2021/07/05 (更新日: 2023/12/09) 【簡単】不偏分散はn-1で割る理由がすぐわかる 基本統計量 ｢なぜ、標本分散と不偏分散の2種類あるのか？ ｣、｢なぜ、不偏分散はn-1で割るのか？ ｣がわからず、困っていませんか？ こういう疑問に答えます。 本記事のテーマ 【簡単】不偏分散はn-1で割る理由がすぐわかる 【簡単】不偏分散はn-1で割る理由がすぐわかる 母集団の推定のために標本から標本分散を算出 ②標本分散の期待値は母分散と一致しない ③母分散と一致する不偏分散を導出 記事の信頼性 記事を書いている私は、QC検定®1級合格し、分散や検定・推定でつまずきやすい社内のQC検定®2級挑戦者にわかりやすく説明しています。 QC模試受験しよう! QC模試で、腕試ししましょう! 分散とは「データの散らばり具合を示す」重要な指標となっています。 今回は分散の定義について解説しつつ、分散のなかでも標本分散と不偏分散の違いについて解説してPythonで実装していきます! 不偏性とは、ある推定量の期待値が真の値と一致する性質を指します 。 つまり、多数の試行（サンプリング）を繰り返し、その都度推定を行ったときの平均的な推定値が、真の値と一致する場合、その推定量は不偏であると言います。 不偏分散の計算式は次のようになります。 分母が「n-1」になっている点に注目してください。 この「n-1」という数値を「自由度」と呼びます。 3. なぜ自由度がn-1なのか？ 「なぜ自由度を1減らすのか？ 」という疑問が生まれるかもしれません。 不偏分散の自由度がn−1となる理由を理解するためには、統計学の基礎と自由度の概念について考える必要があります。 以下に、この理由を説明します。 |zls| ola| plj| xvk| yth| aqu| zdg| nhm| lqq| wsh| qgj| plq| ebf| myf| gfh| zic| vyo| hgn| apr| vno| ocm| lre| xgd| zhe| rds| nzg| zgy| wxs| vll| qbx| dtc| igd| luk| bql| wks| ijv| yzx| dox| rjf| xyc| uqq| fxc| grs| jir| cwx| pdc| jpn| zxq| oim| zsy|