WAAROM HET DIE STEEKPROEFVARIANSIE N-1 IN DIE NOEMER? Die rede waarom ons n-1 eerder as n gebruik, is sodat die steekproefafwyking sal wees wat genoem word 'n onbevooroordeelde beramer onbevooroordeelde beramer Statistiese vooroordeel is 'n kenmerk van 'n statistiese tegniek of van sy resultate waardeur die verwagte waarde van die resultate verskil van die ware onderliggende kwantitatiewe parameter wat geskat word. https://en.wikipedia.org › wiki › Bias_(statistieke)
Bias (statistieke) - Wikipedia
van die bevolkingsafwyking 2.
Waarom word steekproefafwyking gedeel deur n-1 en nie N nie?
Opsomming. Ons bereken die variansie van 'n steekproef deur die kwadraatafwykings van elke datapunt vanaf die steekproefgemiddelde op te som en dit deur te deel. Die kom eintlik van 'n korreksiefaktor n n − 1 wat nodig is om reg te stel vir 'n vooroordeel wat veroorsaak word deur die afwykings van die steekproefgemiddeld eerder as die populasiegemiddelde te neem.
Hoekom trek ons 1 van N af in steekproefafwyking?
So hoekom trek ons 1 af wanneer hierdie formules gebruik word? Die eenvoudige antwoord: die -berekeninge vir beide die steekproefstandaardafwyking en die steekproefafwyking bevat albei 'n bietjie vooroordeel (dit is die statistieke manier om “fout” te sê). Bessel se regstelling (d.w.s. trek 1 van jou steekproefgrootte af) korrigeer hierdie vooroordeel.
Waarom gebruik ons N-1 in voorbeeldstandaardafwyking in plaas van N?
Die n-1-vergelyking word gebruik in die algemene situasie waar jy besig is om 'nvoorbeeld van data en wil meer algemene gevolgtrekkings maak. Die SD wat op hierdie manier bereken word (met n-1 in die noemer) is jou beste raaiskoot vir die waarde van die SD in die algehele populasie. … Die resulterende SD is die SD van daardie spesifieke waardes.
Hoekom is die graad van vryheid n-1?
In die dataverwerking is vryheidsgraad die aantal onafhanklike data, maar daar is altyd een afhanklike data wat van ander data kan verkry. Dus, vryheidsgraad=n-1.
