后就得到（n-1)*样本方差与总体方差之比服从自由度为n-1的卡方分布。
为什么样本方差服从卡方分布?请帮忙证明一下
样本方差服从卡方分布这一结论在概率论与数理统计领域中具有重要意义。为了理解这一现象，我们需要从基本的统计理论出发，逐步推导出这一结论。首先，考虑一个总体X，其均值为μ，方差为σ²。我们从总体中随机抽取n个样本值X₁，X₂，...，Xₙ。样本的均值X̄可以表示为...
n-1个样本方差是多少
样本方差为何除以（n-1）？这是因这样的方差估计量能确保无偏性。基于修正的方差计算公式，我们得到修正后的方差估计公式。修正这一过程遵循特定的数学推导规则。关键点在于，不等式的右侧才是针对总体方差的正确估计。然而，我们无法直接获取总体均值，只能用样本均值作为其代替。若用未修正的方差公式估计...
s^2服从什么分布
具体地说，如果样本来自一个正态总体, 则样本方差的分布服从自由度为n-1的卡方分布，其中n是样本的大小。卡方分布是一种连续概率分布，它的形状取决于自由度的值。卡方分布常用于统计推断和假设检验中。需要注意的是，s^2服从卡方分布的前提是样本来自一个正态总体。如果样本并非来自正态总体，那么样本...
